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A series of experiments were conducted with pigeons to investigate the variables responsible for differential postreinforcement pause (PRP) durations found on ratio schedules. In Experiment I, behavior on fixed-ratio (FR) and variable-ratio (VR) schedules were compared to behavior evoked by two interpolated schedules. The addition of a single FR 1 component to the FR 50 baseline schedule reduced the overall PRP to a duration comparable to that found on the VR 50 schedule. The addition of both an FR 1 and an FR 215 component to an FR 50 baseline reduced PRP and IRT durations below those on a VR 50 schedule. Experiments II and III were designed to isolate the conditions under which the smallest ratio component exerts predominant control over PRP duration. The results of Experiment II demonstrated that a local increase in reinforcement density was a necessary, but not sufficient condition for reducing median PRP duration. That is, exposure to a response-independnt increase in reinforcement density attenuated, but did not eliminate the reduction in median PRP duration associated with the interpolated FR 1 component. The results of Experiment III demonstrated that neither random session location of the FR 1 component nor unsignaled presentation of the FR 1 component were necessary conditions for reducing the duration of the PRP. That is, a brief, response-dependent increase in reinforcement density was a sufficient condition for reducing PRP duration given a subject free from historical exposure to response-independent reinforcement. It was concluded that the difference in PRP duration produced by two, comparably-sized, fixed- and variable-ratio schedules is a function of the size of the smallest ratio component present in the reinforcement schedule. More generally, the highest local density of reinforcement controls the overall duration of the PRP on a response-dependent, ratio schedule.

Nós consideramos o seguinte problema. Fixado um grafo H e um número real \\alpha \\in (0,1], determine o menor \\beta = \\beta(\\alpha, H) que satisfaz a seguinte propriedade: se G é um grafo de ordem n no qual cada subconjunto de [\\alpha n] vértices induz mais que \\beta n^2 arestas então G contém H como subgrafo. Este problema foi iniciado e motivado por Erdös ao conjecturar que todo grafo livre de triângulo de ordem n contém um subconjunto de [n/2] vértices que induz no máximo n^2 /50 arestas. Nosso resultado principal mostra que i) todo grafo de ordem n livre de triângulos e pentágonos contém um subconjunto de [n/2] vértices que induz no máximo n^2 /64 arestas, e ii) se G é um grafo regular de ordem n livre de triângulo, com grau excedendo n/3, então G contém um subconjunto de [n/2] vértices que induz no máximo n^2 /50 arestas. Se além disso G não é 3-cromático então G contém um subconjunto de [n/2] vértices que induz menos de n^2 /54 arestas. Como subproduto e confirmando uma conjectura de Erdös assintoticamente, temos que todo grafo regular de ordem n livre de triângulo com grau excedendo n/3 pode ser tornado bipartido pela omissão de no máximo (1/25 + o(1))n^2 arestas. Nós também fornecemos um contraexemplo a uma conjectura de Erdös, Faudree, Rousseau e Schelp. / We consider the following problem. Fixed a graph H and a real number \\alpha \\in (0,1], determine the smallest \\beta = \\beta(\\alpha, H) satisfying the following property: if G is a graph of order n such that every subset of [\\alpha n] vertices spans more that \\beta n^2 edges then G contains H as a subgraph. This problem was initiated and motivated by Erdös who conjectured that every triangle-free graph of order n contains a subset of [n/2] vertices that spans at most n^2 /50 edges. Our main result shows that i) every triangle- and pentagon-free graph of order n contains a subset of [n/2] vertices inducing at most n^2 /64 edges and, ii) if G is a triangle-free regular graph of order n with degree exceeding n/3 then G contains a subset of [n/2] vertices inducing at most n^2 /50 edges. Furthermore, if G is not 3-chromatic then G contains a subset of [n/2] vertices inducing less than n^2 /54 edges. As a by-product and confirming a conjecture of Erdös asymptotically, we obtain that every n-vertex triangle-free regular graph with degree exceeding n/3 can be made bipartite by removing at most (1/25 + o(1))n^2 edges. We also provide a counterexample to a conjecture of Erdös, Faudree, Rousseau and Schelp.

