<p dir="ltr">This thesis presents results in Optimal Transport theory and applications to unsuper- vised statistical learning and robust asset pricing. In unsupervised learning applications, we assume that we observe the distribution of some data of interest which might be too big in size, have a high-dimensional structure or be polluted with noise. We investigate the construction of an optimal distribution that precedes the given data distribution in convex order, which means that the given distribution is a dispersion of it. The intention is to use this construction to estimate a concise, lower-dimensional or unpolluted version of the given data. We provide existence and convergence results and show that popular methods including k-means and principal curves can be unified under this model. We further investi- gate a relaxation of the order relation that leads to similar results in terms of existence and convergence and broadens the range of applications to include e.g. the Principal Compo- nent Analysis and the Factor model. We relate the two versions and show that the relaxed problem can be described as a bilinear optimization with a tractable computational method. As examples, we apply our method to generate fixed-weight k-means, principal curves with bounded curvature that are actual generalizations of PCA, and a latent factor structure in a classical Gaussian setting. In robust finance applications, we investigate the Vectorial Martingale Optimal Transport problem, the geometry of its solutions, and its application to model-free asset pricing. We consider a multi-asset, two-period contract pricing model and show that the solution to this problem with a sub or supermodular payoff function reduces to a single factor in the first period in the case of two underlying assets (d = 2), but not in general for a greater number of assets. This result for d = 2 enables the construction of a joint distribution of prices at the first period from market data, which adds information to the model-free pricing method and reduces the computational dimensionality. We provide an improved version of an existing pricing method and show numerical evidence of increased accuracy.</p>

The method of characteristics (MOC) is a deterministic transport method that has been applied to large-scale problems including those in reactor physics and radiative transfer. Long characteristics, (LC) methods, have been used extensively to discretize and solve transport problems in the spatial domain. There is a need for an equally adequate time-dependent discretization for these transport problems. The new contributions from this research include the development of a space-time long characteristic (STLC) method with various source approximations including several that employ a piece-wise linear (PWL) approximation spatially. In the prism-PWL (PPWL) method the coefficient of each PWL spatial function is linear in time in each space-time cell. Along with STLC, a PWL-LC method is developed for steady-state problems in (x, y) and (x, y, z). The methods developed in this work use least-squares projections to determine the coefficients of their source approximations. This work presents a detailed asymptotic analysis of the PWL-LC and STLC methods in the thick diffusion limit, which is of special interest in radiative transfer problems. This is the first such analysis reported for LC methods and these new methods are the first that are expected to perform well in this limit. Results from test problems executed with a modified version of the Parallel Deterministic Transport code, PDT, show the PWL-LC and STLC methods are more accurate than current methods for streaming problems. From asymptotic analysis and test problems, it is found that the steady-state PWL-LC method is accurate in the thick diffusion limit with solutions similar to those of analogous discontinuous finite element method, DFEM, solutions. Similarly, the PPWL-STLC method is found to be accurate in time-dependent thick diffusive problems. STLC is also a promising method for massively parallel applications because it permits the use of track-based sweeping, which appears to have significant advantages over cell-based sweeping. This is a key topic recommended for further research.

Radiation therapy has become a very import method for treating cancer patients. Thus, it is extremely important to accurately determine the location of energy deposition during these treatments, maximizing dose to the tumor region and minimizing it to healthy tissue. A Coarse-Mesh Transport Method (COMET) has been developed at the Georgia Institute of Technology in the Computational Reactor and Medical Physics Group for use very successfully with neutron transport to analyze whole-core criticality. COMET works by decomposing a large, heterogeneous system into a set of smaller fixed source problems. For each unique local problem that exists, a solution is obtained that we call a response function. These response functions are pre-computed and stored in a library for future use. The overall solution to the global problem can then be found by a linear superposition of these local problems. This method has now been extended to the transport of photons and electrons for use in medical physics problems to determine energy deposition from radiation therapy treatments. The main goal of this work was to develop benchmarks for testing in order to evaluate the COMET code to determine its strengths and weaknesses for these medical physics applications. For response function calculations, Legendre polynomial expansions are necessary for space, angle, polar angle, and azimuthal angle. An initial sensitivity study was done to determine the best orders for future testing. After the expansion orders were found, three simple benchmarks were tested: a water phantom, a simplified lung phantom, and a non-clinical slab phantom. Three more clinically relevant problems were developed from patient CT scans. Different coarse-mesh sizes and incident energies were tested. The COMET solutions for each case were compared to a reference solution obtained by pure Monte Carlo results from EGSnrc. In most cases, the COMET solutions produced reasonably good agreement with the COMET solutions. It was found that better results were obtained for lower energy incident photon beams as well as for larger mesh sizes. Recommendations were made for future development of COMET and the numerical benchmarks.

