Kunskapsöverföring är avgörande om en kompetensutvecklings-aktivitet är en nödvändig resurs för en organisation/företag. Tidigare forskning visar däremot att kunskap inte transfereras i den utsträckning som önskas. Till följd av detta är transfer-problem vanligt förekommande i sådana kontexter. För att reducera gapet mellan kunskap från utbildning till arbete har existerande litteratur, genom kvantitativa metoder, försökt åskådliggöra de faktorer som påverkar transfer. Med en kvalitativ hermeneutisk metodansats syftar denna fallstudie till att undersöka chefers erfarenhet av transfer från IKEAS interna ledarskapsutbildning ILEAD till deras chefsroll efter utbildningen. Att tillämpa en sådan metodansats genererar i ny förståelse om fenomenet. I denna studie möjliggör det förutsättningar att utläsa huruvida transfer sker och vad som påverkar transfer i en sådan kontext. Vidare bidrar det med kunskap till hur IKEA som organisation kan arbeta för att främja transfer i relation till ILEAD och därigenom minimera risk för slöseri av resurser. I studien används tre teoretiska utgångspunkter såsom Baldwin & Ford (1988) och Holton et al., (2000) modeller om transfer processen samt Banduras teori (1989,1997) inom det socio kognitiva perspektivet. Sex stycken semistrukturella intervjuer genomfördes via den digitala plattformen Zoom. Medverkande arbetar på samma varuhus, har gått ILEAD och var vid intervjutillfället anställda i en chefsbefattning. Samtycke medgavs att spela in intervjuerna för att vidare transkribera materialet och därefter bearbeta data för analys och tolkning. Resultatet visar att kunskap följt med kursdeltagarna från ILEAD till deras arbete som chefer. Samtidigt synliggörs ett transfer-problem som visar sig vara en förutsättning transfer. Individens egenskaper, utbildningens utformning och innehåll, stöd från chef och medarbetare och ett samspel mellan föregående delar visar sig påverka chefernas transfer. Inom forskningsfältet bidrar studien till ny förståelse för fenomenet och visar således på behov för framtida forskning. / Transfer of training from education to work is essential if a skills development activity will be considered a valuable resource to companies. Prior studies have shown that knowledge is not transferred in the anticipated extent, and that transfer-problems are commonly present in such contexts. Therefore, to reduce the knowledge-gap from education to work, existing literature in the area attempts to identify the factors that impact transfer. However, the field is mainly dominated by quantitative research. By using a qualitative hermeneutic methodology, this study aims to investigate managers’ experiences of transfer from IKEA’s internal leadership training ILEAD. A new understanding of the phenomenon is generated by applying this methodology, as opposed to what is often presented in prior studies. This study provides the framework to determine whether transfer takes place, and what affect or contribute to transfer. Additionally, this study contributes insights on how IKEA as an organization can operate to promote transfer in relation to ILEAD, and thereby reduce the risk in wasting resources. The study uses three theoretical starting points: Baldwin & Ford (1988) and Holton, Bates & Ruona, (2000) theoretical models of the transfer process, and Bandura's theory (1989,1997) within the socio-cognitive perspective. Six semi-structured interviews were held via the digital platform Zoom. Each interviewee worked at the same retail-store, attended ILEAD, and were employed in a managerial role at the time of interview. Each interviewee gave consent for recording and transcribing the interviews, which were subsequently used for analysis and interpretation. The results demonstrate that the ILEAD participants’ knowledge has carried over to their capacities in management. Simultaneously, transfer-problems are revealed which are demonstrated to be a prerequisite to transfer. Some elements which affect managers’ level of transfer include individual qualities, training structure and content, support from management and coworkers, and the interlinking synergies of these aforementioned elements. This study contributes to the field with a new understanding of the topic and additionally highlights the need for further research.

