On surrogate methods for detecting lateral gene transfer

Surrogate methods for detecting lateral gene transfer are those that do not require inference of phylogenetic trees. Herein I apply four such methods to identify open reading frames (ORFs) in the genome of Escherichia coli K12 that may have arisen by lateral gene transfer. Only two of these methods detect the same ORFs more frequently than expected by chance, whereas several intersections contain many fewer ORFs than expected. Each of the four methods detects a different non-random set of ORFs. The methods may detect lateral ORFs of different relative ages; testing this hypothesis will require rigorous inference of trees. (C) 2001 Federation of European Microbiological Societies. Published by Elsevier Science BN. All rights reserved.

Estimating economic relationships subject to firm- and time-varying equality and inequality constraints

Applied econometricians often fail to impose economic regularity constraints in the exact form economic theory prescribes. We show how the Singular Value Decomposition (SVD) Theorem and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods can be used to rigorously impose time- and firm-varying equality and inequality constraints. To illustrate the technique we estimate a system of translog input demand functions subject to all the constraints implied by economic theory, including observation-varying symmetry and concavity constraints. Results are presented in the form of characteristics of the estimated posterior distributions of functions of the parameters. Copyright (C) 2001 John Wiley Sons, Ltd.

Efficient simulation of a Tandem Jackson Network

The two-node tandem Jackson network serves as a convenient reference model for the analysis and testing of different methodologies and techniques in rare event simulation. In this paper we consider a new approach to efficiently estimate the probability that the content of the second buffer exceeds some high level L before it becomes empty, starting from a given state. The approach is based on a Markov additive process representation of the buffer processes, leading to an exponential change of measure to be used in an importance sampling procedure. Unlike changes of measures proposed and studied in recent literature, the one derived here is a function of the content of the first buffer. We prove that when the first buffer is finite, this method yields asymptotically efficient simulation for any set of arrival and service rates. In fact, the relative error is bounded independent of the level L; a new result which is not established for any other known method. When the first buffer is infinite, we propose a natural extension of the exponential change of measure for the finite buffer case. In this case, the relative error is shown to be bounded (independent of L) only when the second server is the bottleneck; a result which is known to hold for some other methods derived through large deviations analysis. When the first server is the bottleneck, experimental results using our method seem to suggest that the relative error is bounded linearly in L.

A note on quasi-stationary distributions of birth-death processes and the SIS logistic epidemic

For Markov processes on the positive integers with the origin as an absorbing state, Ferrari, Kesten, Martinez and Picco studied the existence of quasi-stationary and limiting conditional distributions by characterizing quasi-stationary distributions as fixed points of a transformation Phi on the space of probability distributions on {1, 2,.. }. In the case of a birth-death process, the components of Phi(nu) can be written down explicitly for any given distribution nu. Using this explicit representation, we will show that Phi preserves likelihood ratio ordering between distributions. A conjecture of Kryscio and Lefevre concerning the quasi-stationary distribution of the SIS logistic epidemic follows as a corollary.

The use of stochastic dynamic programming in optimal landscape reconstruction for metapopulations

A decision theory framework can be a powerful technique to derive optimal management decisions for endangered species. We built a spatially realistic stochastic metapopulation model for the Mount Lofty Ranges Southern Emu-wren (Stipiturus malachurus intermedius), a critically endangered Australian bird. Using diserete-time Markov,chains to describe the dynamics of a metapopulation and stochastic dynamic programming (SDP) to find optimal solutions, we evaluated the following different management decisions: enlarging existing patches, linking patches via corridors, and creating a new patch. This is the first application of SDP to optimal landscape reconstruction and one of the few times that landscape reconstruction dynamics have been integrated with population dynamics. SDP is a powerful tool that has advantages over standard Monte Carlo simulation methods because it can give the exact optimal strategy for every landscape configuration (combination of patch areas and presence of corridors) and pattern of metapopulation occupancy, as well as a trajectory of strategies. It is useful when a sequence of management actions can be performed over a given time horizon, as is the case for many endangered species recovery programs, where only fixed amounts of resources are available in each time step. However, it is generally limited by computational constraints to rather small networks of patches. The model shows that optimal metapopulation, management decisions depend greatly on the current state of the metapopulation,. and there is no strategy that is universally the best. The extinction probability over 30 yr for the optimal state-dependent management actions is 50-80% better than no management, whereas the best fixed state-independent sets of strategies are only 30% better than no management. This highlights the advantages of using a decision theory tool to investigate conservation strategies for metapopulations. It is clear from these results that the sequence of management actions is critical, and this can only be effectively derived from stochastic dynamic programming. The model illustrates the underlying difficulty in determining simple rules of thumb for the sequence of management actions for a metapopulation. This use of a decision theory framework extends the capacity of population viability analysis (PVA) to manage threatened species.

