930 resultados para Optimal control design
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The emergence and pandemic spread of a new strain of influenza A (H1N1) virus in 2009 resulted in a serious alarm in clinical and public health services all over the world. One distinguishing feature of this new influenza pandemic was the different profile of hospitalized patients compared to those from traditional seasonal influenza infections. Our goal was to analyze sociodemographic and clinical factors associated to hospitalization following infection by influenza A(H1N1) virus. We report the results of a Spanish nationwide study with laboratory confirmed infection by the new pandemic virus in a case-control design based on hospitalized patients. The main risk factors for hospitalization of influenza A (H1N1) 2009 were determined to be obesity (BMI≥40, with an odds-ratio [OR] 14.27), hematological neoplasia (OR 10.71), chronic heart disease, COPD (OR 5.16) and neurological disease, among the clinical conditions, whereas low education level and some ethnic backgrounds (Gypsies and Amerinds) were the sociodemographic variables found associated to hospitalization. The presence of any clinical condition of moderate risk almost triples the risk of hospitalization (OR 2.88) and high risk conditions raise this value markedly (OR 6.43). The risk of hospitalization increased proportionally when for two (OR 2.08) or for three or more (OR 4.86) risk factors were simultaneously present in the same patient. These findings should be considered when a new influenza virus appears in the human population
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One of the targets of the climate and energy package of the European Union is to increase the energy efficiency in order to achieve a 20 percent reduction in primary energy use compared with the projected level by 2020. The energy efficiency can be improved for example by increasing the rotational speed of large electrical drives, because this enables the elimination of gearboxes leading to a compact design with lower losses. The rotational speeds of traditional bearings, such as roller bearings, are limited by mechanical friction. Active magnetic bearings (AMBs), on the other hand, allow very high rotational speeds. Consequently, their use in large medium- and high-speed machines has rapidly increased. An active magnetic bearing rotor system is an inherently unstable, nonlinear multiple-input, multiple-output system. Model-based controller design of AMBs requires an accurate system model. Finite element modeling (FEM) together with the experimental modal analysis provides a very accurate model for the rotor, and a linearized model of the magneticactuators has proven to work well in normal conditions. However, the overall system may suffer from unmodeled dynamics, such as dynamics of foundation or shrink fits. This dynamics can be modeled by system identification. System identification can also be used for on-line diagnostics. In this study, broadband excitation signals are adopted to the identification of an active magnetic bearing rotor system. The broadband excitation enables faster frequency response function measurements when compared with the widely used stepped sine and swept sine excitations. Different broadband excitations are reviewed, and the random phase multisine excitation is chosen for further study. The measurement times using the multisine excitation and the stepped sine excitation are compared. An excitation signal design with an analysis of the harmonics produced by the nonlinear system is presented. The suitability of different frequency response function estimators for an AMB rotor system are also compared. Additionally, analytical modeling of an AMB rotor system, obtaining a parametric model from the nonparametric frequency response functions, and model updating are discussed in brief, as they are key elements in the modeling for a control design. Theoretical methods are tested with a laboratory test rig. The results conclude that an appropriately designed random phase multisine excitation is suitable for the identification of AMB rotor systems.
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The power rating of wind turbines is constantly increasing; however, keeping the voltage rating at the low-voltage level results in high kilo-ampere currents. An alternative for increasing the power levels without raising the voltage level is provided by multiphase machines. Multiphase machines are used for instance in ship propulsion systems, aerospace applications, electric vehicles, and in other high-power applications including wind energy conversion systems. A machine model in an appropriate reference frame is required in order to design an efficient control for the electric drive. Modeling of multiphase machines poses a challenge because of the mutual couplings between the phases. Mutual couplings degrade the drive performance unless they are properly considered. In certain multiphase machines there is also a problem of high current harmonics, which are easily generated because of the small current path impedance of the harmonic components. However, multiphase machines provide special characteristics compared with the three-phase counterparts: Multiphase machines have a better fault tolerance, and are thus more robust. In addition, the controlled power can be divided among more inverter legs by increasing the number of phases. Moreover, the torque pulsation can be decreased and the harmonic frequency of the torque ripple increased by an appropriate multiphase configuration. By increasing the number of phases it is also possible to obtain more torque per RMS ampere for the same volume, and thus, increase the power density. In this doctoral thesis, a decoupled d–q model of double-star permanent-magnet (PM) synchronous machines is derived based on the inductance matrix diagonalization. The double-star machine is a special type of multiphase machines. Its armature consists of two three-phase winding sets, which are commonly displaced by 30 electrical degrees. In this study, the displacement angle between the sets is considered a parameter. The diagonalization of the inductance matrix results in a simplified model structure, in which the mutual couplings between the reference frames are eliminated. Moreover, the current harmonics are mapped into a reference frame, in which they can be easily controlled. The work also presents methods to determine the machine inductances by a finite-element analysis and by voltage-source inverters on-site. The derived model is validated by experimental results obtained with an example double-star interior PM (IPM) synchronous machine having the sets displaced by 30 electrical degrees. The derived transformation, and consequently, the decoupled d–q machine model, are shown to model the behavior of an actual machine with an acceptable accuracy. Thus, the proposed model is suitable to be used for the model-based control design of electric drives consisting of double-star IPM synchronous machines.
