La base di Bernstein in spazi polinomiali generalizzati a tratti

Le funzioni polinomiali possono essere utilizzate per approssimare le funzioni continue. Il vantaggio è che i polinomi, le loro derivate e primitive, possono essere rappresentati in maniera semplice attraverso i loro coefficienti ed esistono algoritmi stabili e veloci per valutarli. Inoltre gli spazi polinomiali godono di numerose proprietà importanti. In questo lavoro ci occuperemo di altri spazi funzionali, noti in letteratura come spazi di Chebyshev o polinomi generalizzati, per ragioni di riproducibilità. Infatti ciò che si ottiene attraverso i polinomi è soltanto una approssimazione che spesso risulta essere insufficiente. E' importante, quindi, considerare degli spazi in cui sia possibile avere una rappresentazione esatta di curve. Lo studio di questi spazi è possibile grazie alla potenza di elaborazione degli attuali calcolatori e al buon condizionamento di opportune basi di rappresentazione di questi spazi. Negli spazi polinomiali è la base di Bernstein a garantire quanto detto. Negli spazi di Chebyshev si definisce una nuova base equivalente. In questo lavoro andremo oltre gli spazi di Chebyshev ed approfondiremo gli spazi di Chebyshev a tratti, ovvero gli spazi formati dall'unione di più spazi del tipo precedente. Si dimostrerà inoltre l'esistenza di una base a tratti con le stesse proprietà della base di Bernstein per gli spazi polinomiali.

Studio di validità concorrente tra sistema indossabile basato su IMU e stereofotogrammetria usata come gold standard

L’analisi della postura e del movimento umano costituiscono un settore biomedico in forte espansione e di grande interesse dal punto di vista clinico. La valutazione delle caratteristiche della postura e del movimento, nonché delle loro variazioni rispetto ad una situazione di normalità, possono essere di enorme utilità in campo clinico per la diagnosi di particolari patologie, così come per la pianificazione ed il controllo di specifici trattamenti riabilitativi. In particolare è utile una valutazione quantitativa della postura e del movimento che può essere effettuata solo utilizzando metodologie e tecnologie ‘ad hoc’. Negli ultimi anni la diffusione di sensori MEMS e lo sviluppo di algoritmi di sensor fusion hanno portato questi dispositivi ad entrare nel mondo della Motion Capture. Queste piattaforme multi-sensore, comunemente chiamate IMU (Inertial Measurement Unit), possono rappresentare l’elemento base di una rete sensoriale per il monitoraggio del movimento umano.

Analisi e processi di immagini astronomiche

Questa tesi riguarda l'analisi di immagini astronomiche. In particolare esamineremo tecniche che permettono l'elaborazione di immagini. Si parlerà di operazioni di base che comprendono le usuali operazioni matematiche e le trasformazioni geometriche fornendo alcuni esempi di applicazioni. Parleremo inoltre approfonditamente dell'operazione di convoluzione tra immagini e delle sue proprietà. Successivamente tratteremo in modo approfondito la teoria di Fourier, a partire dai suoi lavori sulle serie omonime fino allo sviluppo dell'algoritmo FFT. Vedremo inoltre svariate applicazioni della trasformata di Fourier all'analisi di immagini. Per concludere parleremo di deconvoluzione, analizzando in particolare due algoritmi deconvolutivi, l'algoritmo di Van Cittert e l'algoritmo di Richardson-Lucy.

