Entendendo e interpretando os parâmetros utilizados por BLAST.

O método BLAST para determinação de similaridades entre sequências biológicas. Score e matrizes de substituição. Determinação de matrizes de substituição BLOSUM. Determinação de matrizes de substituição PAM. Resultados da teoria Estatística de comparação local de sequências. O Algoritmo usado por BLAST. NCBI-BLAST. Exemplo de busca.

Implementação Java do filtro de Marr e Hildreth para detecção de bordas.

O objetivo desta publicação é apresentar a implementação Java do algoritmo de Marr e Hildreth (Marr & Hildreth, 1980) para a detecção de bordas. O objetivo maior das implementações é a construção de uma biblioteca de processamento de imagens em Java, como software livre, sob a licença GPL (General Public License) conforme publicada pela Free Software Foundation.

Replicación Activa en NodeJS con 0MQ

Mi trabajo final de grado se centra en el aprendizaje, desarrollo y divulgación del entorno de programación NodeJS, un entorno orientado a eventos que está basado en el lenguaje de programación JavaScript en el lado del servidor. El enfoque de NodeJS es el desarrollo de aplicaciones de red altamente escalables. La escalabilidad se proporciona por la eficiencia obtenida a lo largo de los años en la optimización de código en los motores de JavaScript por la delegación asíncrona a tareas propias del sistema operativo. Aprovechando estas cualidades, desarrollo la implementación de un algoritmo basado en el modelo de replicación activa consistente en mantener copias de objetos de datos en distintos almacenes de datos. Con este modelo se constituye un sistema distribuido tolerante a fallos y de alta disponibilidad. Para los protocolos de comunicación se utilizan de los socket 0MQ y se desarrollan algunos ejemplos del uso de cada tipo de ellos.

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM) son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co) varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Fenología de la floración en lino (Linum ussitatisimum L.)

p.7-12

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM)son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co)varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Una aproximación operativa al diagnóstico y la evaluación de la comprensión del conocimiento matemático

La comprensión del conocimiento matemático constituye un objeto de investigación de interés creciente en Educación Matemática. No obstante, su elevada complejidad hace que los avances más recientes aún resulten insuficientes y reclama la necesidad de ir adoptando enfoques más operativos y menos preocupados por el estudio directo de sus aspectos internos. En tal sentido, se presentan aquí las bases de una aproximación centrada en los efectos observables de la comprensión, que utiliza el análisis de comportamientos y respuestas adaptadas a situaciones expresamente planificadas derivadas del análisis fenómeno-epistemológico del conocimiento matemático. La operatividad de la propuesta se ilustra con el estudio realizado sobre el algoritmo estándar escrito para la multiplicación de números naturales.

Incursión en el ámbito de las dos variables: optimización usando argumentos gráficos

Cuando enseñamos a los alumnos a resolver problemas, solemos abusar de la utilización de algoritmos encaminados a encontrar la solución óptima, evitando las dificultades que puede suponer la introducción de reglas más o menos complejas en el diseño de dicho algoritmo. Pero resolver un problema es mucho más que aplicar un algoritmo de forma mecánica, supone encontrar una respuesta coherente a una serie de datos relacionados dentro de un contexto. Es por esto que presentamos esta práctica, donde la utilización de un algoritmo para resolver un problema nos lleva a encontrar soluciones que descartaremos como útiles.

Algoritmos genéticos: la evolución como modelo matemático

Durante millones de años los seres vivos se han encontrado con numerosas situaciones adversas, es decir, con una enorme cantidad de problemas que han tenido que ir solucionando poco a poco mediante sucesivas adaptaciones. El éxito de la vida en innumerables entornos no es sino el reflejo de que los seres vivos han encontrado soluciones para los distintos problemas con los que se han enfrentado. Son varias las cuestiones que podemos plantearnos en relación a esta cuestión: ¿cuál es el mecanismo que ha permitido la supervivencia de los seres vivos en ambientes tan distintos?, ¿existe algún algoritmo matemático que subyazca en el mismo?, en este caso, ¿podría ser aplicable a otras situaciones y problemas? Los algoritmos genéticos son una de las herramientas que han nacido para responder a estas cuestiones.