Standardmäßig erfolgt die Datenaufbereitung der Neutronenwirkungsquerschnitte für Reaktorkernrechnungen mit 2D-Zellcodes. Ziel dieser Arbeit war es, einen 3D-Zellcode zu entwickeln, mit diesem Code 3D-Effekte zu untersuchen und die Notwendigkeit einer 3D-Datenaufbereitung der Neutronenwirkungsquerschnitte zu bewerten. Zur Berechnung des Neutronentransports wurde die Methode der Erststoßwahrscheinlichkeiten, die mit der Ray-Tracing-Methode berechnet werden, gewählt. Die mathematischen Algorithmen wurden in den 2D/3D-Zellcode TransRay umgesetzt. Für den Geometrieteil des Programms wurde das Geometriemodul eines Monte-Carlo-Codes genutzt. Das Ray-Tracing in 3D wurde auf Grund der hohen Rechenzeiten parallelisiert. Das Programm TransRay wurde an 2D-Testaufgaben verifiziert. Für einen Druckwasser-Referenzreaktor wurden folgende 3D-Probleme untersucht: Ein teilweise eingetauchter Regelstab und Void (Vakuum oder Dampf) um einen Brennstab als Modell einer Dampfblase. Alle Probleme wurden zum Vergleich auch mit den Programmen HELIOS (2D) und MCNP (3D) nachgerechnet. Die Abhängigkeit des Multiplikationsfaktors und der gemittelten Zweigruppenquerschnitte von der Eintauchtiefe des Regelstabes bzw. von der Höhe der Dampfblase wurden untersucht. Die 3D berechneten Zweigruppenquerschnitte wurden mit drei üblichen Näherungen verglichen: Lineare Interpolation, Interpolation mit Flusswichtung und Homogenisierung. Am 3D-Problem des Regelstabes zeigte sich, dass die Interpolation mit Flusswichtung eine gute Näherung ist. Demnach ist hier eine 3D-Datenaufbereitung nicht notwendig. Beim Testfall des einzelnen Brennstabs, der von Void umgeben ist, erwiesen sich die drei Näherungen für die Zweigruppenquerschnitte als unzureichend. Demnach ist eine 3D-Datenaufbereitung notwendig. Die einzelne Brennstabzelle mit Void kann als der Grenzfall eines Reaktors angesehen werden, in dem sich eine Phasengrenzfläche herausgebildet hat.

Standardmäßig erfolgt die Datenaufbereitung der Neutronenwirkungsquerschnitte für Reaktorkernrechnungen mit 2D-Zellcodes. Ziel dieser Arbeit war es, einen 3D-Zellcode zu entwickeln, mit diesem Code 3D-Effekte zu untersuchen und die Notwendigkeit einer 3D-Datenaufbereitung der Neutronenwirkungsquerschnitte zu bewerten. Zur Berechnung des Neutronentransports wurde die Methode der Erststoßwahrscheinlichkeiten, die mit der Ray-Tracing-Methode berechnet werden, gewählt. Die mathematischen Algorithmen wurden in den 2D/3D-Zellcode TransRay umgesetzt. Für den Geometrieteil des Programms wurde das Geometriemodul eines Monte-Carlo-Codes genutzt. Das Ray-Tracing wurde auf Grund der hohen Rechenzeiten parallelisiert. Das Programm TransRay wurde an 2D-Testaufgaben verifiziert. Für einen Druckwasser-Referenzreaktor wurden folgende 3D-Probleme untersucht: Ein teilweise eingetauchter Regelstab und Void (bzw. Moderator mit geringerer Dichte) um einen Brennstab als Modell einer Dampfblase. Alle Probleme wurden zum Vergleich auch mit den Programmen HELIOS (2D) und MCNP (3D) nachgerechnet. Die Abhängigkeit des Multiplikationsfaktors und der gemittelten Zweigruppenquerschnitte von der Eintauchtiefe des Regelstabes bzw. von der Höhe der Dampfblase wurden untersucht. Die 3D berechneten Zweigruppenquerschnitte wurden mit drei üblichen Näherungen verglichen: linearer Interpolation, Interpolation mit Flusswichtung und Homogenisierung. Am 3D-Problem des Regelstabes zeigte sich, dass die Interpolation mit Flusswichtung eine gute Näherung ist. Demnach ist hier eine 3D-Datenaufbereitung nicht notwendig. Beim Testfall des einzelnen Brennstabs, der von Void (bzw. Moderator geringerer Dichte) umgeben ist, erwiesen sich die drei Näherungen für die Zweigruppenquerschnitte als unzureichend. Demnach ist eine 3D-Datenaufbereitung notwendig. Die einzelne Brennstabzelle mit Void kann als der Grenzfall eines Reaktors angesehen werden, in dem sich eine Phasengrenzfläche herausgebildet hat.