An analysis of the use of complex-step differentiation (CSD) in optimization problems is presented. Complex-step differentiation is a numerical approximation of the derivative of a function valid for any real-valued analytic function. The primary benefit of this method is that the approximation does not depend on a difference term; therefore round-off error is reduced to the machine word-length. A suitably small choice of the perturbation length, h, then results in the virtual elimination of truncation error in the series approximation. The theoretical basis for this method is derived highlighting its merits and limitations. The Lunar Ascent Problem is used to compare CSD to traditional forward differencing in applications useful to the solution of optimization problems. Complex-step derivatives are shown to sufficiently apply in various interpolation and integration methods, and, in fact, consistently outperform traditional methods. Further, the Optimal Orbit Transfer Problem is used to test the accuracy, robustness, and runtime of CSD in comparison to central differencing. It is shown that CSD is a considerably more accurate derivative approximation which results in an increased robustness and decreased optimization time. Also, it is shown that each approximation is computed in less time using CSD than central differences. Overall, complex-step derivatives are shown to be a fast, accurate, and easy to implement differentiation method ideally suited for most optimization problems. / text

The dissertation consists of two parts. In the first part approximate methods for multidimensional weakly singular integral operators with operator-valued kernels are investigated. Convergence results and error estimates are given. There is considered an application of these methods to solving radiation transfer problems. Numerical results are presented, too. In the second part we consider a polynomial collocation method for the numerical solution of a singular integral equation over the interval. More precisely, the operator of our integral equation is supposed to be of the form \ $aI + b \mu^{-1} S \mu I $\ with \ $S$\ the Cauchy singular integral operator, with piecewise continuous coefficients \ $a$\ and \ $b,$\ and with a Jacobi weight \ $\mu.$\ To the equation we apply a collocation method, where the collocation points are the Chebyshev nodes of the first kind and where the trial space is the space of polynomials multiplied by another Jacobi weight. For the stability and convergence of this collocation method in weighted \ $L^2$\ spaces, we derive necessary and sufficient conditions. Moreover, the extension of these results to an algebra generated by the sequences of the collocation method applied to the mentioned singular integral operators is discussed and the behaviour of the singular values of the discretized operators is investigated. / Die Dissertation beschäftigt sich insgesamt mit der numerischen Analysis singulärer Integralgleichungen, besteht aber aus zwei voneinander unabhängigen Teilen. Der este Teil behandelt Diskretisierungsverfahren für mehrdimensionale schwach singuläre Integralgleichungen mit operatorwertigen Kernen. Darüber hinaus wird hier die Anwendung dieser allgemeinen Resultate auf ein Strahlungstransportproblem diskutiert, und numerische Ergebnisse werden präsentiert. Im zweiten Teil betrachten wir ein Kollokationsverfahren zur numerischen Lösung Cauchyscher singulärer Integralgleichungen auf Intervallen. Der Operator der Integralgleichung hat die Form \ $aI + b \mu^{-1} S \mu I $\ mit dem Cauchyschen singulären Integraloperator \ $S,$\ mit stückweise stetigen Koeffizienten \ $a$\ und \ $b,$\ und mit einem klassischen Jacobigewicht \ $\mu.$\ Als Kollokationspunkte dienen die Nullstellen des n-ten Tschebyscheff-Polynoms erster Art und Ansatzfunktionen sind ein in einem geeigneten Hilbertraum orthonormales System gewichteter Tschebyscheff-Polynome zweiter Art. Wir erhalten notwendige und hinreichende Bedingungen für die Stabilität und Konvergenz dieses Kollokationsverfahrens. Außerdem wird das Stabilitätskriterium auf alle Folgen aus der durch die Folgen des Kollokationsverfahrens erzeugten Algebra erweitert. Diese Resultate liefern uns Aussagen über das asymptotische Verhalten der Singulärwerte der Folge der diskreten Operatoren.

The dissertation consists of two parts. In the first part approximate methods for multidimensional weakly singular integral operators with operator-valued kernels are investigated. Convergence results and error estimates are given. There is considered an application of these methods to solving radiation transfer problems. Numerical results are presented, too. In the second part we consider a polynomial collocation method for the numerical solution of a singular integral equation over the interval. More precisely, the operator of our integral equation is supposed to be of the form \ $aI + b \mu^{-1} S \mu I $\ with \ $S$\ the Cauchy singular integral operator, with piecewise continuous coefficients \ $a$\ and \ $b,$\ and with a Jacobi weight \ $\mu.$\ To the equation we apply a collocation method, where the collocation points are the Chebyshev nodes of the first kind and where the trial space is the space of polynomials multiplied by another Jacobi weight. For the stability and convergence of this collocation method in weighted \ $L^2$\ spaces, we derive necessary and sufficient conditions. Moreover, the extension of these results to an algebra generated by the sequences of the collocation method applied to the mentioned singular integral operators is discussed and the behaviour of the singular values of the discretized operators is investigated. / Die Dissertation beschäftigt sich insgesamt mit der numerischen Analysis singulärer Integralgleichungen, besteht aber aus zwei voneinander unabhängigen Teilen. Der este Teil behandelt Diskretisierungsverfahren für mehrdimensionale schwach singuläre Integralgleichungen mit operatorwertigen Kernen. Darüber hinaus wird hier die Anwendung dieser allgemeinen Resultate auf ein Strahlungstransportproblem diskutiert, und numerische Ergebnisse werden präsentiert. Im zweiten Teil betrachten wir ein Kollokationsverfahren zur numerischen Lösung Cauchyscher singulärer Integralgleichungen auf Intervallen. Der Operator der Integralgleichung hat die Form \ $aI + b \mu^{-1} S \mu I $\ mit dem Cauchyschen singulären Integraloperator \ $S,$\ mit stückweise stetigen Koeffizienten \ $a$\ und \ $b,$\ und mit einem klassischen Jacobigewicht \ $\mu.$\ Als Kollokationspunkte dienen die Nullstellen des n-ten Tschebyscheff-Polynoms erster Art und Ansatzfunktionen sind ein in einem geeigneten Hilbertraum orthonormales System gewichteter Tschebyscheff-Polynome zweiter Art. Wir erhalten notwendige und hinreichende Bedingungen für die Stabilität und Konvergenz dieses Kollokationsverfahrens. Außerdem wird das Stabilitätskriterium auf alle Folgen aus der durch die Folgen des Kollokationsverfahrens erzeugten Algebra erweitert. Diese Resultate liefern uns Aussagen über das asymptotische Verhalten der Singulärwerte der Folge der diskreten Operatoren.