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Parin viime vuosikymmenen aikana on kehitetty huomattavasti entistä lujempia teräslaatuja, joiden käyttö ei kuitenkaan ole yleistynyt läheskään samaan tahtiin. Korkeamman hinnan lisäksi yksi merkittävä syy tähän on, että suunnittelijoilla ei usein ole riittäviä tietoja siitä, millaisissa tilanteissa lujemman teräslaadun käytöstä on merkittävää hyötyä. Tilannetta ei myöskään helpota se, että käytössä olevat standardit eivät tarjoa lainkaan ohjeistusta kaikkein lujimpien, myötörajaltaan yli 700MPa terästen käyttöön ja mitoitukseen. Tässä työssä pyritään tarjoamaan suunnittelijalle ohjeita ja nyrkkisääntöjä sopivan lujuusluokan ja profiilin valintaan sekä yleisesti lujempien teräslaatujen käyttöön. Lujemman teräslaadun käytöllä voidaan keventää suunniteltavaa rakennetta ja saada aikaan huomattavia painonsäästöjä. Usein ongelmaksi nousevat kuitenkin stabiiliuskriteerit, sillä teräksen lommahduskestävyys määräytyy suuresti sen lujuusluokasta siten, että mitä lujempaa teräs on, sitä helpommin se lommahtaa. Kun tämä yhdistetään siihen, että lujempaa terästä käytettäessä rakenteesta tulee optimoituna muutenkin pienempi ja kevyempi, kasvaa näiden kahden asian yhteisvaikutuksena kantokyvyn mukaan mitoitetun rakenteen taipuma korkeampiin lujuusluokkiin edetessä hyvin nopeasti sallittujen rajojen yli. Työssä etsitään siksi keinoja sopivan kompromissin löytämiseksi lujuuden ja jäykkyyden välille. Koska muotoilulla ja poikkileikkauksella on suuri merkitys sekä taipuman että stabiliteetin kannalta, tutkitaan erilaisia poikkileikkausvaihtoehtoja ja etsitään optimaalista poikkileikkausta taivutuspalkille matemaattisen optimointimallin avulla. Kun eri poikkileikkausvaihtoehdot on käsitelty ja optimoitu taivutuksen suhteen, tutkitaan poikkileikkauksia myös muissa kuormitustapauksissa. Huomattavan raskaan laskentatyön takia apuna käytetään Matlab-ohjelmistoa itse optimointiin ja Femap-ohjelmaa muiden kuormitustapausten tutkimiseen ja tulosten verifioitiin.