Nós consideramos o seguinte problema. Fixado um grafo H e um número real \\alpha \\in (0,1], determine o menor \\beta = \\beta(\\alpha, H) que satisfaz a seguinte propriedade: se G é um grafo de ordem n no qual cada subconjunto de [\\alpha n] vértices induz mais que \\beta n^2 arestas então G contém H como subgrafo. Este problema foi iniciado e motivado por Erdös ao conjecturar que todo grafo livre de triângulo de ordem n contém um subconjunto de [n/2] vértices que induz no máximo n^2 /50 arestas. Nosso resultado principal mostra que i) todo grafo de ordem n livre de triângulos e pentágonos contém um subconjunto de [n/2] vértices que induz no máximo n^2 /64 arestas, e ii) se G é um grafo regular de ordem n livre de triângulo, com grau excedendo n/3, então G contém um subconjunto de [n/2] vértices que induz no máximo n^2 /50 arestas. Se além disso G não é 3-cromático então G contém um subconjunto de [n/2] vértices que induz menos de n^2 /54 arestas. Como subproduto e confirmando uma conjectura de Erdös assintoticamente, temos que todo grafo regular de ordem n livre de triângulo com grau excedendo n/3 pode ser tornado bipartido pela omissão de no máximo (1/25 + o(1))n^2 arestas. Nós também fornecemos um contraexemplo a uma conjectura de Erdös, Faudree, Rousseau e Schelp. / We consider the following problem. Fixed a graph H and a real number \\alpha \\in (0,1], determine the smallest \\beta = \\beta(\\alpha, H) satisfying the following property: if G is a graph of order n such that every subset of [\\alpha n] vertices spans more that \\beta n^2 edges then G contains H as a subgraph. This problem was initiated and motivated by Erdös who conjectured that every triangle-free graph of order n contains a subset of [n/2] vertices that spans at most n^2 /50 edges. Our main result shows that i) every triangle- and pentagon-free graph of order n contains a subset of [n/2] vertices inducing at most n^2 /64 edges and, ii) if G is a triangle-free regular graph of order n with degree exceeding n/3 then G contains a subset of [n/2] vertices inducing at most n^2 /50 edges. Furthermore, if G is not 3-chromatic then G contains a subset of [n/2] vertices inducing less than n^2 /54 edges. As a by-product and confirming a conjecture of Erdös asymptotically, we obtain that every n-vertex triangle-free regular graph with degree exceeding n/3 can be made bipartite by removing at most (1/25 + o(1))n^2 edges. We also provide a counterexample to a conjecture of Erdös, Faudree, Rousseau and Schelp.

Algoritmos de detecção de linhas são usados em muitos campos de aplicação, tais como visão computacional e automação como base para análises mais complexas. Por exemplo, a informação de linha pode ser usada como dado de entrada para algoritmos de detecção de objetos ou mesmo para a estimativa da orientação espacial de robôs aéreos. Uma das formas de detectar linhas é através do uso de um processo de filtragem não linear chamado deWide Line Detector (WLD). Esse algoritmo é eficaz na marcação de pixels de linha em imagens em tons de cinza, separando linhas claras ou linhas escuras. Contudo, os algoritmos de detecção de linha não estão normalmente preocupados com a estimativa de largura local individual associada a um pixel. Se disponível, tal informação poderia ser explorada por algoritmos de visão computacional. Além do mais, a informação de cor também é extensivamente usada em visão computacional como um discriminante de objetos, mas o WLD não a usa. Neste Trabalho, nós propusemos a extensão do WLD para imagens em cores. Nós também desenvolvemos um novo kernel monotonicamente crescente que é mais eficiente e mais robusto para detectar linhas do que que os kernels monotonicamente decrescentes usados pelo WLD. Por fim, desenvolvemos uma maneira de obter uma estimativa de largura de linha partindo da densidade local associada a similaridade entre pixels, revertendo o processo usado pelo WLD para estimar qual kernel deve ser usado. Diversos experimentos foram realizados com o método proposto considerando diferentes parâmetros, além da comparação com o WLD tradicional, para analizar a eficácia do método. / Line detection algorithms are used by many application fields, such as computer vision and automation, as a basis for more complex analysis. For instance, line information can be used as input to object detection algorithms or even attitude estimation in flying robots. One way to detect lines is to use an isotropic nonlinear filtering procedure called the Wide Line Detector (WLD). This algorithm is effective to highlight the line pixels in gray scale images, separating dark or bright lines. However, line detection algorithms are not normally concerned with the pixel-wise estimation of thickness. If available, such information could be further explored by computer vision algorithms. Furthermore, color is extensively used in computer vision as an object discriminant, but not by the WLD. In this work, we propose the extension of the WLD to color images. We also develop a method that allows the estimation of the line width locally using only the density information and no border or center line information. Finally, we develop a new monotonically increasing kernel that is more efficient and yet effective to detect lines than the monotonically decreasing kernels used by the WLD. Finally, we devise a way ro obtain the wideline thickness from the density estimate obtained from the similarity between pixels, reverting the process used by the WLD to determine which kernel should be used. We perform several experiments with the proposed method, considering different parameters, and comparing it to the traditional WLD algorithm to assess the effectiveness of the method.

