916 resultados para Non-negative sources


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Mathematics Subject Classification: Primary 47A60, 47D06.

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The problem of sharing a cost M among n individuals, identified by some characteristic ci∈R+,ci∈R+, appears in many real situations. Two important proposals on how to share the cost are the egalitarian and the proportional solutions. In different situations a combination of both distributions provides an interesting approach to the cost sharing problem. In this paper we obtain a family of (compromise) solutions associated to the Perron’s eigenvectors of Levinger’s transformations of a characteristics matrix A. This family includes both the egalitarian and proportional solutions, as well as a set of suitable intermediate proposals, which we analyze in some specific contexts, as claims problems and inventory cost games.

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Relatório de estágio de mestrado em Ensino do 1º e 2º Ciclo do Ensino Básico

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Nous assistons depuis quelques années à une commercialisation de la recherche académique. Celle-ci est principalement due à une déficience marquée du financement public. Par conséquent,  les universités se tournent vers d’autres sources de financement, tels les brevets et l’industrie privée. En parallèle, les gouvernements et les organismes subventionnaires favorisent cette commercialisation par la promotion de programmes de partenariats université-industrie et par la mise en place de stratégies pour l’innovation et le transfert des technologies. Prenant comme modèle le chercheur académique dans le domaine de la santé, nous avons évalué l’impact de cette commercialisation sur les responsabilités du chercheur envers la science et la société. Ce nouveau mode de fonctionnement comporte certes des avantages. Par exemple, il résulte en une injection de fonds nouveaux pour la recherche, un développement des infrastructures universitaires et  un transfert de technologies plus efficace, permettant ainsi à la population de bénéficier plus rapidement des bienfaits de la recherche. Cependant, notre réflexion révèle que cette commercialisation comporte aussi des impacts négatifs sur la recherche académique. En effet, on observe l’apparition de conflits d’intérêts pour le chercheur. En plus de constituer une menace pour la sécurité de la population, ces situations causent l’effritement du lien de confiance entre la société et les chercheurs académiques, lien qui est essentiel pour assurer la progression du savoir humain. La commercialisation porte aussi atteinte à la liberté académique, effet que l’on peut observer tant au plan de l’orientation des recherches qu’à celui de la diffusion de ses résultats. Or, la liberté académique est une valeur fondamentale qui a été défendue depuis le Moyen Âge comme étant essentielle pour la progression du savoir humain. Le potentiel commercial devient un facteur dans l’évaluation des projets de recherche académique alors que, traditionnellement, l’avancement des connaissances la guidait essentiellement. Ainsi, la recherche appliquée devient favorisée au détriment de la recherche fondamentale. Ce virage commercial peut bénéficier à la société à court terme mais, à long terme, l’évolution de la société est menacée. La recherche appliquée et la recherche fondamentale sont toutes deux essentielles à l’avancement de la société, apportant chacune leur lot de bénéfices pour cette dernière. La commercialisation de la recherche académique ne doit donc pas résulter en une diminution progressive de la recherche fondamentale au profit de la recherche appliquée.  Bien que les chercheurs académiques soient conscients de l’importance de préserver la recherche fondamentale, cette protection ne peut s’opérer sans le support actif des organismes subventionnaires, des gouvernements et de la société en général.