Il metodo del beam-forming acustico

Nel corso di questa tesi si svilupperà il metodo del Beam-forming acustico, uno dei più semplici algoritmi di elaborazione segnale che permette di isolare spazialmente un suono proveniente da una precisa direzione decisa da noi, creando quindi un microfono super-direzionale orientabile a partire da un array microfonico di caratteristiche note. Inoltre si implementerà in modo pratico l'algoritmo per descrivere il livello sonoro emesso da ogni punto di una sorgente sonora estesa in modo da mappare l'intensità di quest'ultima in un'immagine 2D da sovrapporre all'immagine stessa dell'oggetto. Volendo schematizzare in breve questa tesi, essa è composta da una prima parte teorica contenente gli argomenti che ci servono per descrivere lo spazio acustico e le onde acustiche, una seconda parte riguardante i microfoni e i suoi vari parametri, una terza parte riguardante la teoria sull'elaborazione segnale nel dominio del tempo e delle frequenze e in particolare cenni sulla trasformata di Fourier. Nella parte successiva verranno descritti i due principali metodi di Beam-forming acustico trattando sia gli apparati di misura sia i due algoritmi, facendo sempre riferimento alle parti di teoria necessarie alla spiegazione del metodo. Infine nell'ultima parte della tesi verrà discusso in primo luogo la creazione del microfono virtuale, in particolare parleremo della sua sensibilità in funzione della direzione avvalendoci di uno schema che in letteratura viene denominato Beam-pattern, in secondo luogo parleremo di come creare la mappa 2D dove effettivamente possiamo vedere l'intensità sonora dell'onda proveniente da ogni punto dell'oggetto preso in considerazione.

Metodi numerici di regolarizzazione per l'inversione 2d di dati di risonanza magnetica nucleare

Molte applicazioni sono legate a tecniche di rilassometria e risonanza magnetica nucleare (NMR). Tali applicazioni danno luogo a problemi di inversione della trasformata di Laplace discreta che è un problema notoriamente mal posto. UPEN (Uniform Penalty) è un metodo numerico di regolarizzazione utile a risolvere problemi di questo tipo. UPEN riformula l’inversione della trasformata di Laplace come un problema di minimo vincolato in cui la funzione obiettivo contiene il fit di dati e una componente di penalizzazione locale, che varia a seconda della soluzione stessa. Nella moderna spettroscopia NMR si studiano le correlazioni multidimensionali dei parametri di rilassamento longitudinale e trasversale. Per studiare i problemi derivanti dall’analisi di campioni multicomponenti è sorta la necessità di estendere gli algoritmi che implementano la trasformata inversa di Laplace in una dimensione al caso bidimensionale. In questa tesi si propone una possibile estensione dell'algoritmo UPEN dal caso monodimensionale al caso bidimensionale e si fornisce un'analisi numerica di tale estensione su dati simulati e su dati reali.

La trasformata veloce di Fourier (FFT): analisi e implementazione in C++

La trasformata di Fourier (FT) è uno strumento molto potente implementato, oggi, in un enorme numero di tecnologie. Il suo primo esempio di applicazione fu proprio il campionamento e la digitalizzazione di segnali analogici. Nel tempo l'utilizzo della FT è stato ampliato a più orizzonti in ambito digitale, basti pensare che il formato di compressione '.jpg' utilizza una FT bidimensionale, mentre uno degli ultimi esempi di applicazione si ha nell'imaging digitale in ambito medico (risonanza magnetica nucleare, tomografia assiale computerizzata TAC ecc...). Nonostante gli utilizzi della FT siano molto diversificati il suo basilare funzionamento non è mai cambiato: essa non fa altro che modificare il dominio di una funzione del tempo (un segnale) in un dominio delle frequenze, permettendo così lo studio della composizione in termini di frequenza, ampiezza e fase del segnale stesso. Parallelamente all'evoluzione in termini di applicazioni si è sviluppato uno studio volto a migliorare e ottimizzare la computazione della stessa, data l'esponenziale crescita del suo utilizzo. In questa trattazione si vuole analizzare uno degli algoritmi di ottimizzazione più celebri e utilizzati in tal senso: la trasformata veloce di Fourier (Fast Fourier Transformation o FFT). Si delineeranno quindi le caratteristiche salienti della FT, e verrà introdotto l'algoritmo di computazione tramite linguaggio C++ dedicando particolare attenzione ai limiti di applicazione di tale algoritmo e a come poter modificare opportunamente la nostra funzione in modo da ricondurci entro i limiti di validità.

