SYMMETRICAL ORTHOGONAL POLYNOMIALS AND THE ASSOCIATED ORTHOGONAL L-POLYNOMIALS

We show how symmetric orthogonal polynomials can be linked to polynomials associated with certain orthogonal L-polynomials. We provide some examples to illustrate the results obtained Finally as an application, we derive information regarding the orthogonal polynomials associated with the weight function (1 + kx(2))(1 - x(2))(-1/2), k > 0.

Modified Chebyshev algorithm: some applications

Two applications of the modified Chebyshev algorithm are considered. The first application deals with the generation of orthogonal polynomials associated with a weight function having singularities on or near the end points of the interval of orthogonality. The other application involves the generation of real Szego polynomials.

Obtenção das distribuições de carga/massa e momentos no 'INTPOT. 4 HE' com o método de coordenadas geradoras

Pós-graduação em Física - IFT

Migração (2,5-D) com amplitudes verdadeiras em meios com gradiente constante de velocidade

A migração com amplitudes verdadeiras de dados de reflexão sísmica, em profundidade ou em tempo, possibilita que seja obtida uma medida dos coeficientes de reflexão dos chamados eventos de reflexão primária. Estes eventos são constituídos, por exemplo, pelas reflexões de ondas longitudinais P-P em refletores de curvaturas arbitrárias e suaves. Um dos métodos mais conhecido é o chamado migração de Kirchhoff, através do qual a imagem sísmica é produzida pela integração do campo de ondas sísmicas, utilizando-se superfícies de difrações, denominadas de Superfícies de Huygens. A fim de se obter uma estimativa dos coeficientes de reflexão durante a migração, isto é a correção do efeito do espalhamento geométrico, utiliza-se uma função peso no operador integral de migração. A obtenção desta função peso é feita pela solução assintótica da integral em pontos estacionários. Tanto no cálculo dos tempos de trânsito como na determinação da função peso, necessita-se do traçamento de raios, o que torna a migração em situações de forte heterogeneidade da propriedade física um processo com alto custo computacional. Neste trabalho é apresentado um algoritmo de migração em profundidade com amplitudes verdadeiras, para o caso em que se tem uma fonte sísmica pontual, sendo o modelo de velocidades em subsuperfície representado por uma função que varia em duas dimensões, e constante na terceira dimensão. Esta situação, conhecida como modelo dois-e-meio dimensional (2,5-D), possui características típicas de muitas situações de interesse na exploração do petróleo, como é o caso da aquisição de dados sísmicos 2-D com receptores ao longo de uma linha sísmica e fonte sísmica 3-D. Em particular, é dada ênfase ao caso em que a velocidade de propagação da onda sísmica varia linearmente com a profundidade. Outro tópico de grande importância abordado nesse trabalho diz respeito ao método de inversão sísmica denominado empilhamento duplo de difrações. Através do quociente de dois empilhamentos com pesos apropriados, pode-se determinar propriedades físicas e parâmetros geométricos relacionados com a trajetória do raio refletido, os quais podem ser utilizados a posteriori no processamento dos dados sísmicos, visando por exemplo, a análise de amplitudes.

Migração 3-D Kirchhoff-Gaussian-Beam (KGB) pré-empilhamento no domínio da profundidade

O Feixe Gaussiano (FG) é uma solução assintótica da equação da elastodinâmica na vizinhança paraxial de um raio central, a qual se aproxima melhor do campo de ondas do que a aproximação de ordem zero da Teoria do Raio. A regularidade do FG na descrição do campo de ondas, assim como a sua elevada precisão em algumas regiões singulares do meio de propagação, proporciona uma forte alternativa na solução de problemas de modelagem e imageamento sísmicos. Nesta Tese, apresenta-se um novo procedimento de migração sísmica pré-empilhamento em profundidade com amplitudes verdadeiras, que combina a flexibilidade da migração tipo Kirchhoff e a robustez da migração baseada na utilização de Feixes Gaussianos para a representação do campo de ondas. O algoritmo de migração proposto é constituído por dois processos de empilhamento: o primeiro é o empilhamento de feixes (“beam stack”) aplicado a subconjuntos de dados sísmicos multiplicados por uma função peso definida de modo que o operador de empilhamento tenha a mesma forma da integral de superposição de Feixes Gaussianos; o segundo empilhamento corresponde à migração Kirchhoff tendo como entrada os dados resultantes do primeiro empilhamento. Pelo exposto justifica-se a denominação migração Kirchhoff-Gaussian-Beam (KGB). As principais características que diferenciam a migração KGB, durante a realização do primeiro empilhamento, de outros métodos de migração que também utilizam a teoria dos Feixes Gaussianos, são o uso da primeira zona de Fresnel projetada para limitar a largura do feixe e a utilização, no empilhamento do feixe, de uma aproximação de segunda ordem do tempo de trânsito de reflexão. Como exemplos são apresentadas aplicações a dados sintéticos para modelos bidimensionais (2-D) e tridimensionais (3-D), correspondentes aos modelos Marmousi e domo de sal da SEG/EAGE, respectivamente.