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This thesis is concerned with the state and parameter estimation in state space models. The estimation of states and parameters is an important task when mathematical modeling is applied to many different application areas such as the global positioning systems, target tracking, navigation, brain imaging, spread of infectious diseases, biological processes, telecommunications, audio signal processing, stochastic optimal control, machine learning, and physical systems. In Bayesian settings, the estimation of states or parameters amounts to computation of the posterior probability density function. Except for a very restricted number of models, it is impossible to compute this density function in a closed form. Hence, we need approximation methods. A state estimation problem involves estimating the states (latent variables) that are not directly observed in the output of the system. In this thesis, we use the Kalman filter, extended Kalman filter, Gauss–Hermite filters, and particle filters to estimate the states based on available measurements. Among these filters, particle filters are numerical methods for approximating the filtering distributions of non-linear non-Gaussian state space models via Monte Carlo. The performance of a particle filter heavily depends on the chosen importance distribution. For instance, inappropriate choice of the importance distribution can lead to the failure of convergence of the particle filter algorithm. In this thesis, we analyze the theoretical Lᵖ particle filter convergence with general importance distributions, where p ≥2 is an integer. A parameter estimation problem is considered with inferring the model parameters from measurements. For high-dimensional complex models, estimation of parameters can be done by Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. In its operation, the MCMC method requires the unnormalized posterior distribution of the parameters and a proposal distribution. In this thesis, we show how the posterior density function of the parameters of a state space model can be computed by filtering based methods, where the states are integrated out. This type of computation is then applied to estimate parameters of stochastic differential equations. Furthermore, we compute the partial derivatives of the log-posterior density function and use the hybrid Monte Carlo and scaled conjugate gradient methods to infer the parameters of stochastic differential equations. The computational efficiency of MCMC methods is highly depend on the chosen proposal distribution. A commonly used proposal distribution is Gaussian. In this kind of proposal, the covariance matrix must be well tuned. To tune it, adaptive MCMC methods can be used. In this thesis, we propose a new way of updating the covariance matrix using the variational Bayesian adaptive Kalman filter algorithm.
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Evidence suggests that children with developmental coordination disorder (DCD) have lower levels of cardiorespiratory fitness (CRF) compared to children without the condition. However, these studies were restricted to field-based methods in order to predict V02 peak in the determination of CRF. Such field tests have been criticised for their ability to provide a valid prediction of V02 peak and vulnerability to psychological aspects in children with DCD, such as low perceived adequacy toward physical activity. Moreover, the contribution of physical activity to the variance in V02 peak between the two groups is unknown. The purpose of our study was to determine the mediating role of physical activity and perceived adequacy towards physical activity on V02 peak in children with significant motor impairments. This prospective case-control design involved 122 (age 12-13 years) children with significant motor impairments (n=61) and healthy matched controls (n=61) based on age, gender and school location. Participants had been previously assessed for motor proficiency and classified as a probable DCD (p-DCD) or healthy control using the movement ABC test. V02 peak was measured by a progressive exercise test on a cycle ergometer. Perceived adequacy was measured using a 7 -item subscale from Children's Selfperception of Adequacy and Predilection for Physical Activity scale. Physical activity was monitored for seven days with the Actical® accelerometer. Children with p-DCD had significantly lower V02 peak (48.76±7.2 ml/ffm/min; p:50.05) compared to controls (53.12±8.2 ml/ffm/min), even after correcting for fat free mass. Regression analysis demonstrated that perceived adequacy and physical activity were significant mediators in the relationship between p-DCD and V02 peak. In conclusion, using a stringent laboratory assessment, the results of the current study verify the findings of earlier studies, adding low CRF to the list of health consequences associated with DCD. It seems that when testing for CRF in this population, there is a need to consider the psychological barriers associated with their condition. Moreover, strategies to increase physical activity in children with DCD may result in improvement in their CRF.
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Introduction: Developmental coordination disorder (DCD) is a prevalent condition characterized by poor motor proficiency that interferes with a child‟s activities of daily living. Children with DCD often experience compromised health-related fitness components such as cardiorespiratory fitness (CRF). Purpose: To better understand the physical activity and fitness characteristics of children with probable DCD (pDCD), with a particular focus on CRF. Specifically: (1) to present a synopsis of current literature; (2) to determine the longitudinal trajectories of CRF; (3) to compare the submaximal CRF of children with and without pDCD. Methods: A comprehensive, systematic literature review was conducted of the recent available data on fitness and physical activity and pDCD (Chapter 2). This review provided the background for the other two studies included in this thesis. In Chapter 3, a prospective cohort design was used to assess how CRF in children with pDCD changes over time (56 months) relative to a group of typically developing controls. Using a nested-case control design, 63 subjects with pDCD and 63 matched controls from the larger sample were recruited to participate in the lab-based component of the study (Chapter 4). In this investigation CRF was examined using the oxygen cost of work (VO2) during an incremental test on a cycle ergometer. Results: The literature review showed that fitness parameters, including CRF and physical activity levels, were consistently reduced in children with pDCD. Chapter 3 demonstrated that the difference in CRF between children with pDCD and typically developing children is substantial, and that it tends to increase over time. Results from VO2 assessments showed that children with pDCD utilized more oxygen to sustain the same submaximal workloads compared to typically developing children. Conclusions: Findings from this thesis have made several important contributions to our understanding of children with pDCD. Since differences in CRF between children with and without pDCD tend to worsen over time, this adds to the argument that interventions intended to improve CRF may be appropriate for children with motor difficulties. This thesis also presented the first evidence suggesting that DCD involves higher energy expenditure, and could help explain why children with pDCD perform poorly on tasks requiring CRF.