A new method for analysing the equilibrium and time-dependent behaviour of Markovian models

Many large-scale stochastic systems, such as telecommunications networks, can be modelled using a continuous-time Markov chain. However, it is frequently the case that a satisfactory analysis of their time-dependent, or even equilibrium, behaviour is impossible. In this paper, we propose a new method of analyzing Markovian models, whereby the existing transition structure is replaced by a more amenable one. Using rates of transition given by the equilibrium expected rates of the corresponding transitions of the original chain, we are able to approximate its behaviour. We present two formulations of the idea of expected rates. The first provides a method for analysing time-dependent behaviour, while the second provides a highly accurate means of analysing equilibrium behaviour. We shall illustrate our approach with reference to a variety of models, giving particular attention to queueing and loss networks. (C) 2003 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Estudo da camada limite atmosférica em regiões metropolitanas costeiras com simulações de brisa marítima

O principal objetivo deste trabalho foi identificar e caracterizar a evolução diária da Camada Limite Atmosférica (CLA) na Região da Grande Vitória (RGV), Estado do Espírito Santo, Brasil e na Região de Dunkerque (RD), Departamento Nord Pas-de-Calais, França, avaliando a acurácia de parametrizações usadas no modelo meteorológico Weather Research and Forecasting (WRF) em detectar a formação e atributos da Camada Limite Interna (CLI) que é formada pelas brisas marítimas. A RGV tem relevo complexo, em uma região costeira de topografia acidentada e uma cadeia de montanhas paralela à costa. A RD tem relevo simples, em uma região costeira com pequenas ondulações que não chegam a ultrapassar 150 metros, ao longo do domínio de estudos. Para avaliar os resultados dos prognósticos feitos pelo modelo, foram utilizados os resultados de duas campanhas: uma realizada na cidade de Dunkerque, no norte da França, em Julho de 2009, utilizando um sistema light detection and ranging (LIDAR), um sonic detection and ranging (SODAR) e dados de uma estação meteorológica de superfície (EMS); outra realizada na cidade de Vitória – Espírito Santo, no mês de julho de 2012, também usando um LIDAR, um SODAR e dados de uma EMS. Foram realizadas simulações usando três esquemas de parametrizações para a CLA, dois de fechamento não local, Yonsei University (YSU) e Asymmetric Convective Model 2 (ACM2) e um de fechamento local, Mellor Yamada Janjic (MYJ) e dois esquemas de camada superficial do solo (CLS), Rapid Update Cycle (RUC) e Noah. Tanto para a RGV quanto para a RD, foram feitas simulações com as seis possíveis combinações das três parametrizações de CLA e as duas de CLS, para os períodos em que foram feitas as campanhas, usando quatro domínios aninhados, sendo os três maiores quadrados com dimensões laterais de 1863 km, 891 km e 297 km, grades de 27 km, 9 km e 3 km, respectivamente, e o domínio de estudo, com dimensões de 81 km na direção Norte-Sul e 63 km na Leste-Oeste, grade de 1 km, com 55 níveis verticais, até um máximo de, aproximadamente, 13.400 m, mais concentrados próximos ao solo. Os resultados deste trabalho mostraram que: a) dependendo da configuração adotada, o esforço computacional pode aumentar demasiadamente, sem que ocorra um grande aumento na acurácia dos resultados; b) para a RD, a simulação usando o conjunto de parametrizações MYJ para a CLA com a parametrização Noah produziu a melhor estimativa captando os fenômenos da CLI. As simulações usando as parametrizações ACM2 e YSU inferiram a entrada da brisa com atraso de até três horas; c) para a RGV, a simulação que usou as parametrizações YSU para a CLA em conjunto com a parametrização Noah para CLS foi a que conseguiu fazer melhores inferências sobre a CLI. Esses resultados sugerem a necessidade de avaliações prévias do esforço computacional necessário para determinadas configurações, e sobre a acurácia de conjuntos de parametrizações específicos para cada região pesquisada. As diferenças estão associadas com a capacidade das diferentes parametrizações em captar as informações superficiais provenientes das informações globais, essenciais para determinar a intensidade de mistura turbulenta vertical e temperatura superficial do solo, sugerindo que uma melhor representação do uso de solo é fundamental para melhorar as estimativas sobre a CLI e demais parâmetros usados por modelos de dispersão de poluentes atmosféricos.