We use the first-principles molecular-dynamics¡@simulation method (MD), which is based on the density functional theory (DFT) with local-density approximation (LDA), to calculate the sticking property of a carbon atom on hydrogen covered C(100) surface. We focused on trajectories and kinetic energy transfer of the gas-phase C atom for four incident angles of =0, £k/8, £k/6 and £k/4. We find that the calculated trajectories and the kinetic energy transfer of the gas-phase atom, Cn, overall are not very sensitive to the change of the incident angle. The insensitivity of the sticking property on the incident angle may be due to a large chemisorption energy, which bends the trajectory of Cn toward the surface, so that Cn is confined to move within a small range.

Algoritmos de detecção de linhas são usados em muitos campos de aplicação, tais como visão computacional e automação como base para análises mais complexas. Por exemplo, a informação de linha pode ser usada como dado de entrada para algoritmos de detecção de objetos ou mesmo para a estimativa da orientação espacial de robôs aéreos. Uma das formas de detectar linhas é através do uso de um processo de filtragem não linear chamado deWide Line Detector (WLD). Esse algoritmo é eficaz na marcação de pixels de linha em imagens em tons de cinza, separando linhas claras ou linhas escuras. Contudo, os algoritmos de detecção de linha não estão normalmente preocupados com a estimativa de largura local individual associada a um pixel. Se disponível, tal informação poderia ser explorada por algoritmos de visão computacional. Além do mais, a informação de cor também é extensivamente usada em visão computacional como um discriminante de objetos, mas o WLD não a usa. Neste Trabalho, nós propusemos a extensão do WLD para imagens em cores. Nós também desenvolvemos um novo kernel monotonicamente crescente que é mais eficiente e mais robusto para detectar linhas do que que os kernels monotonicamente decrescentes usados pelo WLD. Por fim, desenvolvemos uma maneira de obter uma estimativa de largura de linha partindo da densidade local associada a similaridade entre pixels, revertendo o processo usado pelo WLD para estimar qual kernel deve ser usado. Diversos experimentos foram realizados com o método proposto considerando diferentes parâmetros, além da comparação com o WLD tradicional, para analizar a eficácia do método. / Line detection algorithms are used by many application fields, such as computer vision and automation, as a basis for more complex analysis. For instance, line information can be used as input to object detection algorithms or even attitude estimation in flying robots. One way to detect lines is to use an isotropic nonlinear filtering procedure called the Wide Line Detector (WLD). This algorithm is effective to highlight the line pixels in gray scale images, separating dark or bright lines. However, line detection algorithms are not normally concerned with the pixel-wise estimation of thickness. If available, such information could be further explored by computer vision algorithms. Furthermore, color is extensively used in computer vision as an object discriminant, but not by the WLD. In this work, we propose the extension of the WLD to color images. We also develop a method that allows the estimation of the line width locally using only the density information and no border or center line information. Finally, we develop a new monotonically increasing kernel that is more efficient and yet effective to detect lines than the monotonically decreasing kernels used by the WLD. Finally, we devise a way ro obtain the wideline thickness from the density estimate obtained from the similarity between pixels, reverting the process used by the WLD to determine which kernel should be used. We perform several experiments with the proposed method, considering different parameters, and comparing it to the traditional WLD algorithm to assess the effectiveness of the method.