Standardmäßig erfolgt die Datenaufbereitung der Neutronenwirkungsquerschnitte für Reaktorkernrechnungen mit 2D-Zellcodes. Ziel dieser Arbeit war es, einen 3D-Zellcode zu entwickeln, mit diesem Code 3D-Effekte zu untersuchen und die Notwendigkeit einer 3D-Datenaufbereitung der Neutronenwirkungsquerschnitte zu bewerten. Zur Berechnung des Neutronentransports wurde die Methode der Erststoßwahrscheinlichkeiten, die mit der Ray-Tracing-Methode berechnet werden, gewählt. Die mathematischen Algorithmen wurden in den 2D/3D-Zellcode TransRay umgesetzt. Für den Geometrieteil des Programms wurde das Geometriemodul eines Monte-Carlo-Codes genutzt. Das Ray-Tracing in 3D wurde auf Grund der hohen Rechenzeiten parallelisiert. Das Programm TransRay wurde an 2D-Testaufgaben verifiziert. Für einen Druckwasser-Referenzreaktor wurden folgende 3D-Probleme untersucht: Ein teilweise eingetauchter Regelstab und Void (Vakuum oder Dampf) um einen Brennstab als Modell einer Dampfblase. Alle Probleme wurden zum Vergleich auch mit den Programmen HELIOS (2D) und MCNP (3D) nachgerechnet. Die Abhängigkeit des Multiplikationsfaktors und der gemittelten Zweigruppenquerschnitte von der Eintauchtiefe des Regelstabes bzw. von der Höhe der Dampfblase wurden untersucht. Die 3D berechneten Zweigruppenquerschnitte wurden mit drei üblichen Näherungen verglichen: Lineare Interpolation, Interpolation mit Flusswichtung und Homogenisierung. Am 3D-Problem des Regelstabes zeigte sich, dass die Interpolation mit Flusswichtung eine gute Näherung ist. Demnach ist hier eine 3D-Datenaufbereitung nicht notwendig. Beim Testfall des einzelnen Brennstabs, der von Void umgeben ist, erwiesen sich die drei Näherungen für die Zweigruppenquerschnitte als unzureichend. Demnach ist eine 3D-Datenaufbereitung notwendig. Die einzelne Brennstabzelle mit Void kann als der Grenzfall eines Reaktors angesehen werden, in dem sich eine Phasengrenzfläche herausgebildet hat.

Standardmäßig erfolgt die Datenaufbereitung der Neutronenwirkungsquerschnitte für Reaktorkernrechnungen mit 2D-Zellcodes. Ziel dieser Arbeit war es, einen 3D-Zellcode zu entwickeln, mit diesem Code 3D-Effekte zu untersuchen und die Notwendigkeit einer 3D-Datenaufbereitung der Neutronenwirkungsquerschnitte zu bewerten. Zur Berechnung des Neutronentransports wurde die Methode der Erststoßwahrscheinlichkeiten, die mit der Ray-Tracing-Methode berechnet werden, gewählt. Die mathematischen Algorithmen wurden in den 2D/3D-Zellcode TransRay umgesetzt. Für den Geometrieteil des Programms wurde das Geometriemodul eines Monte-Carlo-Codes genutzt. Das Ray-Tracing wurde auf Grund der hohen Rechenzeiten parallelisiert. Das Programm TransRay wurde an 2D-Testaufgaben verifiziert. Für einen Druckwasser-Referenzreaktor wurden folgende 3D-Probleme untersucht: Ein teilweise eingetauchter Regelstab und Void (bzw. Moderator mit geringerer Dichte) um einen Brennstab als Modell einer Dampfblase. Alle Probleme wurden zum Vergleich auch mit den Programmen HELIOS (2D) und MCNP (3D) nachgerechnet. Die Abhängigkeit des Multiplikationsfaktors und der gemittelten Zweigruppenquerschnitte von der Eintauchtiefe des Regelstabes bzw. von der Höhe der Dampfblase wurden untersucht. Die 3D berechneten Zweigruppenquerschnitte wurden mit drei üblichen Näherungen verglichen: linearer Interpolation, Interpolation mit Flusswichtung und Homogenisierung. Am 3D-Problem des Regelstabes zeigte sich, dass die Interpolation mit Flusswichtung eine gute Näherung ist. Demnach ist hier eine 3D-Datenaufbereitung nicht notwendig. Beim Testfall des einzelnen Brennstabs, der von Void (bzw. Moderator geringerer Dichte) umgeben ist, erwiesen sich die drei Näherungen für die Zweigruppenquerschnitte als unzureichend. Demnach ist eine 3D-Datenaufbereitung notwendig. Die einzelne Brennstabzelle mit Void kann als der Grenzfall eines Reaktors angesehen werden, in dem sich eine Phasengrenzfläche herausgebildet hat.