Bayesian Estimation of Noise

In mathematical modeling the estimation of the model parameters is one of the most common problems. The goal is to seek parameters that fit to the measurements as well as possible. There is always error in the measurements which implies uncertainty to the model estimates. In Bayesian statistics all the unknown quantities are presented as probability distributions. If there is knowledge about parameters beforehand, it can be formulated as a prior distribution. The Bays’ rule combines the prior and the measurements to posterior distribution. Mathematical models are typically nonlinear, to produce statistics for them requires efficient sampling algorithms. In this thesis both Metropolis-Hastings (MH), Adaptive Metropolis (AM) algorithms and Gibbs sampling are introduced. In the thesis different ways to present prior distributions are introduced. The main issue is in the measurement error estimation and how to obtain prior knowledge for variance or covariance. Variance and covariance sampling is combined with the algorithms above. The examples of the hyperprior models are applied to estimation of model parameters and error in an outlier case.

Modeling and Analysis of Noise and Interconnects for On-Chip Communication Link Design

This thesis considers modeling and analysis of noise and interconnects in onchip communication. Besides transistor count and speed, the capabilities of a modern design are often limited by on-chip communication links. These links typically consist of multiple interconnects that run parallel to each other for long distances between functional or memory blocks. Due to the scaling of technology, the interconnects have considerable electrical parasitics that affect their performance, power dissipation and signal integrity. Furthermore, because of electromagnetic coupling, the interconnects in the link need to be considered as an interacting group instead of as isolated signal paths. There is a need for accurate and computationally effective models in the early stages of the chip design process to assess or optimize issues affecting these interconnects. For this purpose, a set of analytical models is developed for on-chip data links in this thesis. First, a model is proposed for modeling crosstalk and intersymbol interference. The model takes into account the effects of inductance, initial states and bit sequences. Intersymbol interference is shown to affect crosstalk voltage and propagation delay depending on bus throughput and the amount of inductance. Next, a model is proposed for the switching current of a coupled bus. The model is combined with an existing model to evaluate power supply noise. The model is then applied to reduce both functional crosstalk and power supply noise caused by a bus as a trade-off with time. The proposed reduction method is shown to be effective in reducing long-range crosstalk noise. The effects of process variation on encoded signaling are then modeled. In encoded signaling, the input signals to a bus are encoded using additional signaling circuitry. The proposed model includes variation in both the signaling circuitry and in the wires to calculate the total delay variation of a bus. The model is applied to study level-encoded dual-rail and 1-of-4 signaling. In addition to regular voltage-mode and encoded voltage-mode signaling, current-mode signaling is a promising technique for global communication. A model for energy dissipation in RLC current-mode signaling is proposed in the thesis. The energy is derived separately for the driver, wire and receiver termination.

”AMERICAN ENVIRONMENTS”. Ympäristön merkitykset Don DeLillon romaanissa White Noise

Pro gradu -tutkielmani tavoitteena on analysoida ympäristön merkityksiä yhdysvaltalaiskirjailija Don DeLillon (1936-) romaanissa White Noise (1985). Lähestyn romaania ekokriittisen kirjallisuudentutkimuksen näkökulmasta ja kytken sen ekokriitikko Lawrence Buellin ajatukseen nk. ympäristöalitajunnasta. Analysoin DeLillon romaania myös yhteydessä filosofi Jean Baudrillardin ajatukseen postmodernin ajan länsimaisessa ja erityisesti amerikkalaisessa yhteiskunnassa vallalla olevasta simulaatioiden järjestelmästä. White Noise -romaanin todellisuus vastaa Baudrillardin ajatusta yhteiskunnasta, jossa representaatiot ja simulaatiot ovat korvanneet todellisuuden. Media, erityisesti televisio, tuottaa jatkuvasti kuvia ja simulaatioita, joiden kyllästämässä todellisuudessa aineellinen maailma ja luonto jäävät tavoittamattomiin. White Noise -romaanin henkilöiden yhteys aineelliseen ympäristöönsä ja luonnonilmiöihin on katkennut, sillä heidän arkensa pyörii pitkälti kuluttamisen ja televisionkatselun ympärillä. Romaanin todellisuudessa myös identiteetistä on tullut eräänlainen tuote, jonka jokainen voi rakentaa mieleisekseen kulutusvalinnoillaan. Identiteettiproblematiikan ohella myös kuolemalla on keskeinen asema tutkielmassani. White Noise -romaanin päähenkilö Jack Gladney kärsii paniikinomaisesta kuolemanpelosta, jota pyrkii torjumaan erilaisin keinoin siinä kuitenkaan onnistumatta. Tavoitteenani on osoittaa, että tämä piinaava pelko kuolemaa kohtaan on syntynyt simulaatioyhteiskunnan tuloksena. Vieraantuminen aineellisesta maailmasta ja luonnon prosesseista on johtanut vieraantumiseen ruumiista ja kuolemasta. Analysoin kuolemaa romaanissa eräänlaisena simulaatioiden maailman äärirajana, viimeisenä luonnollisena tapahtumana. White Noise -romaanin päähenkilö Jack Gladney ahdistuu kulutuskeskeisessä, simulaatioiden kyllästämässä elinympäristössään. Tulkitsen tämän ahdistuksen tarpeena tunnistaa tärkeä vuorovaikutussuhde yksilön ja hänen aineellisen ympäristönsä välillä. Jack ei ole vielä täysin sulautunut osaksi simulaatioiden maailmaa, vaan hän tiedostaa kytköksen itsensä ja aineellisen maailman välillä. Tämä romaanista implisiittisesti esiin nouseva tiedostamisen tunne korostaa ihmisen ja ympäristön sekä laajemmin kulttuurin ja luonnon välttämätöntä yhteyttä. DeLillon romaanista on löydettävissä ajatus ympäristöalitajunnasta, joka alleviivaa ympäristön ja luonnon merkitystä ihmiselle.

Exit times for some processes with normally distributed noise

Denna avhandling handlar om metoder för att hitta begränsningar för det asymptotiska beteendet hos en förväntad uthoppstid från ett område omkring en xpunkt för processer som har normalfördelad störning. I huvudsak behandlas olika typer av autoregressiva processer. Fyra olika metoder används. En metod som använder principen för stora avvikelser samt en metod som jämför uthoppstiden med en återkomsttid ger övre begränsningar för den förväntade uthoppstiden. En martingalmetod och en metod för normalfördelade stokastiska variabler ger undre begränsningar. Metoderna har alla både förtjänster och nackdelar. Genom att kombinera de olika metoderna får man de bästa resultaten. Vi får fram gränsvärdet för det asymptotiska beteendet hos en uthoppstid för den multivariata autoregressiva processen, samt motsvarande gränsvärde för den univariata autoregressiva processen av ordning n.