A produtividade dos autores sobre a Lei de Lotka

Estuda a produção estratificada dos autores produtores da literatura sobre a Lei de Lotka de 1922 a 2003 e analisa essa produtividade através dos modelos Poisson lognormal e Gauss Poisson inversa generalizada. Para tanto, faz uso dos três tipos de contagem da literatura produzida: contagem direta, contagem completa e contagem fracionada. Os dados da pesquisa são avaliados usando o teste qui-quadrado ao 0.05 nível de significância. Ambos os modelos ajustam-se muito bem à distribuição da literatura produzida, porém a distribuição Poisson Gauss inversa generalizada produz um chi-quadrado menor e prediz melhor o total de autores do que a distribuição Poisson Lognormal.

Crescimento da literatura e dos autores sobre a Lei de Lotka

Analisa o crescimento da literatura produzida sobre a Lei de Lotka, assim como o crescimento dos autores produtores dessa literatura, de 1922 a 2003. Nesse período o crescimento da literatura segue o modelo exponencial, com taxa média de crescimento de 7,5% ao ano e taxa de duplicação a cada 9,6 anos. Também o número de autores produtores da literatura cresce à proporção de 7,3% ao ano, com período de duplicação a cada 10 anos. A estatística indica bom ajuste ao modelo exponencial, com R² de 0,985 para a literatura e 0,992 para os autores, ambos a um nível de significância de 0,01.

[Volterra. Museo etrusco Guarnacci]

Référence bibliographique : Weigert, 750a

[Volterra. Museo etrusco Guarnacci]

Référence bibliographique : Weigert, 750b

[Volterra. Museo etrusco Guarnacci]

Référence bibliographique : Weigert, 750c

[Volterra. Museo etrusco Guarnacci]

Référence bibliographique : Weigert, 750d

[Volterra. Museo etrusco Guarnacci]

Référence bibliographique : Weigert, 750e

[Volterra. Museo etrusco Guarnacci]

Référence bibliographique : Weigert, 750f

[Volterra. Museo etrusco Guarnacci]

Référence bibliographique : Weigert, 749

[Volterra. Necropoli del Portone]

Référence bibliographique : Weigert, 748

Joampiero Leostello da Volterra, Ephemeridi de le cose.

F. 3 : "Jesus Maria. MCCCCLXXXIIII maggio. Registro done saranno collocati tutti i progressi del Illustrissimo et excellentissmo S. Duca di Calabria capitano generale de la Sanctissima et Serenissima Liga, da poi se partio da Cremona cum tutta sua casa per uscire in campo, et offendere li Venetiani et loro subditi inimici expressi de la prefata Liga, et excommunicati et maladicti dal sommo Pontifice papa Sixto per loro demeriti. Die 22 de maggio 1484".

Algoritmos de filtrado y control óptimo en sistemas de tipo Volterra con incertidumbres determinísticas por Irma Rosario Valadez Guzmán

Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) U.A.N.L.

Enhancement of Calcifications in Mammograms using Volterra Series based Quadratic Filter

The paper summarizes the design and implementation of a quadratic edge detection filter, based on Volterra series, for enhancing calcifications in mammograms. The proposed filter can account for much of the polynomial nonlinearities inherent in the input mammogram image and can replace the conventional edge detectors like Laplacian, gaussian etc. The filter gives rise to improved visualization and early detection of microcalcifications, which if left undetected, can lead to breast cancer. The performance of the filter is analyzed and found superior to conventional spatial edge detectors

Design, Development and Realization of Quadratic Volterra Filters for Selected Applications

The basic concepts of digital signal processing are taught to the students in engineering and science. The focus of the course is on linear, time invariant systems. The question as to what happens when the system is governed by a quadratic or cubic equation remains unanswered in the vast majority of literature on signal processing. Light has been shed on this problem when John V Mathews and Giovanni L Sicuranza published the book Polynomial Signal Processing. This book opened up an unseen vista of polynomial systems for signal and image processing. The book presented the theory and implementations of both adaptive and non-adaptive FIR and IIR quadratic systems which offer improved performance than conventional linear systems. The theory of quadratic systems presents a pristine and virgin area of research that offers computationally intensive work. Once the area of research is selected, the next issue is the choice of the software tool to carry out the work. Conventional languages like C and C++ are easily eliminated as they are not interpreted and lack good quality plotting libraries. MATLAB is proved to be very slow and so do SCILAB and Octave. The search for a language for scientific computing that was as fast as C, but with a good quality plotting library, ended up in Python, a distant relative of LISP. It proved to be ideal for scientific computing. An account of the use of Python, its scientific computing package scipy and the plotting library pylab is given in the appendix Initially, work is focused on designing predictors that exploit the polynomial nonlinearities inherent in speech generation mechanisms. Soon, the work got diverted into medical image processing which offered more potential to exploit by the use of quadratic methods. The major focus in this area is on quadratic edge detection methods for retinal images and fingerprints as well as de-noising raw MRI signals