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Contexte - La prévalence de la maladie de Crohn (MC), une maladie inflammatoire chronique du tube digestif, chez les enfants canadiens se situe parmi les plus élevées au monde. Les interactions entre les réponses immunes innées et acquises aux microbes de l'hôte pourraient être à la base de la transition de l’inflammation physiologique à une inflammation pathologique. Le leucotriène B4 (LTB4) est un modulateur clé de l'inflammation et a été associé à la MC. Nous avons postulé que les principaux gènes impliqués dans la voie métabolique du LTB4 pourrait conférer une susceptibilité accrue à l'apparition précoce de la MC. Dans cette étude, nous avons exploré les associations potentielles entre les variantes de l'ADN des gènes ALOX5 et CYP4F2 et la survenue précoce de la MC. Nous avons également examiné si les gènes sélectionnés montraient des effets parent-d'origine, influençaient les phénotypes cliniques de la MC et s'il existait des interactions gène-gène qui modifieraient la susceptibilité à développer la MC chez l’enfant. Méthodes – Dans le cadre d’une étude de cas-parents et de cas-témoins, des cas confirmés, leurs parents et des contrôles ont été recrutés à partir de trois cliniques de gastro-entérologie à travers le Canada. Les associations entre les polymorphismes de remplacement d'un nucléotide simple (SNP) dans les gènes CYP4F2 et ALOX5 ont été examinées. Les associations allélique et génotypiques ont été examinées à partir d’une analyse du génotype conditionnel à la parenté (CPG) pour le résultats cas-parents et à l’aide de table de contingence et de régression logistique pour les données de cas-contrôles. Les interactions gène-gène ont été explorées à l'aide de méthodes de réduction multi-factorielles de dimensionnalité (MDR). Résultats – L’étude de cas-parents a été menée sur 160 trios. L’analyse CPG pour 14 tag-SNP (10 dans la CYP4F2 et 4 dans le gène ALOX5) a révélé la présence d’associations alléliques ou génotypique significatives entre 3 tag-SNP dans le gène CYP4F2 (rs1272, p = 0,04, rs3093158, p = 0.00003, et rs3093145, p = 0,02). Aucune association avec les SNPs de ALOX5 n’a pu être démontrée. L’analyse de l’haplotype de CYP4F2 a montré d'importantes associations avec la MC (test omnibus p = 0,035). Deux haplotypes (GAGTTCGTAA, p = 0,05; GGCCTCGTCG, p = 0,001) montraient des signes d'association avec la MC. Aucun effet parent-d'origine n’a été observé. Les tentatives de réplication pour trois SNPs du gene CYP4F2 dans l'étude cas-témoins comportant 225 cas de MC et 330 contrôles suggèrent l’association dans un de ceux-ci (rs3093158, valeur non-corrigée de p du test unilatéral = 0,03 ; valeur corrigée de p = 0.09). La combinaison des ces deux études a révélé des interactions significatives entre les gènes CYP4F2, ALOX et NOD2. Nous n’avons pu mettre en évidence aucune interaction gène-sexe, de même qu’aucun gène associé aux phénotypes cliniques de la MC n’a pu être identifié. Conclusions - Notre étude suggère que la CYP4F2, un membre clé de la voie métabolique LTB4 est un gène candidat potentiel pour MC. Nous avons également pu mettre en évidence que les interactions entre les gènes de l'immunité adaptative (CYP4F2 et ALOX5) et les gènes de l'immunité innée (NOD2) modifient les risques de MC chez les enfants. D'autres études sur des cohortes plus importantes sont nécessaires pour confirmer ces conclusions.
