The kinetics and mechanism of the thermal decomposition of sec-Butyl peroxide in liquid phase /|nby Sandor Szilagyi. -- 260 St. Catharines, Ont. : [s. n.],

Re~tes artd pJ~oducts of tllerma]. d,ecom.position of sec-butyl peroxide at 110 - 150°C i.n four solvents h,ave been determined. The d,ecompos i tion vJas sb.o\'\Tn to be tlnlmolecl.llar wi tho energies of activation in toluene, benzene, and cyclohexane of 36 .7-+ 1.0, 33.2 +- 1..0, 33.t~) +.. 1.0 I'(:cal/mol respectively. The activation energy of thermal decomposition for the d,et.1terated peroxide was found to be 37.2 4:- 1.0 KC8:1/1TIol in toluene. A.bo1J.t 70 - 80/~ ol~ tJJ.e' pl~od.1..1CtS could, be explained by kn01rJ11 reactions of free allcoxy raclicals J and very littJ...e, i.f allY, disPl"Opox~tiol'lation of tll10 sec-butoxy radica.ls in t116 solvent cage could be detected. The oth,er 20 - 30% of the peroxide yielded H2 and metb.:'ll etb..yl 1{etol1e. Tl1.e yield. o:f H2 "'lIas unafJ:'ected by the nature or the viscosity of the solvent, but H2 was not formed when s-t1U202 lrJaS phctolyzed. in tolttene at 35°C nor 'tl!Jrl.en the peroxide 1;'JaS tl1.ermally o..ecoJnposed. in the gas p11ase. ~pC-Dideutero-~-butYlperoxide was prepared and decomposed in toluene at 110 - 150°C. The yield of D2 was about ·•e1ne same 248 the yield. of I{2 from s-Bu202, bU.t th.e rate of decomposition (at 135°C) 1iJas only 1/1.55 as fast. Ivlecl1.anisms fOl') J:1ydrogen produ.ction are discussed, but none satisfactorily explains all the evidence.

The kinetics and mechanism of the thermal decomposition of bis diphenyl methyl and related peroxides in liquid phase /|nby C. Thankachan. -- 260 St. Catharines, Ont. : [s. n.],

Rates and products have been determined for the thermal decomposition of bis diphenyl methyl peroxide and diphenyl methyl tert* butyl peroxide at 110@~145@C* The decomposition was uniformly unimolecular with activation energies for the bis diphenyl methyl peroxide in tetrachloroethylene* toluene and nitrobenzene 26,6* 28*3f and 27 Kcals/mole respectively. Diphenyl methyl tert* butyl peroxide showed an activation energy of 38*6 Kcals/mole* About 80-90% of the products in the case of diphenyl methyl peroxide could be explained by the concerted process, this coupled with the negative entropies of activation obtained is a conclusive evidence for the reaction adopting a major concerted path* All the products in the case of diphenyl methyl peroxide could be explained by known reactions of alkoxy radicals* About 80-85% of tert butanol and benzophenone formed suggested far greater cage disproportionation than diffusing apart* Rates of bis triphenyl methyl peroxide have been determined in tetrachloroethylene at 100-120@C* The activation energy was found to be 31 Kcals/mole*

A G. C./M. S. study of the reaction and decomposition products of pentafluorophenyl-grignard and lithium reagents

Decomposition and side reactions of, and the synthetic use of, pentafluorophenylmagnesium bromide and pentafluorophenyllithium have been investigated using G,C9/M.S, techniques• Their reactions with reagents such as CgF^X (X - H, F, CI, Br, 1), C6F4X2 (X - H, CI)f C6F3C13, C6H6. (CgX5)3P (X = H, F), (C6X5)3P=0 (X = H, F), (CgX5)Si (CH3)3 (X = H, F) and (CH0K SiCl , n = 1,2, in ether or ether/n-hexane were studied• In addition to the principal reaction of synthetic use, namely the replacement of a halogen by a pentafluorophenyl group, two types of side reactions were observed* These were (i) intermolecular loss of LiF via a nucleophilic substitution, and (ii) intramolecular loss of LiF, followed by the addition of either inorganic salts such as lithium or magnesium halides, or organometal compounds such as organolithium or organo-Grigaard* G.C«/M.S. techniques were routinely employed to study complicated reaction mixtures. Although mass spectrometry alone has disadvantages for the identification of isomers, deduction of the most probable pathway often helps overcome this problem.

