The Riemann-Hilbert method applied to the theory of orthogonal polynomials

Doutoramento em Matemática

Blast-wave absorption capacity of sandwich structures incorporating cellular materials

A incorporação de materiais absorsores de energia (AE) em sistemas de protecção é uma clara possibilidade de melhoraria do seu desempenho, devido à elevada relação entre a sua resistência e o seu peso, e a excelente capacidade para absorverem energia quando solicitados dinamicamente. As propriedades mecânicas da cortiça (e.g. a baixa densidade e a elevada rigidez e resistência específicas) sugerem que este material — assim como os seus derivados — podem apresentar propriedades excelentes quando aplicados como núcleos em sistemas AE do tipo estrutura sanduíche. Esta dissertação engloba trabalho experimental e numérico. O primeiro conjunto de testes experimentais consistiu na caracterização experimental dinâmica (ondas de choque de explosivos) do comportamento de dois micra aglomerados de cortiça (MAC), NL20 e TB40. Um pendulo balístico de 4 cabos foi usado para a medição do impulso transmitido a uma amostra de MAC impactada por uma onda de choque com origem na detonação de um explosivo energético. Foi registado o movimento do pêndulo e os valores de força resultantes. Um modelo numérico do problema recorrendo ao método dos elementos finitos (MEF) foi também desenvolvido, apresentando uma elevada correlação com a análise experimental, permitindo assim o desenvolvimento de um modelo constitutivo adequado à modelação do comportamento dinâmico dos MAC neste tipo de solicitações. Na segunda fase de testes experimentais, os MAC testados anteriormente são incorporados como núcleos em estruturas sanduíche com faces de alumínio (liga 5754-H22). Foram medidos os valores de defleção e o impulso transmitido ao pêndulo através do movimento oscilatório. São determinados os efeitos da densidade e da espessura dos núcleos na resposta estrutural do sistema. Também neste caso foi desenvolvido um modelo recorrendo ao MEF e posteriormente validado com resultados experimentais.

Contributions to the theory of maximum entropy estimation for ill-posed models

As técnicas estatísticas são fundamentais em ciência e a análise de regressão linear é, quiçá, uma das metodologias mais usadas. É bem conhecido da literatura que, sob determinadas condições, a regressão linear é uma ferramenta estatística poderosíssima. Infelizmente, na prática, algumas dessas condições raramente são satisfeitas e os modelos de regressão tornam-se mal-postos, inviabilizando, assim, a aplicação dos tradicionais métodos de estimação. Este trabalho apresenta algumas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, em particular na estimação de modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. A investigação é desenvolvida em três vertentes, nomeadamente na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, na estimação do parâmetro ridge em regressão ridge e, por último, em novos desenvolvimentos na estimação com máxima entropia. Na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, o trabalho desenvolvido evidencia um melhor desempenho dos estimadores de máxima entropia em relação ao estimador de máxima verosimilhança. Este bom desempenho é notório em modelos com poucas observações por estado e em modelos com um grande número de estados, os quais são comummente afetados por colinearidade. Espera-se que a utilização de estimadores de máxima entropia contribua para o tão desejado aumento de trabalho empírico com estas fronteiras de produção. Em regressão ridge o maior desafio é a estimação do parâmetro ridge. Embora existam inúmeros procedimentos disponíveis na literatura, a verdade é que não existe nenhum que supere todos os outros. Neste trabalho é proposto um novo estimador do parâmetro ridge, que combina a análise do traço ridge e a estimação com máxima entropia. Os resultados obtidos nos estudos de simulação sugerem que este novo estimador é um dos melhores procedimentos existentes na literatura para a estimação do parâmetro ridge. O estimador de máxima entropia de Leuven é baseado no método dos mínimos quadrados, na entropia de Shannon e em conceitos da eletrodinâmica quântica. Este estimador suplanta a principal crítica apontada ao estimador de máxima entropia generalizada, uma vez que prescinde dos suportes para os parâmetros e erros do modelo de regressão. Neste trabalho são apresentadas novas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, tendo por base o estimador de máxima entropia de Leuven, a teoria da informação e a regressão robusta. Os estimadores desenvolvidos revelam um bom desempenho em modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. Por último, são apresentados alguns códigos computacionais para estimação com máxima entropia, contribuindo, deste modo, para um aumento dos escassos recursos computacionais atualmente disponíveis.