LMI-based algorithm for strictly positive real systems with static output feedback

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Dynamic Tracking with Zero Variation and Disturbance Rejection Applied to Discrete-Time Systems

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

On Complementary Root Locus of Biproper Transfer Functions

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Real orthogonal polynomials in frequency analysis

We study the use of para-orthogonal polynomials in solving the frequency analysis problem. Through a transformation of Delsarte and Genin, we present an approach for the frequency analysis by using the zeros and Christoffel numbers of polynomials orthogonal on the real line. This leads to a simple and fast algorithm for the estimation of frequencies. We also provide a new method, faster than the Levinson algorithm, for the determination of the reflection coefficients of the corresponding real Szego polynomials from the given moments.

Laguerre polynomials as Jensen polynomials of Laguerre-Polya entire functions

We prove that the only Jensen polynomials associated with an entire function in the Laguerre-Polya class that are orthogonal are the Laguerre polynomials. (C) 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.

L-orthogonal polynomials associated with related measures

A positive measure psi defined on [a, b] such that its moments mu(n) = integral(b)(a)t(n) d psi(t) exist for n = 0, +/-1, +/-2. can be called a strong positive measure on [a, b] When 0 <= a < b <= infinity the sequence of polynomials {Q(n)} defined by integral(b)(a) t(-n+s) Q(n)(t) d psi(t) = 0, s = 0, ., n - 1, exist and they are referred here as L-orthogonal polynomials We look at the connection between two sequences of L-orthogonal polynomials {Q(n)((1))} and {Q(n)((0))} associated with two closely related strong positive measures and th defined on [a, b]. To be precise, the measures are related to each other by (t - kappa) d psi(1)(t) = gamma d psi(0)(t). where (t - kappa)/gamma is positive when t is an element of (n, 6). As applications of our study. numerical generation of new L-orthogonal polynomials and monotonicity properties of the zeros of a certain class of L-orthogonal polynomials are looked at. (C) 2010 IMACS Published by Elsevier B V All rights reserved

Asymptotics for Jacobi-Sobolev orthogonal polynomials associated with non-coherent pairs of measures

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Some asymptotics for Sobolev orthogonal polynomials involving Gegenbauer weights

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

O sobre-sinal e a resposta inversa em sistemas de controle lineares contínuos no tempo

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

General soliton matrices in the Riemann-Hilbert problem for integrable nonlinear equations

We derive the soliton matrices corresponding to an arbitrary number of higher-order normal zeros for the matrix Riemann-Hilbert problem of arbitrary matrix dimension, thus giving the complete solution to the problem of higher-order solitons. Our soliton matrices explicitly give all higher-order multisoliton solutions to the nonlinear partial differential equations integrable through the matrix Riemann-Hilbert problem. We have applied these general results to the three-wave interaction system, and derived new classes of higher-order soliton and two-soliton solutions, in complement to those from our previous publication [Stud. Appl. Math. 110, 297 (2003)], where only the elementary higher-order zeros were considered. The higher-order solitons corresponding to nonelementary zeros generically describe the simultaneous breakup of a pumping wave (u(3)) into the other two components (u(1) and u(2)) and merger of u(1) and u(2) waves into the pumping u(3) wave. The two-soliton solutions corresponding to two simple zeros generically describe the breakup of the pumping u(3) wave into the u(1) and u(2) components, and the reverse process. In the nongeneric cases, these two-soliton solutions could describe the elastic interaction of the u(1) and u(2) waves, thus reproducing previous results obtained by Zakharov and Manakov [Zh. Eksp. Teor. Fiz. 69, 1654 (1975)] and Kaup [Stud. Appl. Math. 55, 9 (1976)]. (C) 2003 American Institute of Physics.

Modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variância residual para descrever o tamanho da leitegada

Objetivou-se comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variância residual, a fim de se buscar a melhor modelagem para a característica tamanho da leitegada ao nascer (TLN). Utilizaram-se 1.701 registros de TLN, que foram analisados por meio de modelo animal, unicaracterística, de regressão aleatória. As regressões fixa e aleatórias foram representadas por funções contínuas sobre a ordem de parto, ajustadas por polinômios ortogonais de Legendre de ordem 3. Para averiguar a melhor modelagem para a variância residual, considerou-se a heterogeneidade de variância por meio de 1 a 7 classes de variância residual. O modelo geral de análise incluiu grupo de contemporâneo como efeito fixo; os coeficientes de regressão fixa para modelar a trajetória média da população; os coeficientes de regressão aleatória do efeito genético aditivo-direto, do comum-de-leitegada e do de ambiente permanente de animal; e o efeito aleatório residual. O teste da razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério de informação bayesiano de Schwarz apontaram o modelo que considerou homogeneidade de variância como o que proporcionou melhor ajuste aos dados utilizados. As herdabilidades obtidas foram próximas a zero (0,002 a 0,006). O efeito de ambiente permanente foi crescente da 1ª (0,06) à 5ª (0,28) ordem, mas decrescente desse ponto até a 7ª ordem (0,18). O comum-de-leitegada apresentou valores baixos (0,01 a 0,02). A utilização de homogeneidade de variância residual foi mais adequada para modelar as variâncias associadas à característica tamanho da leitegada ao nascer nesse conjunto de dado.