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Les pères s’impliquent aujourd’hui davantage qu’auparavant auprès de leurs enfants. À l’âge préscolaire, les jeux physiques (incluant les jeux de bataille) sont une caractéristique distinctive du style paternel d’interaction. Quelques études tendent à suggérer un lien entre ce type de jeu et l’adaptation sociale des enfants. Cependant,des contradictions se dégagent de la littérature, notamment quant au lien entre la quantité de jeu physique père-enfant et des mesures d’adaptation sociale, quant aux différentes opérationnalisations de la qualité du jeu physique, ainsi qu’en ce qui a trait au genre de l’enfant. Il y a également un débat entourant le degré optimal de contrôle ou de mutualité) au cours du jeu, de même qu’un nombre très limité d’études sur le lien entre le jeu physique père-enfant et l’anxiété/retrait. Dans ce contexte de divergences entre les chercheurs, la présente thèse vise quatre objectifs, soit : 1)vérifier si la quantité de jeux de bataille père-enfant est liée à l’adaptation sociale des enfants d’âge préscolaire (via des mesures de compétence sociale, d’agressivité/irritabilité, d’agression physique et d’anxiété/retrait); 2) tester si des mesures de mutualité ou de contrôle modèrent la relation entre la quantité de jeux de bataille père-enfant et les mesures d’adaptation sociale; 3) explorer le rôle potentiel d’autres indices de qualité du jeu de bataille; 4) clarifier le rôle du genre de l’enfant. L’échantillon est composé de 100 dyades père-enfant de Montréal et les environs. Les résultats des analyses corrélationnelles suggèrent que la fréquence et la durée de jeu de bataille ne sont pas reliées directement à l’adaptation sociale des enfants et mettent en lumière des variables qui pourraient jouer un rôle modérateur. Les régressions pour modèles modérateurs indiquent que la mutualité père-enfant dans les initiations au jeu de bataille et la peur exprimée par l’enfant au cours de ce type de jeu modèrent la relation entre la durée des jeux de bataille et la compétence sociale de l’enfant d’âge préscolaire. La mutualité modère également le lien entre la durée du jeu et l’agressivité/irritabilité de l’enfant. Les initiations autoritaires faites par le père modèrent le lien entre la durée du jeu et les agressions physiques, alors qu’aucune variable ne modère le lien entre la durée du jeu et l’anxiété/retrait des enfants. Les analyses post-hoc donnent davantage d’informations sur la nature des liens de modération. Bien que les pères rapportent ne pas faire davantage de jeux de bataille, ni jouer plus longtemps à se batailler avec leurs garçons qu’avec leurs filles, trois modèles modérateurs sur quatre demeurent significatifs uniquement pour les garçons. Ces données sont interprétées à la lumière des théories éthologique et développementale. Il est suggéré que plutôt que de traiter l’agression et la compétence sociale comme des variables opposées de l’adaptation, une mesure de compétition permettrait peut-être de réconcilier les deux mondes.
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Nous considérons des processus de diffusion, définis par des équations différentielles stochastiques, et puis nous nous intéressons à des problèmes de premier passage pour les chaînes de Markov en temps discret correspon- dant à ces processus de diffusion. Comme il est connu dans la littérature, ces chaînes convergent en loi vers la solution des équations différentielles stochas- tiques considérées. Notre contribution consiste à trouver des formules expli- cites pour la probabilité de premier passage et la durée de la partie pour ces chaînes de Markov à temps discret. Nous montrons aussi que les résultats ob- tenus convergent selon la métrique euclidienne (i.e topologie euclidienne) vers les quantités correspondantes pour les processus de diffusion. En dernier lieu, nous étudions un problème de commande optimale pour des chaînes de Markov en temps discret. L’objectif est de trouver la valeur qui mi- nimise l’espérance mathématique d’une certaine fonction de coût. Contraire- ment au cas continu, il n’existe pas de formule explicite pour cette valeur op- timale dans le cas discret. Ainsi, nous avons étudié dans cette thèse quelques cas particuliers pour lesquels nous avons trouvé cette valeur optimale.