Analisi e valutazione della piattaforma Spark

Negli ultimi anni i dati, la loro gestione e gli strumenti per la loro analisi hanno subito una trasformazione. Si è visto un notevole aumento dei dati raccolti dagli utenti, che si aggira tra il 40 e il 60 percento annuo, grazie ad applicazioni web, sensori, ecc.. Ciò ha fatto nascere il termine Big Data, con il quale ci si riferisce a dataset talmente grandi che non sono gestibili da sistemi tradizionali, come DBMS relazionali in esecuzione su una singola macchina. Infatti, quando la dimensione di un dataset supera pochi terabyte, si è obbligati ad utilizzare un sistema distribuito, in cui i dati sono partizionati su più macchine. Per gestire i Big Data sono state create tecnologie che riescono ad usare la potenza computazionale e la capacità di memorizzazione di un cluster, con un incremento prestazionale proporzionale al numero di macchine presenti sullo stesso. Il più utilizzato di questi sistemi è Hadoop, che offre un sistema per la memorizzazione e l’analisi distribuita dei dati. Grazie alla ridondanza dei dati ed a sofisticati algoritmi, Hadoop riesce a funzionare anche in caso di fallimento di uno o più macchine del cluster, in modo trasparente all’utente. Su Hadoop si possono eseguire diverse applicazioni, tra cui MapReduce, Hive e Apache Spark. É su quest’ultima applicazione, nata per il data processing, che è maggiormente incentrato il progetto di tesi. Un modulo di Spark, chiamato Spark SQL, verrà posto in confronto ad Hive nella velocità e nella flessibilità nell’eseguire interrogazioni su database memorizzati sul filesystem distribuito di Hadoop.

Evoluzione artificiale di automi cellulari

Questa tesi si pone come obiettivo quello di esplorare la possibilità di evolvere automi cellulari utilizzando algoritmi genetici al fine di trovare delle regole evolutive che permettano di generare un'immagine binaria qualunque a partire da una configurazione iniziale fissata.

Robotica evolutiva: stato dell'arte e sviluppi futuri

Le azioni che un robot dovrà intraprendere per riuscire a portare a termine un determinato task non sono sempre note a priori. In situazioni dove l’ambiente in cui il robot si muove e con cui interagisce risulta impredicibile, variabile o persino ignoto, diventa pressocché impossibile progettare un algoritmo universale, che tenga conto di tutte le possibili variabili, avvalendosi dei metodi classici di programmazione e design. La Robotica Evolutiva (ER) è una branca della Computazione Evolutiva (EC) che si occupa di risolvere questo problema avvalendosi di specifici Algoritmi Evolutivi (EA) applicati alla robotica. Gli utilizzi della Robotica Evolutiva sono molteplici e spaziano dalla ricerca di soluzioni per problemi/task complessi allo studio e alla riproduzione di fenomeni fisiologici e biologici per riuscire a comprendere (o ipotizzare) l’evoluzione di alcuni tratti genetici presenti nel genere animale/umano. Lo scopo di questo elaborato è di predisporre una base, una visione generale per chiunque voglia intraprendere studi approfonditi nella Robotica Evolutiva, esaminando lo stato attuale delle sperimentazioni, gli obiettivi raggiunti e le sfide che ogni ricercatore di ER deve affrontare ogni giorno per riuscire portare questo campo di studi nel mondo reale, fuori dall’ambiente simulato e ideale.

Proposta metodologica per acquisizione e verificabilita di dati in rete trasmessi in maniera cifrata

