Bundling under the Threat of Parallel Trade

This paper examines the use of bundling by a firm that sells in two national markets and faces entry by parallel traders. The firm can bundle its main product, - a tradable good- with a non-traded service. It chooses between the strategies of pure bundling, mixed bundling and no bundling. The paper shows that in the low-price country the threat of grey trade elicits a move from mixed bundling, or no bundling, towards pure bundling. It encourages a move from pure bundling towards mixes bundling or no bundling in the high-price country. The set of parameter values for which the profit maximizing strategy is not to supply the low price country is smaller than in the absence of bundling. The welfare effects of deterrence of grey trade are not those found in conventional models of price arbitrage. Some consumers in the low-price country may gain from the threat of entry by parallel traders although they pay a higher price. This is due to the fact that the firm responds to the threat of arbitrageurs by increasing the amount of services it puts in the bundle targeted at consumers in that country. Similarly, the threat of parallel trade may affect some consumers in the hight-price country adversely.

Multi-Prover and parallel repetition in non-classical interactive games

Depuis l’introduction de la mécanique quantique, plusieurs mystères de la nature ont trouvé leurs explications. De plus en plus, les concepts de la mécanique quantique se sont entremêlés avec d’autres de la théorie de la complexité du calcul. De nouvelles idées et solutions ont été découvertes et élaborées dans le but de résoudre ces problèmes informatiques. En particulier, la mécanique quantique a secoué plusieurs preuves de sécurité de protocoles classiques. Dans ce m´emoire, nous faisons un étalage de résultats récents de l’implication de la mécanique quantique sur la complexité du calcul, et cela plus précisément dans le cas de classes avec interaction. Nous présentons ces travaux de recherches avec la nomenclature des jeux à information imparfaite avec coopération. Nous exposons les différences entre les théories classiques, quantiques et non-signalantes et les démontrons par l’exemple du jeu à cycle impair. Nous centralisons notre attention autour de deux grands thèmes : l’effet sur un jeu de l’ajout de joueurs et de la répétition parallèle. Nous observons que l’effet de ces modifications a des conséquences très différentes en fonction de la théorie physique considérée.

Compilation efficace pour FPGA reconfigurable dynamiquement

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Our Lady of Ocotlán and our Lady of Guadalupe : investigation into the origins of parallel virgins

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Design et implémentation sur FPGA d'un algorithme DES

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Parallel metaheuristics for stochastic capacitated multicommodity network design