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Cette thèse est divisée en deux grands chapitres, dont le premier porte sur des problèmes de commande optimale en dimension un et le deuxième sur des problèmes en dimension deux ou plus. Notons bien que, dans cette thèse, nous avons supposé que le facteur temps n'intervient pas. Dans le premier chapitre, nous calculons, au début, l'équation de programmation dynamique pour la valeur minimale F de l'espérance mathématique de la fonction de coût considérée. Ensuite, nous utilisons le théorème de Whittle qui est applicable seulement si une condition entre le bruit blanc v et les termes b et q associés à la commande est satisfaite. Sinon, nous procédons autrement. En effet, un changement de variable transforme notre équation en une équation de Riccati en G= F', mais sans conditions initiales. Dans certains cas, à partir de la symétrie des paramètres infinitésimaux et de q, nous pouvons en déduire le point x' où G(x')=0. Si ce n'est pas le cas, nous nous limitons à des bonnes approximations. Cette même démarche est toujours possible si nous sommes dans des situations particulières, par exemple, lorsque nous avons une seule barrière. Dans le deuxième chapitre, nous traitons les problèmes en dimension deux ou plus. Puisque la condition de Whittle est difficile à satisfaire dans ce cas, nous essayons de généraliser les résultats du premier chapitre. Nous utilisons alors dans quelques exemples la méthode des similitudes, qui permet de transformer le problème en dimension un. Ensuite, nous proposons une nouvelle méthode de résolution. Cette dernière linéarise l'équation de programmation dynamique qui est une équation aux dérivées partielles non linéaire. Il reste à la fin à trouver les conditions initiales pour la nouvelle fonction et aussi à vérifier que les n expressions obtenues pour F sont équivalentes.
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In dieser Arbeit werden nichtüberlappende Gebietszerlegungsmethoden einerseits hinsichtlich der zu lösenden Problemklassen verallgemeinert und andererseits in bisher nicht untersuchten Kontexten betrachtet. Dabei stehen funktionalanalytische Untersuchungen zur Wohldefiniertheit, eindeutigen Lösbarkeit und Konvergenz im Vordergrund. Im ersten Teil werden lineare elliptische Dirichlet-Randwertprobleme behandelt, wobei neben Problemen mit dominantem Hauptteil auch solche mit singulärer Störung desselben, wie konvektions- oder reaktionsdominante Probleme zugelassen sind. Der zweite Teil befasst sich mit (gleichmäßig) monotonen koerziven quasilinearen elliptischen Dirichlet-Randwertproblemen. In beiden Fällen wird das Lipschitz-Gebiet in endlich viele Lipschitz-Teilgebiete zerlegt, wobei insbesondere Kreuzungspunkte und Teilgebiete ohne Außenrand zugelassen sind. Anschließend werden Transmissionsprobleme mit frei wählbaren $L^{\infty}$-Parameterfunktionen hergeleitet, wobei die Konormalenableitungen als Funktionale auf geeigneten Funktionenräumen über den Teilrändern ($H_{00}^{1/2}(\Gamma)$) interpretiert werden. Die iterative Lösung dieser Transmissionsprobleme mit einem Ansatz von Deng führt auf eine Substrukturierungsmethode mit Robin-artigen Transmissionsbedingungen, bei der eine Auswertung der Konormalenableitungen aufgrund einer geschickten Aufdatierung der Robin-Daten nicht notwendig ist (insbesondere ist die bekannte Robin-Robin-Methode von Lions als Spezialfall enthalten). Die Konvergenz bezüglich einer partitionierten $H^1$-Norm wird für beide Problemklassen gezeigt. Dabei werden keine über $H^1$ hinausgehende Regularitätsforderungen an die Lösungen gestellt und die Gebiete müssen keine zusätzlichen Glattheitsvoraussetzungen erfüllen. Im letzten Kapitel werden nichtmonotone koerzive quasilineare Probleme untersucht, wobei das Zugrunde liegende Gebiet nur in zwei Lipschitz-Teilgebiete zerlegt sein soll. Das zugehörige nichtlineare Transmissionsproblem wird durch Kirchhoff-Transformation in lineare Teilprobleme mit nichtlinearen Kopplungsbedingungen überführt. Ein optimierungsbasierter Lösungsansatz, welcher einen geeigneten Abstand der rücktransformierten Dirichlet-Daten der linearen Teilprobleme auf den Teilrändern minimiert, führt auf ein optimales Kontrollproblem. Die dabei entstehenden regularisierten freien Minimierungsprobleme werden mit Hilfe eines Gradientenverfahrens unter minimalen Glattheitsforderungen an die Nichtlinearitäten gelöst. Unter zusätzlichen Glattheitsvoraussetzungen an die Nichtlinearitäten und weiteren technischen Voraussetzungen an die Lösung des quasilinearen Ausgangsproblems, kann zudem die quadratische Konvergenz des Newton-Verfahrens gesichert werden.