The kinetics and solvent effects on the thermal decomposition of isopropyl peroxide and 1, 2-dioxane

Rates of H2 formation have been determined for the thermal decomposition of isopropyl peroxide at l30o-l50oC in toluene and methanol and at l400C in isopropyl alcohol and water. Product studies have been carried out at l400C in these solvents. The decomposition of isopropyl peroxide was shown to be unimolecular with energies of activation in toluene, and methanol of 39.1, 23.08 Kcal/mole respectively. It has been shown that the rates of H2 formation in decomposition of isopropyl peroxide are solvent dependent and that the ~ vs "'2';' values (parameters for solvent polarity) givesastraight line. Mechanisms for hydrogen production are discussed which satisfactorily explain the stabilization of the six-centered transition state by the solvent. One possibility is that of conformation stabilization by solvent and the other, a transition state with sufficient ionic character to be stabilized by a polar solvent. Rates of thermal decomposition of 1,2-dioxane in tert-butylbenzene at l40o-l70oC have been determined. The activation energy was found to be 33.4 Kcal/mole. This lower activation energy, compared to that for the decomposition of isopropyl peroxide in toluene (39.1 Kcal/mole) has been explained in terms of ring strain. Decomposition of 1,2 dioxane in MeOH does not follow a first order reaction. Several mechanisms have been suggested for the products observed for decomposition of 1;2-dioxane in toluene and methanol.

Properties and algorithms of the hyper-star graph and its related graphs

The hyper-star interconnection network was proposed in 2002 to overcome the drawbacks of the hypercube and its variations concerning the network cost, which is defined by the product of the degree and the diameter. Some properties of the graph such as connectivity, symmetry properties, embedding properties have been studied by other researchers, routing and broadcasting algorithms have also been designed. This thesis studies the hyper-star graph from both the topological and algorithmic point of view. For the topological properties, we try to establish relationships between hyper-star graphs with other known graphs. We also give a formal equation for the surface area of the graph. Another topological property we are interested in is the Hamiltonicity problem of this graph. For the algorithms, we design an all-port broadcasting algorithm and a single-port neighbourhood broadcasting algorithm for the regular form of the hyper-star graphs. These algorithms are both optimal time-wise. Furthermore, we prove that the folded hyper-star, a variation of the hyper-star, to be maixmally fault-tolerant.

Automatic Inference of Graph Models for Complex Networks with Genetic Programming

Complex networks can arise naturally and spontaneously from all things that act as a part of a larger system. From the patterns of socialization between people to the way biological systems organize themselves, complex networks are ubiquitous, but are currently poorly understood. A number of algorithms, designed by humans, have been proposed to describe the organizational behaviour of real-world networks. Consequently, breakthroughs in genetics, medicine, epidemiology, neuroscience, telecommunications and the social sciences have recently resulted. The algorithms, called graph models, represent significant human effort. Deriving accurate graph models is non-trivial, time-intensive, challenging and may only yield useful results for very specific phenomena. An automated approach can greatly reduce the human effort required and if effective, provide a valuable tool for understanding the large decentralized systems of interrelated things around us. To the best of the author's knowledge this thesis proposes the first method for the automatic inference of graph models for complex networks with varied properties, with and without community structure. Furthermore, to the best of the author's knowledge it is the first application of genetic programming for the automatic inference of graph models. The system and methodology was tested against benchmark data, and was shown to be capable of reproducing close approximations to well-known algorithms designed by humans. Furthermore, when used to infer a model for real biological data the resulting model was more representative than models currently used in the literature.

Network Similarity Measures and Automatic Construction of Graph Models using Genetic Programming

A complex network is an abstract representation of an intricate system of interrelated elements where the patterns of connection hold significant meaning. One particular complex network is a social network whereby the vertices represent people and edges denote their daily interactions. Understanding social network dynamics can be vital to the mitigation of disease spread as these networks model the interactions, and thus avenues of spread, between individuals. To better understand complex networks, algorithms which generate graphs exhibiting observed properties of real-world networks, known as graph models, are often constructed. While various efforts to aid with the construction of graph models have been proposed using statistical and probabilistic methods, genetic programming (GP) has only recently been considered. However, determining that a graph model of a complex network accurately describes the target network(s) is not a trivial task as the graph models are often stochastic in nature and the notion of similarity is dependent upon the expected behavior of the network. This thesis examines a number of well-known network properties to determine which measures best allowed networks generated by different graph models, and thus the models themselves, to be distinguished. A proposed meta-analysis procedure was used to demonstrate how these network measures interact when used together as classifiers to determine network, and thus model, (dis)similarity. The analytical results form the basis of the fitness evaluation for a GP system used to automatically construct graph models for complex networks. The GP-based automatic inference system was used to reproduce existing, well-known graph models as well as a real-world network. Results indicated that the automatically inferred models exemplified functional similarity when compared to their respective target networks. This approach also showed promise when used to infer a model for a mammalian brain network.