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines

L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à partir d’un nombre potentiellement limité de données. Cette thèse s’inscrit dans cette pensée et aborde divers sujets de recherche liés au problème d’estimation de densité par l’entremise des machines de Boltzmann (BM), modèles graphiques probabilistes au coeur de l’apprentissage profond. Nos contributions touchent les domaines de l’échantillonnage, l’estimation de fonctions de partition, l’optimisation ainsi que l’apprentissage de représentations invariantes. Cette thèse débute par l’exposition d’un nouvel algorithme d'échantillonnage adaptatif, qui ajuste (de fa ̧con automatique) la température des chaînes de Markov sous simulation, afin de maintenir une vitesse de convergence élevée tout au long de l’apprentissage. Lorsqu’utilisé dans le contexte de l’apprentissage par maximum de vraisemblance stochastique (SML), notre algorithme engendre une robustesse accrue face à la sélection du taux d’apprentissage, ainsi qu’une meilleure vitesse de convergence. Nos résultats sont présent ́es dans le domaine des BMs, mais la méthode est générale et applicable à l’apprentissage de tout modèle probabiliste exploitant l’échantillonnage par chaînes de Markov. Tandis que le gradient du maximum de vraisemblance peut-être approximé par échantillonnage, l’évaluation de la log-vraisemblance nécessite un estimé de la fonction de partition. Contrairement aux approches traditionnelles qui considèrent un modèle donné comme une boîte noire, nous proposons plutôt d’exploiter la dynamique de l’apprentissage en estimant les changements successifs de log-partition encourus à chaque mise à jour des paramètres. Le problème d’estimation est reformulé comme un problème d’inférence similaire au filtre de Kalman, mais sur un graphe bi-dimensionnel, où les dimensions correspondent aux axes du temps et au paramètre de température. Sur le thème de l’optimisation, nous présentons également un algorithme permettant d’appliquer, de manière efficace, le gradient naturel à des machines de Boltzmann comportant des milliers d’unités. Jusqu’à présent, son adoption était limitée par son haut coût computationel ainsi que sa demande en mémoire. Notre algorithme, Metric-Free Natural Gradient (MFNG), permet d’éviter le calcul explicite de la matrice d’information de Fisher (et son inverse) en exploitant un solveur linéaire combiné à un produit matrice-vecteur efficace. L’algorithme est prometteur: en terme du nombre d’évaluations de fonctions, MFNG converge plus rapidement que SML. Son implémentation demeure malheureusement inefficace en temps de calcul. Ces travaux explorent également les mécanismes sous-jacents à l’apprentissage de représentations invariantes. À cette fin, nous utilisons la famille de machines de Boltzmann restreintes “spike & slab” (ssRBM), que nous modifions afin de pouvoir modéliser des distributions binaires et parcimonieuses. Les variables latentes binaires de la ssRBM peuvent être rendues invariantes à un sous-espace vectoriel, en associant à chacune d’elles, un vecteur de variables latentes continues (dénommées “slabs”). Ceci se traduit par une invariance accrue au niveau de la représentation et un meilleur taux de classification lorsque peu de données étiquetées sont disponibles. Nous terminons cette thèse sur un sujet ambitieux: l’apprentissage de représentations pouvant séparer les facteurs de variations présents dans le signal d’entrée. Nous proposons une solution à base de ssRBM bilinéaire (avec deux groupes de facteurs latents) et formulons le problème comme l’un de “pooling” dans des sous-espaces vectoriels complémentaires.

Uncovering parallel ribosome biogenesis pathways during pre-60S subunit maturation

Paralogs are present during ribosome biogenesis as well as in mature ribosomes in form of ribosomal proteins, and are commonly believed to play redundant functions within the cell. Two previously identified paralogs are the protein pair Ssf1 and Ssf2 (94% homologous). Ssf2 is believed to replace Ssf1 in case of its absence from cells, and depletion of both proteins leads to severely impaired cell growth. Results reveal that, under normal conditions, the Ssf paralogs associate with similar sets of proteins but with varying stabilities. Moreover, disruption of their pre-rRNP particles using high stringency buffers revealed that at least three proteins, possibly Dbp9, Drs1 and Nog1, are strongly associated with each Ssf protein under these conditions, and most likely represent a distinct subcomplex. In this study, depletion phenotypes obtained upon altering Nop7, Ssf1 and/or Ssf2 protein levels revealed that the Ssf paralogs cannot fully compensate for the depletion of one another because they are both, independently, required along parallel pathways that are dependent on the levels of availability of specific ribosome biogenesis proteins. Finally, this work provides evidence that, in yeast, Nop7 is genetically linked with both Ssf proteins.

Supporting Parallel Legal Systems as a Means of Improving Access to Justice in Guatemala

Parallel legal systems can and do exist within a single sovereign nation, and rural Guatemala offers one example. Such parallel systems are generally viewed as failures of legal penetration which compromise the rule of law. The question addressed in this paper is whether the de facto existence of parallel systems in Guatemala benefits the indigenous population, or whether the ultimate goal of attaining access to justice requires a complete overhaul of the official legal system. Ultimately, the author concludes that while the official justice system needs a lot of work in order to expand access to justice, especially for the rural poor, the existence of a parallel legal system can be a vehicle for, rather than a hindrance to, expanding such access.