Clasificación jerárquica ascendente con Mathematica

Hemos desarrollado el algoritmo usual de clasificación jerárquica ascendente en el sistema Mathematica. El usuario escoge la disimilitud según el tipo de datos que deba analizar: cuantitativos, cualitativos o binarios, así como el índice de agregación a utilizar. Se dispone de varias opciones para cada escogencia. Además, se ha implementado un gran número de manipulaciones sobre el árbol binario de clasificación, como el corte del árbol, la rotaciones, la dimensionalidad, el etiquetado, los colores, etc.

Áquila Earthquake (2009): influence of seismic source model and structure to modeling the strong ground motions

O sismo, ocorrido em 6 de Abril de 2009 (Mw 6,3) junto à cidade de Áquila (Itália), provocou uma grande destruição. Uma das consequências deste evento foi o impacto na opinião pública em torno da capacidade científica para a estimação da perigosidade sísmica e a necessidade de criação de sistemas de alerta sísmico. A determinação dos mecanismos de fonte sísmica de eventos sísmicos ocorridos e registados permite melhores caracterizações dos movimentos sísmicos para uma determinada área de estudo e consequentemente melhores cenários de risco. Se a região em estudo possuir propriedades físicas específicas e muito distintas de local para local, capazes de provocar alterações locais dos movimentos sísmicos (efeitos de sítio), torna-se imperativo uma caracterização bem definida do meio de propagação das ondas sísmicas de forma a poder sintetizar informação capaz de contribuir para a boa estimação da perigosidade sísmica. No âmbito deste trabalho pretende-se estudar a influência do mecanismo de fonte sísmica e da estrutura na modelação de movimentos sísmicos no caso de Áquila. A metodologia adoptada consiste na determinação da distribuição de deslizamentos sobre o plano de falha e utilização desta informação na modelação de sismogramas sintéticos (com recurso ao algoritmo E3D). Será igualmente estabelecida uma comparação de resultados considerando-se um meio com e sem bacia e considerando-se uma fonte pontual e uma fonte extensa.

Geometric optimization on visibility problems: metaheuristic and exact solutions

Os problemas de visibilidade têm diversas aplicações a situações reais. Entre os mais conhecidos, e exaustivamente estudados, estão os que envolvem os conceitos de vigilância e ocultação em estruturas geométricas (problemas de vigilância e ocultação). Neste trabalho são estudados problemas de visibilidade em estruturas geométricas conhecidas como polígonos, uma vez que estes podem representar, de forma apropriada, muitos dos objectos reais e são de fácil manipulação computacional. O objectivo dos problemas de vigilância é a determinação do número mínimo de posições para a colocação de dispositivos num dado polígono, de modo a que estes dispositivos consigam “ver” a totalidade do polígono. Por outro lado, o objectivo dos problemas de ocultação é a determinação do número máximo de posições num dado polígono, de modo a que quaisquer duas posições não se consigam “ver”. Infelizmente, a maior parte dos problemas de visibilidade em polígonos são NP-difíceis, o que dá origem a duas linhas de investigação: o desenvolvimento de algoritmos que estabelecem soluções aproximadas e a determinação de soluções exactas para classes especiais de polígonos. Atendendo a estas duas linhas de investigação, o trabalho é dividido em duas partes. Na primeira parte são propostos algoritmos aproximados, baseados essencialmente em metaheurísticas e metaheurísticas híbridas, para resolver alguns problemas de visibilidade, tanto em polígonos arbitrários como ortogonais. Os problemas estudados são os seguintes: “Maximum Hidden Vertex Set problem”, “Minimum Vertex Guard Set problem”, “Minimum Vertex Floodlight Set problem” e “Minimum Vertex k-Modem Set problem”. São também desenvolvidos métodos que permitem determinar a razão de aproximação dos algoritmos propostos. Para cada problema são implementados os algoritmos apresentados e é realizado um estudo estatístico para estabelecer qual o algoritmo que obtém as melhores soluções num tempo razoável. Este estudo permite concluir que as metaheurísticas híbridas são, em geral, as melhores estratégias para resolver os problemas de visibilidade estudados. Na segunda parte desta dissertação são abordados os problemas “Minimum Vertex Guard Set”, “Maximum Hidden Set” e “Maximum Hidden Vertex Set”, onde são identificadas e estudadas algumas classes de polígonos para as quais são determinadas soluções exactas e/ou limites combinatórios.