Lo sviluppo di tecnologie informatiche e telematiche comporta di pari passo l’aumento di dispositivi informatici e di conseguenza la commissione di illeciti che richiedono l’uso di tecniche dell’informatica forense. Infatti, l'evoluzione della tecnologia ha permesso la diffusione di sistemi informatici connessi alla rete Internet sia negli uffici che nelle case di molte famiglie: il miglioramento notevole della velocità di connessione e della potenza dei dispositivi comporta l’uso di un numero sempre maggiore di applicazioni basate sul web 2.0, modificando lo schema classico d’uso del mezzo e passando da utente “lettore” a utente “produttore”: si potrebbe quasi porre la domanda “Chi non ha mai scritto un commento su un social network? Chi non ha mai caricato un video su una piattaforma di video sharing? Chi non ha mai condiviso un file su un sito?”. Il presente lavoro si propone di illustrare le problematiche dell’acquisizione del traffico di rete con particolare focus sui dati che transitano attraverso protocolli cifrati: infatti, l’acquisizione di traffico di rete si rende necessaria al fine di verificare il contenuto della comunicazione, con la conseguenza che diventa impossibile leggere il contenuto transitato in rete in caso di traffico cifrato e in assenza della chiave di decifratura. Per cui, operazioni banali nei casi di traffico in chiaro (come la ricostruzione di pagine html o fotografie) possono diventare estremamente impegnative, se non addirittura impossibile, quando non si sono previsti appositi accorgimenti e in assenza di idonei strumenti. Alla luce di tali osservazioni, il presente lavoro intende proporre una metodologia completa di acquisizione e uno strumento software che agevoli il lavoro di ricostruzione, e quindi verifica, dei dati contenuti nel traffico catturato, anche cifrato. Infine, verranno mostrati dei casi esemplificativi nei quali tale metodologia si rende opportuna (o meglio, necessaria) con test di ricostruzione dei dati eseguiti con il tool SSLTrafficReader.

Il teorema di Cook-Levin e i SAT-solver

In questa tesi è trattato il tema della soddisfacibilità booleana o proposizionale, detta anche SAT, ovvero il problema di determinare se una formula booleana è soddisfacibile o meno. Soddisfacibile significa che è possibile assegnare le variabili in modo che la formula assuma il valore di verità vero; viceversa si dice insoddisfacibile se tale assegnamento non esiste e se quindi la formula esprime una funzione identicamente falsa. A tal fine si introducono degli strumenti preliminari che permetteranno di affrontare più approfonditamente la questione, partendo dalla definizione basilare di macchina di Turing, affrontando poi le classi di complessità e la riduzione, la nozione di NP-completezza e si dimostra poi che SAT è un problema NP-completo. Infine è fornita una definizione generale di SAT-solver e si discutono due dei principali algoritmi utilizzati a tale scopo.

Modellazione e simulazione di un quadricottero multirotore

Descrizione e analisi del movimento di piattaforme multirotore tramite modellazione e simulazione computazionale. In particolare è stata analizzata l’attitudine di un quadricottero privo di sistema di controllo automatico. Per la scrittura e l’implementazione degli algoritmi risolutivi è stato utilizzato l’ambiente Matlab. Il codice realizzato permette, dopo successiva introduzione di alcune variabili realative a velivolo ed assetto, di ottenere l’evoluzione di parametri di volo che descrivono lo stato del drone nel tempo attraverso una progressiva integrazione numerica. In questo modo è possibile simulare teoricamente qualunque modello di quadricottero conoscendo i suoi parametri costruttivi, ottenendo così una modellazione preliminare da lanciare nel simulatore. Nella tesi viene utilizzato un unico modello realizzato in CAD Solidworks da cui sono stati ricavati i dati necessari. La tesi si compone di una trattazione semplificata di fattibilità di manovre semplici di un multirotore di tipo quadricottero con un approccio di Eulero-Newton ed, in seguito, in presenza di un carico sospeso tramite cavo considerato inestensibile, si sono analizzate delle evoluzioni nel tempo con un’approccio questa volta lagrangiano. Infine vengono trattati brevemente osservazioni conclusive e possibili sviluppi di questo lavoro di tesi.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time: Implementazione e analisi di un algoritmo autoadattivo per la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time. Implementazione e analisi di un algoritmo autoadattivo per la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time: Adattamento di un algoritmo di apprendimento automatico per la caratterizzazione e la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche

La tesi da me svolta durante questi ultimi sei mesi è stata sviluppata presso i laboratori di ricerca di IMA S.p.a.. IMA (Industria Macchine Automatiche) è una azienda italiana che naque nel 1961 a Bologna ed oggi riveste il ruolo di leader mondiale nella produzione di macchine automatiche per il packaging di medicinali. Vorrei subito mettere in luce che in tale contesto applicativo l’utilizzo di algoritmi di data-mining risulta essere ostico a causa dei due ambienti in cui mi trovo. Il primo è quello delle macchine automatiche che operano con sistemi in tempo reale dato che non presentano a pieno le risorse di cui necessitano tali algoritmi. Il secondo è relativo alla produzione di farmaci in quanto vige una normativa internazionale molto restrittiva che impone il tracciamento di tutti gli eventi trascorsi durante l’impacchettamento ma che non permette la visione al mondo esterno di questi dati sensibili. Emerge immediatamente l’interesse nell’utilizzo di tali informazioni che potrebbero far affiorare degli eventi riconducibili a un problema della macchina o a un qualche tipo di errore al fine di migliorare l’efficacia e l’efficienza dei prodotti IMA. Lo sforzo maggiore per riuscire ad ideare una strategia applicativa è stata nella comprensione ed interpretazione dei messaggi relativi agli aspetti software. Essendo i dati molti, chiusi, e le macchine con scarse risorse per poter applicare a dovere gli algoritmi di data mining ho provveduto ad adottare diversi approcci in diversi contesti applicativi: • Sistema di identificazione automatica di errore al fine di aumentare di diminuire i tempi di correzione di essi. • Modifica di un algoritmo di letteratura per la caratterizzazione della macchina. La trattazione è così strutturata: • Capitolo 1: descrive la macchina automatica IMA Adapta della quale ci sono stati forniti i vari file di log. Essendo lei l’oggetto di analisi per questo lavoro verranno anche riportati quali sono i flussi di informazioni che essa genera. • Capitolo 2: verranno riportati degli screenshoot dei dati in mio possesso al fine di, tramite un’analisi esplorativa, interpretarli e produrre una formulazione di idee/proposte applicabili agli algoritmi di Machine Learning noti in letteratura. • Capitolo 3 (identificazione di errore): in questo capitolo vengono riportati i contesti applicativi da me progettati al fine di implementare una infrastruttura che possa soddisfare il requisito, titolo di questo capitolo. • Capitolo 4 (caratterizzazione della macchina): definirò l’algoritmo utilizzato, FP-Growth, e mostrerò le modifiche effettuate al fine di poterlo impiegare all’interno di macchine automatiche rispettando i limiti stringenti di: tempo di cpu, memoria, operazioni di I/O e soprattutto la non possibilità di aver a disposizione l’intero dataset ma solamente delle sottoporzioni. Inoltre verranno generati dei DataSet per il testing di dell’algoritmo FP-Growth modificato.

Ottimizzazione della selezione del decadimento D0->K+K- e D0->pi+pi- ad LHCb mediante un'analisi multivariata

L'esperimento LHCb è stato progettato per eseguire misure di altissima precisione nel settore della fisica dei quark pesanti al Large Hadron Collidere del CERN. Sfruttando l'alta sezione d'urto di produzione di charm nelle interazioni protone-protone ad LHC e utilizzando la statistica raccolta durante il RUN-1, corrispondente ad una luminosità integrata di 3 fb{-1}, l'esperimento LHCb ha realizzato le misure più precise al mondo in questo settore. In particolare i decadimenti del mesone D0 in due corpi carichi senza leptoni nello stato finale hanno permesso di realizzare misure di violazione di CP} che raggiungono precisioni inferiori al 0.1 %. Da pochi mesi LHCb ha iniziato la seconda fase di presa dati, chiamata RUN-2, raccogliendo dati dalle interazioni protone-protone ad una energia nel centro di massa di sqrt{s}=13 TeV, superiore a quella del RUN-1. Le misure attuali di violazione di CP nel settore del charm, sono consistenti con l'ipotesi di non violazione. Il Modello Standard, pur con grandi incertezze teoriche, prevede una violazione di CP molto piccola, pertanto per verificare o meno l'esistenza di taleviolazione, sarà necessario sfruttare al massimo la statistica che verrà raccolta durante il RUN-2, ottimizzando gli algoritmi di selezione dei canali di interesse. In questa tesi verrà presentata uno studio preliminare che ha lo scopo di ottimizzare, mediante una tecnica di analisi multivariata, la selezione dei decadimenti D^*pm-> D0(K+K-)pi_s^pm e D^*pm}-> D0(pi+pi-)pi_s^pm} in previsione della prossima presa dati.