Época de semeadura do milho para a região de Sete Lagoas, MG, baseada na probabilidade de ocorrência de períodos secos e chuvosos

O objetivo deste estudo foi determinar as probabilidades de ocorrência de períodos secos e chuvosos na região de Sete Lagoas, MG, a partir de uma série de 66 anos de dados diários de precipitação pluvial, visando subsidiar a definição da melhor data de semeadura do milho. Foram considerados dias secos aqueles que apresentaram precipitação inferior à evapotranspiração do milho, ETmilho. O estudo foi realizado para as fases de floração e enchimento de grãos a partir de sete datas de semeadura DS (01/10, 16/10, 31/10, 15/11, 01/12, 16/12 e 31/12). As chances de ocorrência dos períodos secos e chuvosos foram estimadas mediante o uso da cadeia de Markov. A probabilidade de ocorrência de dias secos foi sempre superior à de dias chuvosos. As maiores possibilidades de ocorrência de dias secos foram observadas entre as DS 15/11 e 31/12. A maior probabilidade de ocorrência de dias chuvosos foi registrada na DS 01/10. Considerando o ciclo médio estudado (para a fase mais crítica do milho), a combinação de menor chance de períodos secos com a de dias chuvosos indica que as melhores datas para iniciar a semeadura de sequeiro seriam as de DS 01/10 e 16/10.

Metodologia para estimar o número de dias trabalháveis com máquinas agrícolas

No atual modelo de agricultura, é indispensável que o produtor conheça a real disponibilidade de tempo para a execução das operações agrícolas ao longo do ciclo das culturas. Este é o primeiro passo para se planejar e se obter maior eficiência na execução dessas operações, que estão sujeitas às variações do clima. As variáveis meteorológicas de uma determinada região influenciam diretamente no número de dias disponíveis para trabalhar com máquinas agrícolas. O objetivo deste trabalho foi estimar as probabilidades de ocorrência de dias favoráveis para o trabalho mecanizado, utilizando-se informações meteorológicas do município de Santa Maria, RS, Brasil. As condições para se considerar o dia como favorável para o trabalho com máquinas foram a precipitação < 5 mm e o armazenamento de água no solo (ARM) entre 40 e 90% da capacidade de água disponível (CAD). O método da cadeia de Markov de primeira ordem foi utilizado para estimar as probabilidades condicionais de dias favoráveis ao trabalho com máquinas. Os resultados indicam que a metodologia aplicada para estimar as probabilidades de dias favoráveis ao uso de máquinas agrícolas foi viável, evidenciando as épocas mais apropriadas à execução de operações agrícolas mecanizadas no campo, para o município de Santa Maria, RS.

