A study on set variable representations in constraint programming

Il lavoro presentato in questa tesi si colloca nel contesto della programmazione con vincoli, un paradigma per modellare e risolvere problemi di ricerca combinatoria che richiedono di trovare soluzioni in presenza di vincoli. Una vasta parte di questi problemi trova naturale formulazione attraverso il linguaggio delle variabili insiemistiche. Dal momento che il dominio di tali variabili può essere esponenziale nel numero di elementi, una rappresentazione esplicita è spesso non praticabile. Recenti studi si sono quindi focalizzati nel trovare modi efficienti per rappresentare tali variabili. Pertanto si è soliti rappresentare questi domini mediante l'uso di approssimazioni definite tramite intervalli (d'ora in poi rappresentazioni), specificati da un limite inferiore e un limite superiore secondo un'appropriata relazione d'ordine. La recente evoluzione della ricerca sulla programmazione con vincoli sugli insiemi ha chiaramente indicato che la combinazione di diverse rappresentazioni permette di raggiungere prestazioni di ordini di grandezza superiori rispetto alle tradizionali tecniche di codifica. Numerose proposte sono state fatte volgendosi in questa direzione. Questi lavori si differenziano su come è mantenuta la coerenza tra le diverse rappresentazioni e su come i vincoli vengono propagati al fine di ridurre lo spazio di ricerca. Sfortunatamente non esiste alcun strumento formale per paragonare queste combinazioni. Il principale obiettivo di questo lavoro è quello di fornire tale strumento, nel quale definiamo precisamente la nozione di combinazione di rappresentazioni facendo emergere gli aspetti comuni che hanno caratterizzato i lavori precedenti. In particolare identifichiamo due tipi possibili di combinazioni, una forte ed una debole, definendo le nozioni di coerenza agli estremi sui vincoli e sincronizzazione tra rappresentazioni. Il nostro studio propone alcune interessanti intuizioni sulle combinazioni esistenti, evidenziandone i limiti e svelando alcune sorprese. Inoltre forniamo un'analisi di complessità della sincronizzazione tra minlex, una rappresentazione in grado di propagare in maniera ottimale vincoli lessicografici, e le principali rappresentazioni esistenti.

Absolute Hodge cycles and Deligne's principle b

I cicli di Hodge assoluti sono stati utilizzati da Deligne per dividere la congettura di Hodge in due sotto-congetture. La prima dice che tutte le classi di Hodge su una varietà complessa proiettiva liscia sono assolute, la seconda che le classi assolute sono algebriche. Deligne ha dato risposta affermativa alla prima sottocongettura nel caso delle varietà abeliane. La dimostrazione si basa su due teoremi, conosciuti rispettivamente come Principio A e Principio B. In questo lavoro vengono presentate la teoria delle classi di Hodge assolute e la dimostrazione del Principio B.

Representations of semisimple Lie algebras

La tesi è dedicata allo studio delle rappresentazioni delle algebre di Lie semisemplici su un campo algebricamente chiuso di caratteristica zero. Mediante il teorema di Weyl sulla completa riducibilità, ogni rappresentazione di dimensione finita di una algebra di Lie semisemplice è scrivibile come somma diretta di sottorappresentazioni irriducibili. Questo permette di poter concentrare l'attenzione sullo studio delle rappresentazioni irriducibili. Inoltre, mediante il ricorso all'algebra inviluppante universale si ottiene che ogni rappresentazione irriducibile è una rappresentazione di peso più alto. Perciò è naturale chiedersi quando una rappresentazione di peso più alto sia di dimensione finita ottenendo che condizione necessaria e sufficiente perché una rappresentazione di peso più alto sia di dimensione finita è che il peso più alto sia dominante. Immediata è quindi l'applicazione della teoria delle rappresentazioni delle algebre di Lie semisemplici nello studio delle superalgebre di Lie, in quanto costituite da un'algebra di Lie e da una sua rappresentazione, dove viene utilizzata la tecnica della Z-graduazione che viene utilizzata per la prima volta da Victor Kac nello studio delle algebre di Lie di dimensione infinita nell'articolo ''Simple irreducible graded Lie algebras of finite growth'' del 1968.

“Weil mein Vater unsterblich ist” “Lunga assenza” e onnipresenza del padre in Brigitte Schwaiger

All'interno della sua opera "Lange Abwesenheit", l'autrice austriaca Brigitte Schwaiger tratteggia il ritratto del padre, un tempo sostenitore del partito nazionalsocialista e coinvolto nelle vicende della Seconda Guerra Mondiale. In bilico fra condanna e difesa, fra amore e odio incondizionati, l'autrice arriva a riconoscere che la figura paterna reale e ormai defunta, rimasta assente durante l'infanzia e la giovinezza, si è trasformata dentro di lei in un'ombra onnipresente e "immortale".

Esempi di calcolo della funzione zeta di Hasse-Weil

Si danno la definizione formale e alcune proprietà elementari della funzione zeta di Hasse-Weil. Si forniscono poi alcuni esempi di calcolo della stessa, in particolare si esaurisce il caso delle coniche affini.

Latent representations for traditional music analysis and generation

We create and study a generative model for Irish traditional music based on Variational Autoencoders and analyze the learned latent space trying to find musically significant correlations in the latent codes' distributions in order to perform musical analysis on data. We train two kinds of models: one trained on a dataset of Irish folk melodies, one trained on bars extrapolated from the melodies dataset, each one in five variations of increasing size. We conduct the following experiments: we inspect the latent space of tunes and bars in relation to key, time signature, and estimated harmonic function of bars; we search for links between tunes in a particular style (i.e. "reels'") and their positioning in latent space relative to other tunes; we compute distances between embedded bars in a tune to gain insight into the model's understanding of the similarity between bars. Finally, we show and evaluate generative examples. We find that the learned latent space does not explicitly encode musical information and is thus unusable for musical analysis of data, while generative results are generally good and not strictly dependent on the musical coherence of the model's internal representation.

Voice conversion with pre-trained representations for audio anonymization

The recording and processing of voice data raises increasing privacy concerns for users and service providers. One way to address these issues is to move processing on the edge device closer to the recording so that potentially identifiable information is not transmitted over the internet. However, this is often not possible due to hardware limitations. An interesting alternative is the development of voice anonymization techniques that remove individual speakers characteristics while preserving linguistic and acoustic information in the data. In this work, a state-of-the-art approach to sequence-to-sequence speech conversion, ini- tially based on x-vectors and bottleneck features for automatic speech recognition, is explored to disentangle the two acoustic information using different pre-trained speech and speakers representation. Furthermore, different strategies for selecting target speech representations are analyzed. Results on public datasets in terms of equal error rate and word error rate show that good privacy is achieved with limited impact on converted speech quality relative to the original method.