Algoritmos de detecção de linhas são usados em muitos campos de aplicação, tais como visão computacional e automação como base para análises mais complexas. Por exemplo, a informação de linha pode ser usada como dado de entrada para algoritmos de detecção de objetos ou mesmo para a estimativa da orientação espacial de robôs aéreos. Uma das formas de detectar linhas é através do uso de um processo de filtragem não linear chamado deWide Line Detector (WLD). Esse algoritmo é eficaz na marcação de pixels de linha em imagens em tons de cinza, separando linhas claras ou linhas escuras. Contudo, os algoritmos de detecção de linha não estão normalmente preocupados com a estimativa de largura local individual associada a um pixel. Se disponível, tal informação poderia ser explorada por algoritmos de visão computacional. Além do mais, a informação de cor também é extensivamente usada em visão computacional como um discriminante de objetos, mas o WLD não a usa. Neste Trabalho, nós propusemos a extensão do WLD para imagens em cores. Nós também desenvolvemos um novo kernel monotonicamente crescente que é mais eficiente e mais robusto para detectar linhas do que que os kernels monotonicamente decrescentes usados pelo WLD. Por fim, desenvolvemos uma maneira de obter uma estimativa de largura de linha partindo da densidade local associada a similaridade entre pixels, revertendo o processo usado pelo WLD para estimar qual kernel deve ser usado. Diversos experimentos foram realizados com o método proposto considerando diferentes parâmetros, além da comparação com o WLD tradicional, para analizar a eficácia do método. / Line detection algorithms are used by many application fields, such as computer vision and automation, as a basis for more complex analysis. For instance, line information can be used as input to object detection algorithms or even attitude estimation in flying robots. One way to detect lines is to use an isotropic nonlinear filtering procedure called the Wide Line Detector (WLD). This algorithm is effective to highlight the line pixels in gray scale images, separating dark or bright lines. However, line detection algorithms are not normally concerned with the pixel-wise estimation of thickness. If available, such information could be further explored by computer vision algorithms. Furthermore, color is extensively used in computer vision as an object discriminant, but not by the WLD. In this work, we propose the extension of the WLD to color images. We also develop a method that allows the estimation of the line width locally using only the density information and no border or center line information. Finally, we develop a new monotonically increasing kernel that is more efficient and yet effective to detect lines than the monotonically decreasing kernels used by the WLD. Finally, we devise a way ro obtain the wideline thickness from the density estimate obtained from the similarity between pixels, reverting the process used by the WLD to determine which kernel should be used. We perform several experiments with the proposed method, considering different parameters, and comparing it to the traditional WLD algorithm to assess the effectiveness of the method.

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Photolumineszenz-Techniken spielen eine wichtige Rolle bei der Charakterisierung verschiedener funktionaler Fluorophore in den Lebens- und Materialwissenschaften, in der Biologie und bis hin zu den Quantentechnologien. Ein entscheidender und wichtiger Parameter für den Vergleich von Fluorophoren ist die Quanteneffizienz, die ein direktes Maß für die Umwandlungseffizienz von absorbierten Photonen in emittierte Photonen darstellt. Diese Größe charakterisiert die Nutzbarkeit von Emittern für Anwendungen in optischen Geräten, Einzelphotonenquellen und im biomedizinischen Bereich. Mehrere Techniken wie optische und photothermische Methoden werden verwendet, um die photolumineszente Quanteneffizienz zu messen, und so die Eignung von Fluorophoren für verschiedene Anwendungen zu bewerten. Quanteneffizienz-Messungen können jedoch eine Herausforderung für hochverdünnte Fluorophore sein, die in dünne Schichten eingebettet sind. Die in dieser Arbeit beschriebene Forschung überwindet die Herausforderungen der Quanteneffizienzmessung durch eine Modifikation der Wechselwirkung zwischen Licht und Umgebung. / Photoluminescence techniques play an important role for characterization of various functional fluorophores in the life and material sciences from biology to quantum technologies. A crucial and key parameter for comparing the performance of fluorophores is the photoluminescence quantum efficiency or quantum yield, which presents a direct measure of conversion efficiency of absorbed photons into emitted photons. This quantity characterizes the performance of emitters for applications in optical devices as single photon sources and in the biomedical sector. Several techniques such as optical and photothermal methods are used to measure the photoluminescence quantum efficiency of emitters in various environments and aggregation states. Quantum efficiency measurements can be challenging for fluorophores in solid matrix, in scattering systems and for highly diluted fluorophores embedded to thin films. The research described in this thesis overcomes these challenges by performing quantum efficiency measurement via modifying the spontaneous emission as a fundamental process of light-matter interaction.