Análise do efeito da discretização do modelo de velocidades nas migrações Kirchhoff e Kirchhoff-Gaussian- Beam 2D pré-empilhamento em profundidade

O Feixe Gaussiano (FG) é uma solução assintótica da equação da elastodinâmica na vizinhança paraxial de um raio central, a qual se aproxima melhor do campo de ondas do que a aproximação de ordem zero da Teoria do Raio. A regularidade do FG na descrição do campo de ondas, assim como a sua elevada precisão em algumas regiões singulares do meio de propagação, proporciona uma forte alternativa no imageamento sísmicos. Nesta dissertação, apresenta-se um novo procedimento de migração sísmica pré-empilhamento em profundidade com amplitudes verdadeiras, que combina a flexibilidade da migração tipo Kirchhoff e a robustez da migração baseada na utilização de Feixes Gaussianos para a representação do campo de ondas. O algoritmo de migração proposto é constituído por dois processos de empilhamento: o primeiro é o empilhamento de feixes (“beam stack”) aplicado a subconjuntos de dados sísmicos multiplicados por uma função peso definida de modo que o operador de empilhamento tenha a mesma forma da integral de superposição de Feixes Gaussianos; o segundo empilhamento corresponde à migração Kirchhoff tendo como entrada os dados resultantes do primeiro empilhamento. Pelo exposto justifica-se a denominação migração Kirchhoff-Gaussian-Beam (KGB).Afim de comparar os métodos Kirchhoff e KGB com respeito à sensibilidade em relação ao comprimento da discretização, aplicamos no conjunto de dados conhecido como Marmousi 2-D quatro grids de velocidade, ou seja, 60m, 80m 100m e 150m. Como resultado, temos que ambos os métodos apresentam uma imagem muito melhor para o menor intervalo de discretização da malha de velocidade. O espectro de amplitude das seções migradas nos fornece o conteúdo de frequência espacial das seções das imagens obtidas.

Migração com amplitude verdadeira em meios bidimensionais (2-D) e introdução ao caso 2,5-D