Subspace-based techniques and applications

Este trabalho focou-se no estudo de técnicas de sub-espaço tendo em vista as aplicações seguintes: eliminação de ruído em séries temporais e extracção de características para problemas de classificação supervisionada. Foram estudadas as vertentes lineares e não-lineares das referidas técnicas tendo como ponto de partida os algoritmos SSA e KPCA. No trabalho apresentam-se propostas para optimizar os algoritmos, bem como uma descrição dos mesmos numa abordagem diferente daquela que é feita na literatura. Em qualquer das vertentes, linear ou não-linear, os métodos são apresentados utilizando uma formulação algébrica consistente. O modelo de subespaço é obtido calculando a decomposição em valores e vectores próprios das matrizes de kernel ou de correlação/covariância calculadas com um conjunto de dados multidimensional. A complexidade das técnicas não lineares de subespaço é discutida, nomeadamente, o problema da pre-imagem e a decomposição em valores e vectores próprios de matrizes de dimensão elevada. Diferentes algoritmos de préimagem são apresentados bem como propostas alternativas para a sua optimização. A decomposição em vectores próprios da matriz de kernel baseada em aproximações low-rank da matriz conduz a um algoritmo mais eficiente- o Greedy KPCA. Os algoritmos são aplicados a sinais artificiais de modo a estudar a influência dos vários parâmetros na sua performance. Para além disso, a exploração destas técnicas é extendida à eliminação de artefactos em séries temporais biomédicas univariáveis, nomeadamente, sinais EEG.

Dimensioning of multilayer optical networks

Este trabalho apresenta um estudo sobre o dimensionamento de redes ópticas, com vistas a obter um modelo de dimensionamento para redes de transporte sobreviventes. No estudo utilizou-se uma abordagem estatística em detrimento à determinística. Inicialmente, apresentam-se as principais tecnologias e diferentes arquitecturas utilizadas nas redes ópticas de transporte. Bem como os principais esquemas de sobrevivência e modos de transporte. São identificadas variáveis necessárias e apresenta-se um modelo dimensionamento para redes de transporte, tendo-se dado ênfase às redes com topologia em malha e considerando os modos de transporte opaco, transparente e translúcido. É feita uma análise rigorosa das características das topologias de redes de transporte reais, e desenvolve-se um gerador de topologias de redes de transporte, para testar a validade dos modelos desenvolvidos. Também é implementado um algoritmo genético para a obtenção de uma topologia optimizada para um dado tráfego. São propostas expressões para o cálculo de variáveis não determinísticas, nomeadamente, para o número médio de saltos de um pedido, coeficiente de protecção e coeficiente de restauro. Para as duas últimas, também é analisado o impacto do modelo de tráfego. Verifica-se que os resultados obtidos pelas expressões propostas são similares às obtidas por cálculo numérico, e que o modelo de tráfego não influencia significativamente os valores obtidos para os coeficientes. Finalmente, é demonstrado que o modelo proposto é útil para o dimensionamento e cálculo dos custos de capital de redes com informação incompleta.

Regularization and Bang-bang conjugate times in optimal control

Consideramos o problema de controlo óptimo de tempo mínimo para sistemas de controlo mono-entrada e controlo afim num espaço de dimensão finita com condições inicial e final fixas, onde o controlo escalar toma valores num intervalo fechado. Quando aplicamos o método de tiro a este problema, vários obstáculos podem surgir uma vez que a função de tiro não é diferenciável quando o controlo é bang-bang. No caso bang-bang os tempos conjugados são teoricamente bem definidos para este tipo de sistemas de controlo, contudo os algoritmos computacionais directos disponíveis são de difícil aplicação. Por outro lado, no caso suave o conceito teórico e prático de tempos conjugados é bem conhecido, e ferramentas computacionais eficazes estão disponíveis. Propomos um procedimento de regularização para o qual as soluções do problema de tempo mínimo correspondente dependem de um parâmetro real positivo suficientemente pequeno e são definidas por funções suaves em relação à variável tempo, facilitando a aplicação do método de tiro simples. Provamos, sob hipóteses convenientes, a convergência forte das soluções do problema regularizado para a solução do problema inicial, quando o parâmetro real tende para zero. A determinação de tempos conjugados das trajectórias localmente óptimas do problema regularizado enquadra-se na teoria suave conhecida. Provamos, sob hipóteses adequadas, a convergência do primeiro tempo conjugado do problema regularizado para o primeiro tempo conjugado do problema inicial bang-bang, quando o parâmetro real tende para zero. Consequentemente, obtemos um algoritmo eficiente para a computação de tempos conjugados no caso bang-bang.