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The accurate transport of an ion over macroscopic distances represents a challenging control problem due to the different length and time scales that enter and the experimental limitations on the controls that need to be accounted for. Here, we investigate the performance of different control techniques for ion transport in state-of-the-art segmented miniaturized ion traps. We employ numerical optimization of classical trajectories and quantum wavepacket propagation as well as analytical solutions derived from invariant based inverse engineering and geometric optimal control. The applicability of each of the control methods depends on the length and time scales of the transport. Our comprehensive set of tools allows us make a number of observations. We find that accurate shuttling can be performed with operation times below the trap oscillation period. The maximum speed is limited by the maximum acceleration that can be exerted on the ion. When using controls obtained from classical dynamics for wavepacket propagation, wavepacket squeezing is the only quantum effect that comes into play for a large range of trapping parameters. We show that this can be corrected by a compensating force derived from invariant based inverse engineering, without a significant increase in the operation time.
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We are currently at the cusp of a revolution in quantum technology that relies not just on the passive use of quantum effects, but on their active control. At the forefront of this revolution is the implementation of a quantum computer. Encoding information in quantum states as “qubits” allows to use entanglement and quantum superposition to perform calculations that are infeasible on classical computers. The fundamental challenge in the realization of quantum computers is to avoid decoherence – the loss of quantum properties – due to unwanted interaction with the environment. This thesis addresses the problem of implementing entangling two-qubit quantum gates that are robust with respect to both decoherence and classical noise. It covers three aspects: the use of efficient numerical tools for the simulation and optimal control of open and closed quantum systems, the role of advanced optimization functionals in facilitating robustness, and the application of these techniques to two of the leading implementations of quantum computation, trapped atoms and superconducting circuits. After a review of the theoretical and numerical foundations, the central part of the thesis starts with the idea of using ensemble optimization to achieve robustness with respect to both classical fluctuations in the system parameters, and decoherence. For the example of a controlled phasegate implemented with trapped Rydberg atoms, this approach is demonstrated to yield a gate that is at least one order of magnitude more robust than the best known analytic scheme. Moreover this robustness is maintained even for gate durations significantly shorter than those obtained in the analytic scheme. Superconducting circuits are a particularly promising architecture for the implementation of a quantum computer. Their flexibility is demonstrated by performing optimizations for both diagonal and non-diagonal quantum gates. In order to achieve robustness with respect to decoherence, it is essential to implement quantum gates in the shortest possible amount of time. This may be facilitated by using an optimization functional that targets an arbitrary perfect entangler, based on a geometric theory of two-qubit gates. For the example of superconducting qubits, it is shown that this approach leads to significantly shorter gate durations, higher fidelities, and faster convergence than the optimization towards specific two-qubit gates. Performing optimization in Liouville space in order to properly take into account decoherence poses significant numerical challenges, as the dimension scales quadratically compared to Hilbert space. However, it can be shown that for a unitary target, the optimization only requires propagation of at most three states, instead of a full basis of Liouville space. Both for the example of trapped Rydberg atoms, and for superconducting qubits, the successful optimization of quantum gates is demonstrated, at a significantly reduced numerical cost than was previously thought possible. Together, the results of this thesis point towards a comprehensive framework for the optimization of robust quantum gates, paving the way for the future realization of quantum computers.
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I present a novel design methodology for the synthesis of automatic controllers, together with a computational environment---the Control Engineer's Workbench---integrating a suite of programs that automatically analyze and design controllers for high-performance, global control of nonlinear systems. This work demonstrates that difficult control synthesis tasks can be automated, using programs that actively exploit and efficiently represent knowledge of nonlinear dynamics and phase space and effectively use the representation to guide and perform the control design. The Control Engineer's Workbench combines powerful numerical and symbolic computations with artificial intelligence reasoning techniques. As a demonstration, the Workbench automatically designed a high-quality maglev controller that outperforms a previous linear design by a factor of 20.