The flow and heat transfer within compressor rotor cavities of aero-engines is a conjugate problem. Depending on the operating conditions buoyancy forces, caused by radial temperature difference between the cold throughflow and the hotter shroud, can influence the amount of entrained air significantly. By this, the heat transfer depends on the radial temperature gradient of the cavity walls and in reverse the disk temperatures are dependent on the heat transfer. In this thesis, disk Nusselt numbers are calculated in reference to the air inlet temperature and in comparison to a modeled local air temperature inside the cavity. The local disk heat flux is determined from measured steady-state surface temperatures by solving the inverse heat transfer problem in an iterative procedure. The conduction equation is solved on a 2D mesh, using a validated finite element approach and the heat flux confidence intervals are calculated with a stratified Monte Carlo approach. An estimate for the amount of air entering into the cavity is calculated by a simplified heat balance. In addition to the thermal characterization of the cavity, the mass exchange of the air in the cavity with the axial flow in the annular gap and the swirl distribution of the air in the cavity are also investigated.:1 Einleitung 2 Grundlagen und Literaturübersicht 2.1 Modellsystem der rotierenden Kavitäten mit axialer Durchströmung 2.2 Ergebnisgrößen 2.3 Strömung in rotierenden Kavitäten 2.4 Wärmeübertragung in rotierenden Kavitäten 2.5 Fluidtemperatur in rotierenden Kavitäten 3 Experimenteller Aufbau 4 Messtechnik 4.1 Oberflächen- und Materialtemperaturen 4.2 Lufttemperaturen 4.3 Statischer Druck 4.4 Dreiloch-Drucksonden 5 Datenauswertung 5.1 Kernrotationsverhältnis 5.2 Wärmestromdichte und Nusseltzahl 5.2.1 Finite-Elemente Modell 5.2.2 inverses Wärmeleitungsproblem 5.2.3 Anpassungsmethode 5.2.4 Testfälle zur Validierung 5.2.5 Validierung Testfall 1 und 3 - ideale Kavitätenscheibe 5.2.6 Validierung Testfall 2 - Reproduzierbarkeit 5.2.7 Validierung Testfall 4 - lokales Ereignis 5.2.8 Bestimmung der Wärmestromdichte-Unsicherheit 5.2.9 Anwendung der Anpassungsmethode auf experimentelle Daten 5.2.10 Wahl der Randbedingungsfunktion 5.2.11 Wärmeübergangskoeffizient und Nusselt-Zahl 5.2.12 Zusammenfassung 5.3 Austauschmassenstrom 6 Experimentelle Ergebnisse 6.1 Dichteverteilung in der Kavität 6.2 Massenaustausch Kavität 6.3 Wärmeübertragung in der Kavität 6.3.1 Fallbeispiel 6.3.2 Einfluss der Drehfrequenz 6.3.3 Einfluss des Massenstromes 6.3.4 Einfluss des Auftriebsparameters 6.4 Wärmeübertragung im Ringspalt 6.5 Drall im Ringspalt und der Kavität 7 Zusammenfassung und Ausblick / Die Strömung und Wärmeübertragung in den Verdichterkavitäten von Flugtriebwerken ist ein konjugiertes Problem. Durch die radialen Temperaturunterschiede in der Kavität wird die Menge der in die Kavität strömenden Luft stark beeinflusst. Somit ist die Wärmeübertragung abhängig von den radialen Temperaturgradienten der Scheibenwände und umgekehrt ist die Scheibentemperatur abhängig von der Wärmeübertragung. Die Nusselt-Zahl in diesem System wurde aufgrund der schwierigen Zugänglichkeit in der Historie auf die eine Referenztemperatur vor der Kavität bezogen. Dies ist insofern problematisch, da hierdurch die thermischen Verhältnisse unterschätzt werden können. In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz zu Berechnung der Nusselt-Zahl mithilfe einer modellierten lokalen Lufttemperatur innerhalb der Kavität verwendet. Die lokale Wärmestromdichte auf der Scheibenoberfläche wird mithilfe eines validierten zweidimensionalen rotationssymmetrischen Finite-Element Modells auf der Grundlage von