Object-Oriented Genetic Programming for the Automatic Inference of Graph Models for Complex Networks

Complex networks are systems of entities that are interconnected through meaningful relationships. The result of the relations between entities forms a structure that has a statistical complexity that is not formed by random chance. In the study of complex networks, many graph models have been proposed to model the behaviours observed. However, constructing graph models manually is tedious and problematic. Many of the models proposed in the literature have been cited as having inaccuracies with respect to the complex networks they represent. However, recently, an approach that automates the inference of graph models was proposed by Bailey [10] The proposed methodology employs genetic programming (GP) to produce graph models that approximate various properties of an exemplary graph of a targeted complex network. However, there is a great deal already known about complex networks, in general, and often specific knowledge is held about the network being modelled. The knowledge, albeit incomplete, is important in constructing a graph model. However it is difficult to incorporate such knowledge using existing GP techniques. Thus, this thesis proposes a novel GP system which can incorporate incomplete expert knowledge that assists in the evolution of a graph model. Inspired by existing graph models, an abstract graph model was developed to serve as an embryo for inferring graph models of some complex networks. The GP system and abstract model were used to reproduce well-known graph models. The results indicated that the system was able to evolve models that produced networks that had structural similarities to the networks generated by the respective target models.

Non-negative matrix decomposition approaches to frequency domain analysis of music audio signals

On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une fonction d’erreur de reconstruction, apprennent un ensemble de fonctions de base et un ensemble de coef- ficients correspondants qui approximent le signal d’entrée. On compare l’utilisation de trois fonctions d’erreur de reconstruction quand la FMN est appliquée à des gammes monophoniques et harmonisées: moindre carré, divergence Kullback-Leibler, et une mesure de divergence dépendente de la phase, introduite récemment. Des nouvelles méthodes pour interpréter les décompositions résultantes sont présentées et sont comparées aux méthodes utilisées précédemment qui nécessitent des connaissances du domaine acoustique. Finalement, on analyse la capacité de généralisation des fonctions de bases apprises par rapport à trois paramètres musicaux: l’amplitude, la durée et le type d’instrument. Pour ce faire, on introduit deux algorithmes d’étiquetage des fonctions de bases qui performent mieux que l’approche précédente dans la majorité de nos tests, la tâche d’instrument avec audio monophonique étant la seule exception importante.

Conception des réseaux maillés sans fil à multiples-radios multiples-canaux

Généralement, les problèmes de conception de réseaux consistent à sélectionner les arcs et les sommets d’un graphe G de sorte que la fonction coût est optimisée et l’ensemble de contraintes impliquant les liens et les sommets dans G sont respectées. Une modification dans le critère d’optimisation et/ou dans l’ensemble de contraintes mène à une nouvelle représentation d’un problème différent. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de conception d’infrastructure de réseaux maillés sans fil (WMN- Wireless Mesh Network en Anglais) où nous montrons que la conception de tels réseaux se transforme d’un problème d’optimisation standard (la fonction coût est optimisée) à un problème d’optimisation à plusieurs objectifs, pour tenir en compte de nombreux aspects, souvent contradictoires, mais néanmoins incontournables dans la réalité. Cette thèse, composée de trois volets, propose de nouveaux modèles et algorithmes pour la conception de WMNs où rien n’est connu à l’ avance. Le premiervolet est consacré à l’optimisation simultanée de deux objectifs équitablement importants : le coût et la performance du réseau en termes de débit. Trois modèles bi-objectifs qui se différent principalement par l’approche utilisée pour maximiser la performance du réseau sont proposés, résolus et comparés. Le deuxième volet traite le problème de placement de passerelles vu son impact sur la performance et l’extensibilité du réseau. La notion de contraintes de sauts (hop constraints) est introduite dans la conception du réseau pour limiter le délai de transmission. Un nouvel algorithme basé sur une approche de groupage est proposé afin de trouver les positions stratégiques des passerelles qui favorisent l’extensibilité du réseau et augmentent sa performance sans augmenter considérablement le coût total de son installation. Le dernier volet adresse le problème de fiabilité du réseau dans la présence de pannes simples. Prévoir l’installation des composants redondants lors de la phase de conception peut garantir des communications fiables, mais au détriment du coût et de la performance du réseau. Un nouvel algorithme, basé sur l’approche théorique de décomposition en oreilles afin d’installer le minimum nombre de routeurs additionnels pour tolérer les pannes simples, est développé. Afin de résoudre les modèles proposés pour des réseaux de taille réelle, un algorithme évolutionnaire (méta-heuristique), inspiré de la nature, est développé. Finalement, les méthodes et modèles proposés on été évalués par des simulations empiriques et d’événements discrets.