PSWT Based Linear Predictive Coding and Development of a Parallel Multiple Subsequence Structure for DWT Computation

During 1990's the Wavelet Transform emerged as an important signal processing tool with potential applications in time-frequency analysis and non-stationary signal processing.Wavelets have gained popularity in broad range of disciplines like signal/image compression, medical diagnostics, boundary value problems, geophysical signal processing, statistical signal processing,pattern recognition,underwater acoustics etc.In 1993, G. Evangelista introduced the Pitch- synchronous Wavelet Transform, which is particularly suited for pseudo-periodic signal processing.The work presented in this thesis mainly concentrates on two interrelated topics in signal processing,viz. the Wavelet Transform based signal compression and the computation of Discrete Wavelet Transform. A new compression scheme is described in which the Pitch-Synchronous Wavelet Transform technique is combined with the popular linear Predictive Coding method for pseudo-periodic signal processing. Subsequently,A novel Parallel Multiple Subsequence structure is presented for the efficient computation of Wavelet Transform. Case studies also presented to highlight the potential applications.

Hopf bifurcation in parallel polarized Nd:YAG laser

Dynamics of Nd:YAG laser with intracavity KTP crystal operating in two parallel polarized modes is investigated analytically and numerically. System equilibrium points were found out and the stability of each of them was checked using Routh–Hurwitz criteria and also by calculating the eigen values of the Jacobian. It is found that the system possesses three equilibrium points for (Ij, Gj), where j = 1, 2. One of these equilibrium points undergoes Hopf bifurcation in output dynamics as the control parameter is increased. The other two remain unstable throughout the entire region of the parameter space. Our numerical analysis of the Hopf bifurcation phenomena is found to be in good agreement with the analytical results. Nature of energy transfer between the two modes is also studied numerically.

Performance analysis of double digit decimal multiplier on various FPGA logic families

Decimal multiplication is an integral part of financial, commercial, and internet-based computations. This paper presents a novel double digit decimal multiplication (DDDM) technique that performs 2 digit multiplications simultaneously in one clock cycle. This design offers low latency and high throughput. When multiplying two n-digit operands to produce a 2n-digit product, the design has a latency of (n / 2) 1 cycles. The paper presents area and delay comparisons for 7-digit, 16-digit, 34-digit double digit decimal multipliers on different families of Xilinx, Altera, Actel and Quick Logic FPGAs. The multipliers presented can be extended to support decimal floating-point multiplication for IEEE P754 standard

High performance, low latency double digit decimal multiplier on ASIC and FPGA

Decimal multiplication is an integral part of financial, commercial, and internet-based computations. This paper presents a novel double digit decimal multiplication (DDDM) technique that offers low latency and high throughput. This design performs two digit multiplications simultaneously in one clock cycle. Double digit fixed point decimal multipliers for 7digit, 16 digit and 34 digit are simulated using Leonardo Spectrum from Mentor Graphics Corporation using ASIC Library. The paper also presents area and delay comparisons for these fixed point multipliers on Xilinx, Altera, Actel and Quick logic FPGAs. This multiplier design can be extended to support decimal floating point multiplication for IEEE 754- 2008 standard.

A novel Sigma–Delta based parallel analogue-to-residue converter

Animportant step in the residue number system(RNS) based signal processing is the conversion of signal into residue domain. Many implementations of this conversion have been proposed for various goals, and one of the implementations is by a direct conversion from an analogue input. A novel approach for analogue-to-residue conversion is proposed in this research using the most popular Sigma–Delta analogue-to-digital converter (SD-ADC). In this approach, the front end is the same as in traditional SD-ADC that uses Sigma–Delta (SD) modulator with appropriate dynamic range, but the filtering is doneby a filter implemented usingRNSarithmetic. Hence, the natural output of the filter is an RNS representation of the input signal. The resolution, conversion speed, hardware complexity and cost of implementation of the proposed SD based analogue-to-residue converter are compared with the existing analogue-to-residue converters based on Nyquist rate ADCs