gemessenen Oberflächentemperaturen berechnet. Dies stellt ein inverses Wärmeleitungsproblem dar, welches mithilfe einer Anpassungsmethode gelöst wurde. Die Auswirkung der Messunsicherheit der Temperaturmessung auf die berechnete Wärmestromdichte wird durch eine geschichtete Monte-Carlo-Simulation, nach dem Ansatz der LHC-Methode, untersucht. Neben der thermischen Charakterisierung der Kavität wird zudem der Massenaustausch der Luft in der Kavität mit der axialen Durchströmung im Ringspalt sowie die Drallverteilung der Luft in der Kavität untersucht.:1 Einleitung 2 Grundlagen und Literaturübersicht 2.1 Modellsystem der rotierenden Kavitäten mit axialer Durchströmung 2.2 Ergebnisgrößen 2.3 Strömung in rotierenden Kavitäten 2.4 Wärmeübertragung in rotierenden Kavitäten 2.5 Fluidtemperatur in rotierenden Kavitäten 3 Experimenteller Aufbau 4 Messtechnik 4.1 Oberflächen- und Materialtemperaturen 4.2 Lufttemperaturen 4.3 Statischer Druck 4.4 Dreiloch-Drucksonden 5 Datenauswertung 5.1 Kernrotationsverhältnis 5.2 Wärmestromdichte und Nusseltzahl 5.2.1 Finite-Elemente Modell 5.2.2 inverses Wärmeleitungsproblem 5.2.3 Anpassungsmethode 5.2.4 Testfälle zur Validierung 5.2.5 Validierung Testfall 1 und 3 - ideale Kavitätenscheibe 5.2.6 Validierung Testfall 2 - Reproduzierbarkeit 5.2.7 Validierung Testfall 4 - lokales Ereignis 5.2.8 Bestimmung der Wärmestromdichte-Unsicherheit 5.2.9 Anwendung der Anpassungsmethode auf experimentelle Daten 5.2.10 Wahl der Randbedingungsfunktion 5.2.11 Wärmeübergangskoeffizient und Nusselt-Zahl 5.2.12 Zusammenfassung 5.3 Austauschmassenstrom 6 Experimentelle Ergebnisse 6.1 Dichteverteilung in der Kavität 6.2 Massenaustausch Kavität 6.3 Wärmeübertragung in der Kavität 6.3.1 Fallbeispiel 6.3.2 Einfluss der Drehfrequenz 6.3.3 Einfluss des Massenstromes 6.3.4 Einfluss des Auftriebsparameters 6.4 Wärmeübertragung im Ringspalt 6.5 Drall im Ringspalt und der Kavität 7 Zusammenfassung und Ausblick

This thesis explores to what extent Multinomial Naive Bayes (MNB) and Support Vector Machines (SVM) classifiers can be used to determine the polarity of news, specifically the news coverage of Sweden by the Russian state-funded news outlets RT and Sputnik. Three experiments are conducted.  In the first experiment, an MNB and an SVM classifier are trained with the Large Movie Review Dataset (Maas et al., 2011) with a varying number of samples to determine how training data size affects classifier performance.  In the second experiment, the classifiers are trained with 300 positive, negative, and neutral news articles (Agarwal et al., 2019) and tested on 95 RT and Sputnik news articles about Sweden (Bengtsson, 2019) to determine if the domain specificity of the training data outweighs its limited size.  In the third experiment, the movie-trained classifiers are put up against the domain-specific classifiers to determine if well-trained classifiers from another domain perform better than relatively untrained, domain-specific classifiers.  Four different types of feature sets (unigrams, unigrams without stop words removal, bigrams, trigrams) were used in the experiments. Some of the model parameters (TF-IDF vs. feature count and SVM’s C parameter) were optimized with 10-fold cross-validation.  Other than the superior performance of SVM, the results highlight the need for comprehensive and domain-specific training data when conducting machine learning tasks, as well as the benefits of feature engineering, and to a limited extent, the removal of stop words. Interestingly, the classifiers performed the best on the negative news articles, which made up most of the test set (and possibly of Russian news coverage of Sweden in general).