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L'objectif du présent mémoire vise à présenter des modèles de séries chronologiques multivariés impliquant des vecteurs aléatoires dont chaque composante est non-négative. Nous considérons les modèles vMEM (modèles vectoriels et multiplicatifs avec erreurs non-négatives) présentés par Cipollini, Engle et Gallo (2006) et Cipollini et Gallo (2010). Ces modèles représentent une généralisation au cas multivarié des modèles MEM introduits par Engle (2002). Ces modèles trouvent notamment des applications avec les séries chronologiques financières. Les modèles vMEM permettent de modéliser des séries chronologiques impliquant des volumes d'actif, des durées, des variances conditionnelles, pour ne citer que ces applications. Il est également possible de faire une modélisation conjointe et d'étudier les dynamiques présentes entre les séries chronologiques formant le système étudié. Afin de modéliser des séries chronologiques multivariées à composantes non-négatives, plusieurs spécifications du terme d'erreur vectoriel ont été proposées dans la littérature. Une première approche consiste à considérer l'utilisation de vecteurs aléatoires dont la distribution du terme d'erreur est telle que chaque composante est non-négative. Cependant, trouver une distribution multivariée suffisamment souple définie sur le support positif est plutôt difficile, au moins avec les applications citées précédemment. Comme indiqué par Cipollini, Engle et Gallo (2006), un candidat possible est une distribution gamma multivariée, qui impose cependant des restrictions sévères sur les corrélations contemporaines entre les variables. Compte tenu que les possibilités sont limitées, une approche possible est d'utiliser la théorie des copules. Ainsi, selon cette approche, des distributions marginales (ou marges) peuvent être spécifiées, dont les distributions en cause ont des supports non-négatifs, et une fonction de copule permet de tenir compte de la dépendance entre les composantes. Une technique d'estimation possible est la méthode du maximum de vraisemblance. Une approche alternative est la méthode des moments généralisés (GMM). Cette dernière méthode présente l'avantage d'être semi-paramétrique dans le sens que contrairement à l'approche imposant une loi multivariée, il n'est pas nécessaire de spécifier une distribution multivariée pour le terme d'erreur. De manière générale, l'estimation des modèles vMEM est compliquée. Les algorithmes existants doivent tenir compte du grand nombre de paramètres et de la nature élaborée de la fonction de vraisemblance. Dans le cas de l'estimation par la méthode GMM, le système à résoudre nécessite également l'utilisation de solveurs pour systèmes non-linéaires. Dans ce mémoire, beaucoup d'énergies ont été consacrées à l'élaboration de code informatique (dans le langage R) pour estimer les différents paramètres du modèle. Dans le premier chapitre, nous définissons les processus stationnaires, les processus autorégressifs, les processus autorégressifs conditionnellement hétéroscédastiques (ARCH) et les processus ARCH généralisés (GARCH). Nous présentons aussi les modèles de durées ACD et les modèles MEM. Dans le deuxième chapitre, nous présentons la théorie des copules nécessaire pour notre travail, dans le cadre des modèles vectoriels et multiplicatifs avec erreurs non-négatives vMEM. Nous discutons également des méthodes possibles d'estimation. Dans le troisième chapitre, nous discutons les résultats des simulations pour plusieurs méthodes d'estimation. Dans le dernier chapitre, des applications sur des séries financières sont présentées. Le code R est fourni dans une annexe. Une conclusion complète ce mémoire.

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Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

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In the UK, the recycling of sewage sludge to land is expected to double by 2006 but the security of this route is threatened by environmental concerns and health scares. Strategic investment is needed to ensure sustainable and secure sludge recycling outlets. At present, the security of this landbank for sludge recycling is determined by legislation relating to nutrient rather than potentially toxic elements (PTEs) applications to land - especially the environmental risk linked to soil phosphorus (P) saturation. We believe that not all land has an equal risk of contributing nutrients derived from applications to land to receiving waters. We are currently investigating whether it is possible to minimise nutrient loss by applying sludge to land outside Critical Source Areas (CSAs) regardless of soil P Index status. Research is underway to develop a predictive and spatially-sensitive, semi-distributed model of critical thresholds for sludge application that goes beyond traditional 'end-of-pipe" or "edge-of-field" modelling, to include hydrological flow paths and delivery mechanisms to receiving waters from non-point sources at the catchment scale.

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This work deals with some classes of linear second order partial differential operators with non-negative characteristic form and underlying non- Euclidean structures. These structures are determined by families of locally Lipschitz-continuous vector fields in RN, generating metric spaces of Carnot- Carath´eodory type. The Carnot-Carath´eodory metric related to a family {Xj}j=1,...,m is the control distance obtained by minimizing the time needed to go from two points along piecewise trajectories of vector fields. We are mainly interested in the causes in which a Sobolev-type inequality holds with respect to the X-gradient, and/or the X-control distance is Doubling with respect to the Lebesgue measure in RN. This study is divided into three parts (each corresponding to a chapter), and the subject of each one is a class of operators that includes the class of the subsequent one. In the first chapter, after recalling “X-ellipticity” and related concepts introduced by Kogoj and Lanconelli in [KL00], we show a Maximum Principle for linear second order differential operators for which we only assume a Sobolev-type inequality together with a lower terms summability. Adding some crucial hypotheses on measure and on vector fields (Doubling property and Poincar´e inequality), we will be able to obtain some Liouville-type results. This chapter is based on the paper [GL03] by Guti´errez and Lanconelli. In the second chapter we treat some ultraparabolic equations on Lie groups. In this case RN is the support of a Lie group, and moreover we require that vector fields satisfy left invariance. After recalling some results of Cinti [Cin07] about this class of operators and associated potential theory, we prove a scalar convexity for mean-value operators of L-subharmonic functions, where L is our differential operator. In the third chapter we prove a necessary and sufficient condition of regularity, for boundary points, for Dirichlet problem on an open subset of RN related to sub-Laplacian. On a Carnot group we give the essential background for this type of operator, and introduce the notion of “quasi-boundedness”. Then we show the strict relationship between this notion, the fundamental solution of the given operator, and the regularity of the boundary points.