Nos últimos anos tem-se verificado através de várias publicações um interesse crescente em métodos de migração com amplitude verdadeira, com o objetivo de obter mais informações sobre as propriedades de refletividade da subsuperfície da terra. A maior parte desses trabalhos tem tratado deste tema baseando-se na aproximação de Born, como em Bleistein (1987) e Bleistein et al. (1987), ou na aproximação do campo de ondas pela teoria do raio como Hubral et al. (1991), Schleicher et al. (1993) e Martins et al. (1997). Considerando configurações arbitrárias de fontes e receptores, as reflexões primárias compressionais podem ser imageadas em reflexões migradas no domínio do tempo ou profundidade de tal modo que as amplitudes do campo de ondas migrado são uma medida do coeficiente de reflexão dependente do ângulo de incidência. Para realizar esta tarefa, vários algoritmos têm sido propostos nos últimos anos baseados nas aproximações de Kirchhoff e Born. Essas duas abordagens utilizam um operador integral de empilhamento de difrações ponderado que é aplicado aos dados da seção sísmica de entrada. Como resultado obtém-se uma seção migrada onde, em cada ponto refletor, tem-se o pulso da fonte com amplitude proporcional ao coeficiente de reflexão naquele ponto. Baseando-se na aproximação de Kirchhoff e na aproximação da teoria do raio do campo de ondas, neste trabalho é obtida a função peso para modelos bidimensionais (2-D) e dois e meio dimensionais (2,5-D) que é aplicada a dados sintéticos com e sem ruído. O resultado mostra a precisão e estabilidade do método de migração em 2-D e 2,5-D como uma ferramenta para a obtenção de informações importantes da subsuperfície da terra, que é de grande interesse para a análise da variação da amplitude com o afastamento (ângulo). Em suma, este trabalho apresenta expressões para as funções peso 2-D e 2,5-D em função de parâmetros ao longo de cada ramo do raio. São mostrados exemplos da aplicação do algoritmo de migração em profundidade a dados sintéticos 2-D e 2,5-D obtidos por modelamento sísmico através da teoria do raio usando o pacote Seis88 (Cervený e Psencík, 1988) e os resultados confirmaram a remoção do espalhamento geométrico dos dados migrados mesmo na presença de ruído. Testes adicionais foram realizados para a análise do efeito de alongamento do pulso na migração em profundidade (Tygel et al., 1994) e a aplicação do empilhamento múltiplo (Tygel et al., 1993) para a estimativa de atributos dos pontos de reflexão - no caso o ângulo de reflexão e a posição do receptor.

Migração com amplitude verdadeira em meios com gradiente constante de velocidade

Este trabalho tem por objetivo a aplicação de um método de migração com amplitudes verdadeiras, considerando-se um meio acústico onde a velocidade de propagação varia linearmente com a profundidade. O método de migração é baseado na teoria dos raios e na integral de migração de Kirchhoff, procurando posicionar de forma correta os refletores e recuperar os respetivos coeficientes de reflexão. No processo de recuperação dos coeficientes de reflexão, busca-se corrigir o fator de espalhamento geométrico de reflexões sísmicas primárias, sem o conhecimento a priori dos refletores procurados. Ao considerar-se configurações fonte-receptor arbitrárias, as reflexões primárias podem ser imageadas no tempo ou profundidade, sendo as amplitudes do campo de ondas migrado uma medida dos coeficientes de reflexão (função do ângulo de incidência). Anteriormente têm sido propostos alguns algoritmos baseados na aproximação de Born ou Kirchhoff. Todos são dados em forma de um operador integral de empilhamento de difrações, que são aplicados à entrada dos dados sísmicos. O resultado é uma seção sísmica migrada, onde cada ponto de reflexão é imageado com uma amplitude proporcional ao coeficiente de reflexão no ponto. No presente caso, o processo de migração faz uso de um modelo com velocidade que apresenta uma distribuição que varia linearmente com a profundidade, conhecido também como gradiente constante de velocidade. O esquema de migração corresponde a uma versão modificada da migração de empilhamento por difração e faz uso explícito da teoria do raio, por exemplo, na descrição de tempos de trânsito e amplitudes das reflexões primárias, com as quais a operação de empilhamento e suas propriedades podem ser entendidas geometricamente. Efeitos como o espalhamento geométrico devido à trajetória do raio levam a distorção das amplitudes. Estes efeitos têm que ser corregidos durante o processamento dos dados sísmicos. Baseados na integral de migração de Kirchhoff e na teoria paraxial dos raios, foi derivada a função peso e o operador da integral por empilhamento de difrações para um modelo sísmico 2,5-D, e aplicado a uma serie de dados sintéticos em ambientes com ruído e livre de ruído. O resultado mostra a precisão e estabilidade do método de migração em um meio 2,5-D como ferramenta para obter informação sobre as propriedades de refletividade da subsuperfície da terra. Neste método não são levados em consideração a existência de caústicas nem a atenuação devido a fricção interna.