Estimação de parâmetros genéticos para produção de leite de vacas da raça Holandesa via regressão aleatória

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelos matemáticos utilizados para descrever curvas de crescimento em aves aplicados ao melhoramento genético animal

A utilização de funções matemáticas para descrever o crescimento animal é antiga. Elas permitem resumir informações em alguns pontos estratégicos do desenvolvimento ponderal e descrever a evolução do peso em função da idade do animal. Também é possível comparar taxas de crescimento de diferentes indivíduos em estados fisiológicos equivalentes. Os modelos de curvas de crescimento mais utilizados na avicultura são os derivados da função Richards, pois apresentam parâmetros que possibilitam interpretação biológica e portanto podem fornecer subsídios para seleção de uma determinada forma da curva de crescimento em aves. Também pode-se utilizar polinômios segmentados para descrever as mudanças de tendência da curva de crescimento animal. Entretanto, existem importantes fatores de variação para os parâmetros das curvas, como a espécie, o sistema de criação, o sexo e suas interações. A adequação dos modelos pode ser verificada pelos valores do coeficiente de determinação (R2), do quadrado médio do resíduo (QM res), do erro de predição médio (EPm), da facilidade de convergência dos dados e pela possibilidade de interpretação biológica dos parâmetros. Estudos envolvendo modelagem e descrição da curva de crescimento e seus componentes são amplamente discutidos na literatura. Porém, programas de seleção que visem a progressos genéticos para a forma da curva não são mencionados. A importância da avaliação dos parâmetros dos modelos de curvas de crescimento é ainda mais relevante já que os maiores ganhos genéticos para peso estão relacionados com seleção para pesos em idades próximas ao ponto de inflexão. A seleção para precocidade pode ser auxiliada com base nos parâmetros do modelo associados à variáveis que descrevem esta característica genética dos animais. Esses parâmetros estão relacionados a importantes características produtivas e reprodutivas e apresentam magnitudes diferentes, de acordo com a espécie, o sexo e o modelo utilizados na avaliação. Outra metodologia utilizada são os modelos de regressão aleatória, permitindo mudanças graduais nas covariâncias entre idades ao longo do tempo e predizendo variâncias e covariâncias em pontos contidos ao longo da trajetória estudada. A utilização de modelos de regressões aleatórias traz como vantagem a separação da variação da curva de crescimento fenotípica em seus diferentes efeitos genético aditivo e de ambiente permanente individual, mediante a determinação dos coeficientes de regressão aleatórios para esses diferentes efeitos. Além disto, não há necessidade de utilizar fatores de ajuste para a idade. Esta revisão teve por objetivos levantar os principais modelos matemáticos frequentistas utilizados no estudo de curvas de crescimento de aves, com maior ênfase nos empregados com a finalidade de estimar parâmetros genéticos e fenotípicos.

Parâmetros e tendências da produção de leite em bubalinos da raça Murrah no Brasil

Objetivou-se estimar os parâmetros e avaliar as tendências genética e fenotípica para a produção de leite ajustada aos 305 dias em bubalinos da raça Murrah nascidos no período de 1982 a 2003. Os parâmetros e os valores genéticos foram estimados por meio do aplicativo MTDFREML. A tendência genética foi estimada pela regressão dos valores genéticos sobre o ano de nascimento, por duas metodologias: 1) regressão linear; 2) regressão por meio de polinômios articulados utilizando-se a função de alisamento spline. A herdabilidade e a repetibilidade estimadas foram de 0,20 e 0,36, respectivamente. As tendências (regressão linear) fenotípica e genética foram significativas e iguais a 32,86 e 0,85 kg/ano, respectivamente. O ganho genético foi positivo, constatando-se instabilidade na tendência genética no decorrer dos anos, com períodos de ganhos e outros de perdas genéticas. A maior parte do ganho observado em alguns períodos resultou de melhorias nas condições ambientais.

Estimation of (co)variance components and genetic parameters for weights of red-winged tinamou using random regression models

Com este trabalho objetivou-se determinar parâmetros genéticos para peso corporal de perdizes em cativeiro. Foram utilizados modelos de regressão aleatória na análise dos dados considerando os efeitos genéticos aditivos diretos (AD) e de ambiente permanente de animal (AP) como aleatórios. As variâncias residuais foram modeladas utilizando-se funções de variância de ordem 5. A curva média da população foi ajustada por polinômios ortogonais de Legendre de ordem 6. Os efeitos genéticos aditivos diretos e de ambiente permanente de animal foram modelados utilizando-se polinômios de Legendre de segunda a nona ordem. Os melhores resultados foram obtidos pelos modelos de ordem 6 de ajuste para os efeitos genéticos aditivos diretos e de ordem 3 para os de ambiente permanente pelo Critério de Informação de Akaike e ordem 3 para ambos os efeitos pelos Critério de Informação Bayesiano de Schwartz e Teste de Razão de Verossimilhança. As herdabilidades estimadas variaram de 0,02 a 0,57. O primeiro autovalor respondeu por 94 e 90% da variação decorrente de efeitos aditivos diretos e de ambiente permanente, respectivamente. A seleção de perdizes para peso corporal é mais efetiva a partir de 112 dias de idade.