Approche efficace pour la conception des architectures multiprocesseurs sur puce électronique

Les systèmes multiprocesseurs sur puce électronique (On-Chip Multiprocessor [OCM]) sont considérés comme les meilleures structures pour occuper l'espace disponible sur les circuits intégrés actuels. Dans nos travaux, nous nous intéressons à un modèle architectural, appelé architecture isométrique de systèmes multiprocesseurs sur puce, qui permet d'évaluer, de prédire et d'optimiser les systèmes OCM en misant sur une organisation efficace des nœuds (processeurs et mémoires), et à des méthodologies qui permettent d'utiliser efficacement ces architectures. Dans la première partie de la thèse, nous nous intéressons à la topologie du modèle et nous proposons une architecture qui permet d'utiliser efficacement et massivement les mémoires sur la puce. Les processeurs et les mémoires sont organisés selon une approche isométrique qui consiste à rapprocher les données des processus plutôt que d'optimiser les transferts entre les processeurs et les mémoires disposés de manière conventionnelle. L'architecture est un modèle maillé en trois dimensions. La disposition des unités sur ce modèle est inspirée de la structure cristalline du chlorure de sodium (NaCl), où chaque processeur peut accéder à six mémoires à la fois et où chaque mémoire peut communiquer avec autant de processeurs à la fois. Dans la deuxième partie de notre travail, nous nous intéressons à une méthodologie de décomposition où le nombre de nœuds du modèle est idéal et peut être déterminé à partir d'une spécification matricielle de l'application qui est traitée par le modèle proposé. Sachant que la performance d'un modèle dépend de la quantité de flot de données échangées entre ses unités, en l'occurrence leur nombre, et notre but étant de garantir une bonne performance de calcul en fonction de l'application traitée, nous proposons de trouver le nombre idéal de processeurs et de mémoires du système à construire. Aussi, considérons-nous la décomposition de la spécification du modèle à construire ou de l'application à traiter en fonction de l'équilibre de charge des unités. Nous proposons ainsi une approche de décomposition sur trois points : la transformation de la spécification ou de l'application en une matrice d'incidence dont les éléments sont les flots de données entre les processus et les données, une nouvelle méthodologie basée sur le problème de la formation des cellules (Cell Formation Problem [CFP]), et un équilibre de charge de processus dans les processeurs et de données dans les mémoires. Dans la troisième partie, toujours dans le souci de concevoir un système efficace et performant, nous nous intéressons à l'affectation des processeurs et des mémoires par une méthodologie en deux étapes. Dans un premier temps, nous affectons des unités aux nœuds du système, considéré ici comme un graphe non orienté, et dans un deuxième temps, nous affectons des valeurs aux arcs de ce graphe. Pour l'affectation, nous proposons une modélisation des applications décomposées en utilisant une approche matricielle et l'utilisation du problème d'affectation quadratique (Quadratic Assignment Problem [QAP]). Pour l'affectation de valeurs aux arcs, nous proposons une approche de perturbation graduelle, afin de chercher la meilleure combinaison du coût de l'affectation, ceci en respectant certains paramètres comme la température, la dissipation de chaleur, la consommation d'énergie et la surface occupée par la puce. Le but ultime de ce travail est de proposer aux architectes de systèmes multiprocesseurs sur puce une méthodologie non traditionnelle et un outil systématique et efficace d'aide à la conception dès la phase de la spécification fonctionnelle du système.

Analyse de maillages surfaciques par construction et comparaison de modèles moyens et par décomposition par graphes s’appuyant sur les courbures discrètes : application à l’étude de la cornée humaine

Réalisé en cotutelle avec Aix Marseille Université.

A Note On Some Domination Parameters in Graph Products

In this paper, we study the domination number, the global dom ination number, the cographic domination number, the global co graphic domination number and the independent domination number of all the graph products which are non-complete extended p-sums (NEPS) of two graphs.