Iteration of closed geodesics in stationary Lorentzian manifolds

Following the lines of Bott in (Commun Pure Appl Math 9:171-206, 1956), we study the Morse index of the iterates of a closed geodesic in stationary Lorentzian manifolds, or, more generally, of a closed Lorentzian geodesic that admits a timelike periodic Jacobi field. Given one such closed geodesic gamma, we prove the existence of a locally constant integer valued map Lambda(gamma) on the unit circle with the property that the Morse index of the iterated gamma(N) is equal, up to a correction term epsilon(gamma) is an element of {0,1}, to the sum of the values of Lambda(gamma) at the N-th roots of unity. The discontinuities of Lambda(gamma) occur at a finite number of points of the unit circle, that are special eigenvalues of the linearized Poincare map of gamma. We discuss some applications of the theory.

A canonical form for nonderogatory matrices under unitary similarity

A square matrix is nonderogatory if its Jordan blocks have distinct eigenvalues. We give canonical forms for (1) nonderogatory complex matrices up to unitary similarity, and (2) pairs of complex matrices up to similarity, in which one matrix has distinct eigenvalues. The types of these canonical forms are given by undirected and, respectively, directed graphs with no undirected cycles. (C) 2011 Elsevier Inc. All rights reserved.

An eigenvalue problem for the biharmonic operator on Z(2)-symmetric regions

In this work we show that the eigenvalues of the Dirichlet problem for the biharmonic operator are generically simple in the set Of Z(2)-symmetric regions of R-n, n >= 2, with a suitable topology. To accomplish this, we combine Baire`s lemma, a generalised version of the transversality theorem, due to Henry [Perturbation of the boundary in boundary value problems of PDEs, London Mathematical Society Lecture Note Series 318 (Cambridge University Press, 2005)], and the method of rapidly oscillating functions developed in [A. L. Pereira and M. C. Pereira, Mat. Contemp. 27 (2004) 225-241].

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Filtro kl/dvs para atenuação do ruído "ground roll"

In geophysics there are several steps in the study of the Earth, one of them is the processing of seismic records. These records are obtained through observations made on the earth surface and are useful for information about the structure and composition of the inaccessible parts in great depths. Most of the tools and techniques developed for such studies has been applied in academic projects. The big problem is that the seismic processing power unwanted, recorded by receivers that do not bring any kind of information related to the reflectors can mask the information and/or generate erroneous information from the subsurface. This energy is known as unwanted seismic noise. To reduce the noise and improve a signal indicating a reflection, without losing desirable signals is sometimes a problem of difficult solution. The project aims to get rid of the ground roll noise, which shows a pattern characterized by low frequency, low rate of decay, low velocity and high amplituds. The Karhunen-Loève Transform is a great tool for identification of patterns based on the eigenvalues and eigenvectors. Together with the Karhunen-Loève Transform we will be using the Singular Value Decomposition, since it is a great mathematical technique for manipulating data

Comparação de modelos de regressão aleatória para estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros

Objetivou-se avaliar a melhor modelagem para as variâncias genética aditiva, de ambiente permanente e residual da produção de leite no dia do controle (PLDC) de caprinos. Utilizaram-se modelos de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre com diferentes ordens de ajuste e variância residual heterogênea. Consideraram-se como efeitos fixos os efeitos de grupo de contemporâneos, a idade da cabra ao parto (co-variável) e a regressão fixa da PLDC sobre polinômios de Legendre, para modelar a trajetória média da população; e, como efeitos aleatórios, os efeitos genético aditivo e de ambiente permanente. O modelo com quatro classes de variâncias residuais foi o que proporcionou melhor ajuste. Os valores do logaritmo da função de verossimilhança, de AIC e BIC apontaram para seleção de modelos com ordens mais altas (cinco para o efeito genético e sete para o efeito de ambiente permanente). Entretanto, os autovalores associados às matrizes de co-variâncias entre os coeficientes de regressão indicaram a possibilidade de redução da dimensionalidade. As altas ordens de ajuste proporcionaram estimativas de variâncias genéticas e correlações genéticas e de ambiente permanente que não condizem com o fenômeno biológico estudado. O modelo de quinta ordem para a variância genética aditiva e de sétima ordem para o ambiente permanente foi indicado. Entretanto, um modelo mais parcimonioso, de quarta ordem para o efeito genético aditivo e de sexta ordem para o efeito de ambiente permanente, foi suficiente para ajustar as variâncias nos dados.

Estimation of genetic parameters for milk yield in Murrah buffaloes by Bayesian inference

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Absence of gluonic components in axial and tensor mesons

A quarkonium-gluonium mixing scheme previously developed to describe the characteristic of the pseudoscalar mesons is applied to axial and tensor mesons. The parameters of the model are determined by fitting the eigenvalues of a mass matrix. The corresponding eigenvectors give the proportion of light quarks, strange quarks and glueball in each meson. However, the predictions of the model for the branching ratios and electromagnetic decays are incompatible with the experimental results. These results suggest the absence of gluonic components in the states of axial and tensor isosinglet mesons analyzed here.

Confinement of spin-0 and spin-1/2 particles in a mixed vector-scalar coupling with unequal shapes for the potentials

The Klein - Gordon and the Dirac equations with vector and scalar potentials are investigated under a more general condition, V-v = V-s + constant. These isospectral problems are solved in the case of squared trigonometric potential functions and bound states for either particles or antiparticles are found. The eigenvalues and eigenfunctions are discussed in some detail. It is revealed that a spin-0 particle is better localized than a spin-1/2 particle when they have the same mass and are subjected to the same potentials.

The Yang-Lee edge singularity in spin models on connected and non-connected rings

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Bound states of bosons and fermions in a mixed vector-scalar coupling with unequal shapes for the potentials

The Klein - Gordon and the Dirac equations with vector and scalar potentials are investigated under a more general condition, V(v) + V(s) = constant. These intrinsically relativistic and isospectral problems are solved in the case of squared hyperbolic potential functions and bound states for either particles or antiparticles are found. The eigenvalues and eigenfuntions are discussed in some detail and the effective Compton wavelength is revealed to be an important physical quantity. It is revealed that a boson is better localized than a fermion when they have the same mass and are subjected to the same potentials.

Generalized partition function zeros of 1D spin models and their critical behavior at edge singularities

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Unusual Yang-Lee edge singularity in the one-dimensional axial-next-to-nearest-neighbor Ising model

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Critical behavior at edge singularities in one-dimensional spin models

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Mitigation of symmetry condition in positive realness for adaptive control

Feasibility of nonlinear and adaptive control methodologies in multivariable linear time-invariant systems with state-space realization (A, B, C) is apparently limited by the standard strictly positive realness conditions that imply that the product CB must be positive definite symmetric. This paper expands the applicability of the strictly positive realness conditions used for the proofs of stability of adaptive control or control with uncertainty by showing that the not necessarily symmetric CB is only required to have a diagonal Jordan form and positive eigenvalues. The paper also shows that under the new condition any minimum-phase systems can be made strictly positive real via constant output feedback. The paper illustrates the usefulness of these extended properties with an adaptive control example. (C) 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.