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Radiocarbon (14C) measurements of both organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) allow a more detailed source apportionment, leading to a full and unambiguous distinction and quantification of the contributions from non-fossil and fossil sources. A thermal-optical method with a commercial OC/EC analyzer to isolate water-insoluble OC (WIOC) and EC for their subsequent 14C measurement was applied for the first time to filtered precipitation samples collected at a costal site in Portugal and at a continental site in Switzerland. Our results show that WIOC in precipitation is dominated by non-fossil sources such as biogenic and biomass-burning emissions regardless of rain origins and seasons, whereas EC sources are shared by fossil-fuel combustion and biomass burning. In addition, monthly variation of WIOC in Switzerland was characterized by higher abundance in warm than in cold seasons, highlighting the importance of biogenic emissions to particulate carbon in rainwater. Samples with high particulate carbon concentrations in Portugal were found to be associated with increased biogenic input. Despite the importance of non-fossil sources, fossil emissions account for approximately 20% of particulate carbon in wet deposition for our study, which is in line with fossil contribution in bulk rainwater dissolved organic carbon as well as aerosol WIOC and EC estimated by the 14C approach from other studies.

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Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2016-04

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This paper is drawn from the use of data envelopment analysis (DEA) in helping a Portuguese bank to manage the performance of its branches. The bank wanted to set targets for the branches on such variables as growth in number of clients, growth in funds deposited and so on. Such variables can take positive and negative values but apart from some exceptions, traditional DEA models have hitherto been restricted to non-negative data. We report on the development of a model to handle unrestricted data in a DEA framework and illustrate the use of this model on data from the bank concerned.

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Over the last few years Data Envelopment Analysis (DEA) has been gaining increasing popularity as a tool for measuring efficiency and productivity of Decision Making Units (DMUs). Conventional DEA models assume non-negative inputs and outputs. However, in many real applications, some inputs and/or outputs can take negative values. Recently, Emrouznejad et al. [6] introduced a Semi-Oriented Radial Measure (SORM) for modelling DEA with negative data. This paper points out some issues in target setting with SORM models and introduces a modified SORM approach. An empirical study in bank sector demonstrates the applicability of the proposed model. © 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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The search-experience-credence framework from economics of information, the human-environment relations models from environmental psychology, and the consumer evaluation process from services marketing provide a conceptual basis for testing the model of "Pre-purchase Information Utilization in Service Physical Environments." The model addresses the effects of informational signs, as a dimension of the service physical environment, on consumers' perceptions (perceived veracity and perceived performance risk), emotions (pleasure) and behavior (willingness to buy). The informational signs provide attribute quality information (search and experience) through non-personal sources of information (simulated word-of-mouth and non-personal advocate sources).^ This dissertation examines: (1) the hypothesized relationships addressed in the model of "Pre-purchase Information Utilization in Service Physical Environments" among informational signs, perceived veracity, perceived performance risk, pleasure, and willingness to buy, and (2) the effects of attribute quality information and sources of information on consumers' perceived veracity and perceived performance risk.^ This research is the first in-depth study about the role and effects of information in service physical environments. Using a 2 x 2 between subjects experimental research procedure, undergraduate students were exposed to the informational signs in a simulated service physical environment. The service physical environments were simulated through color photographic slides.^ The results of the study suggest that: (1) the relationship between informational signs and willingness to buy is mediated by perceived veracity, perceived performance risk and pleasure, (2) experience attribute information shows higher perceived veracity and lower perceived performance risk when compared to search attribute information, and (3) information provided through simulated word-of-mouth shows higher perceived veracity and lower perceived performance risk when compared to information provided through non-personal advocate sources. ^

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O fósforo é um nutriente com fontes finitas e não renováveis, cuja velocidade de exploração é atualmente muito superior às suas taxas de retorno ao seu ciclo natural, sendo que já existem previsões a respeito de um provável colapso nas suas fontes disponíveis e conhecidas, com impactos econômicos, sociais e ambientais graves e irreversíveis. Diante desse cenário, o presente trabalho busca apresentar informações sobre a dinâmica do fósforo no meio ambiente, avaliando os impactos causados pelas atividades humanas e verificando as ações que podem auxiliar na preservação do ciclo do nutriente. Visando contribuir para uma melhor visualização do assunto, foi analisada a evolução dos dados relativos à concentração populacional, número de industriais e extensão das áreas cultivadas em uma bacia hidrográfica, em relação às concentrações de fósforo nos compartimentos água e sedimento, ao longo de 22 anos. Para tanto, utilizou-se o rio Tietê como estudo de caso. Os resultados obtidos indicam que o controle das fontes domésticas, principalmente da quantidade de tripolifosfato de sódio (STPP) utilizada nos detergentes, é de grande importância para melhoria da qualidade das águas, proteção ao meio ambiente e garantia da saúde pública