A eficácia das transferências de renda: as tendências da desigualdade antes e depois do Programa Bolsa Família

Ao propor a utilização dos métodos cadeia de Markov e diferenças em diferenças na análise da eficácia do Programa Bolsa Família este trabalho buscou contribuir para o estado da arte na temática de estudos aplicados das políticas públicas de transferência de renda. Fez-se uso combinado desses métodos em dois períodos: antes da implantação do Programa e após sua implantação. Os resultados revelaram que, após a implantação do Bolsa Família, o "ciclo da pobreza" apresentou sinais de ruptura, devido a uma tendência de convergência para níveis de renda mais elevados e probabilidade de mitigar a pobreza nas classes de renda menos favorecidas da população brasileira. Assim, no longo prazo, vislumbra-se a possibilidade de alterar e combater a dinâmica do ciclo da pobreza e exclusão social.

Análise funcional comparativa de algoritmos de aprendizagem por reforço

De entre todos os paradigmas de aprendizagem actualmente identificados, a Aprendizagem por Reforço revela-se de especial interesse e aplicabilidade nos inúmeros processos que nos rodeiam: desde a solitária sonda que explora o planeta mais remoto, passando pelo programa especialista que aprende a apoiar a decisão médica pela experiencia adquirida, até ao cão de brincar que faz as delícias da criança interagindo com ela e adaptando-se aos seus gostos, e todo um novo mundo que nos rodeia e apela crescentemente a que façamos mais e melhor nesta área. Desde o aparecimento do conceito de aprendizagem por reforço, diferentes métodos tem sido propostos para a sua concretização, cada um deles abordando aspectos específicos. Duas vertentes distintas, mas complementares entre si, apresentam-se como características chave do processo de aprendizagem por reforço: a obtenção de experiência através da exploração do espaço de estados e o aproveitamento do conhecimento obtido através dessa mesma experiência. Esta dissertação propõe-se seleccionar alguns dos métodos propostos mais promissores de ambas as vertentes de exploração e aproveitamento, efectuar uma implementação de cada um destes sobre uma plataforma modular que permita a simulação do uso de agentes inteligentes e, através da sua aplicação na resolução de diferentes configurações de ambientes padrão, gerar estatísticas funcionais que permitam inferir conclusões que retractem entre outros aspectos a sua eficiência e eficácia comparativas em condições específicas.

A hybrid approach to multi-agent decision-making

In the aftermath of a large-scale disaster, agents' decisions derive from self-interested (e.g. survival), common-good (e.g. victims' rescue) and teamwork (e.g. fire extinction) motivations. However, current decision-theoretic models are either purely individual or purely collective and find it difficult to deal with motivational attitudes; on the other hand, mental-state based models find it difficult to deal with uncertainty. We propose a hybrid, CvI-JI, approach that combines: i) collective 'versus' individual (CvI) decisions, founded on the Markov decision process (MDP) quantitative evaluation of joint-actions, and ii)joint-intentions (JI) formulation of teamwork, founded on the belief-desire-intention (BDI) architecture of general mental-state based reasoning. The CvI-JI evaluation explores the performance's improvement

Simulation of default events in a CDX and estimation of the spread

The portfolio generating the iTraxx EUR index is modeled by coupled Markov chains. Each of the industries of the portfolio evolves according to its own Markov transition matrix. Using a variant of the method of moments, the model parameters are estimated from a data set of Standard and Poor's. Swap spreads are evaluated by Monte-Carlo simulations. Along with an actuarially fair spread, at least squares spread is considered.

Volatility regimes for the VIX index

This article presents a Markov chain framework to characterize the behavior of the CBOE Volatility Index (VIX index). Two possible regimes are considered: high volatility and low volatility. The specification accounts for deviations from normality and the existence of persistence in the evolution of the VIX index. Since the time evolution of the VIX index seems to indicate that its conditional variance is not constant over time, I consider two different versions of the model. In the first one, the variance of the index is a function of the volatility regime, whereas the second version includes an autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) specification for the conditional variance of the index.