Fuzzy Connectedness Image Segmentation in Graph Cut Formulation: A Linear-Time Algorithm and a Comparative Analysis

A deep theoretical analysis of the graph cut image segmentation framework presented in this paper simultaneously translates into important contributions in several directions. The most important practical contribution of this work is a full theoretical description, and implementation, of a novel powerful segmentation algorithm, GC(max). The output of GC(max) coincides with a version of a segmentation algorithm known as Iterative Relative Fuzzy Connectedness, IRFC. However, GC(max) is considerably faster than the classic IRFC algorithm, which we prove theoretically and show experimentally. Specifically, we prove that, in the worst case scenario, the GC(max) algorithm runs in linear time with respect to the variable M=|C|+|Z|, where |C| is the image scene size and |Z| is the size of the allowable range, Z, of the associated weight/affinity function. For most implementations, Z is identical to the set of allowable image intensity values, and its size can be treated as small with respect to |C|, meaning that O(M)=O(|C|). In such a situation, GC(max) runs in linear time with respect to the image size |C|. We show that the output of GC(max) constitutes a solution of a graph cut energy minimization problem, in which the energy is defined as the a"" (a) norm ayenF (P) ayen(a) of the map F (P) that associates, with every element e from the boundary of an object P, its weight w(e). This formulation brings IRFC algorithms to the realm of the graph cut energy minimizers, with energy functions ayenF (P) ayen (q) for qa[1,a]. Of these, the best known minimization problem is for the energy ayenF (P) ayen(1), which is solved by the classic min-cut/max-flow algorithm, referred to often as the Graph Cut algorithm. We notice that a minimization problem for ayenF (P) ayen (q) , qa[1,a), is identical to that for ayenF (P) ayen(1), when the original weight function w is replaced by w (q) . Thus, any algorithm GC(sum) solving the ayenF (P) ayen(1) minimization problem, solves also one for ayenF (P) ayen (q) with qa[1,a), so just two algorithms, GC(sum) and GC(max), are enough to solve all ayenF (P) ayen (q) -minimization problems. We also show that, for any fixed weight assignment, the solutions of the ayenF (P) ayen (q) -minimization problems converge to a solution of the ayenF (P) ayen(a)-minimization problem (ayenF (P) ayen(a)=lim (q -> a)ayenF (P) ayen (q) is not enough to deduce that). An experimental comparison of the performance of GC(max) and GC(sum) algorithms is included. This concentrates on comparing the actual (as opposed to provable worst scenario) algorithms' running time, as well as the influence of the choice of the seeds on the output.

Tests for Comparing Mark-Specific Hazards and Cumulative Incidence Functions

It is of interest in some applications to determine whether there is a relationship between a hazard rate function (or a cumulative incidence function) and a mark variable which is only observed at uncensored failure times. We develop nonparametric tests for this problem when the mark variable is continuous. Tests are developed for the null hypothesis that the mark-specific hazard rate is independent of the mark versus ordered and two-sided alternatives expressed in terms of mark-specific hazard functions and mark-specific cumulative incidence functions. The test statistics are based on functionals of a bivariate test process equal to a weighted average of differences between a Nelson--Aalen-type estimator of the mark-specific cumulative hazard function and a nonparametric estimator of this function under the null hypothesis. The weight function in the test process can be chosen so that the test statistics are asymptotically distribution-free.Asymptotically correct critical values are obtained through a simple simulation procedure. The testing procedures are shown to perform well in numerical studies, and are illustrated with an AIDS clinical trial example. Specifically, the tests are used to assess if the instantaneous or absolute risk of treatment failure depends on the amount of accumulation of drug resistance mutations in a subject's HIV virus. This assessment helps guide development of anti-HIV therapies that surmount the problem of drug resistance.

Efficiency Bounds for Estimating Linear Functionals of Nonparametric Regression Models with Endogenous Regressors

Consider a nonparametric regression model Y=mu*(X) + e, where the explanatory variables X are endogenous and e satisfies the conditional moment restriction E[e|W]=0 w.p.1 for instrumental variables W. It is well known that in these models the structural parameter mu* is 'ill-posed' in the sense that the function mapping the data to mu* is not continuous. In this paper, we derive the efficiency bounds for estimating linear functionals E[p(X)mu*(X)] and int_{supp(X)}p(x)mu*(x)dx, where p is a known weight function and supp(X) the support of X, without assuming mu* to be well-posed or even identified.

Aplicación de Métodos Meshless al Análisis de Problemas de Autovalores

La presente Tesis Doctoral aborda la aplicación de métodos meshless, o métodos sin malla, a problemas de autovalores, fundamentalmente vibraciones libres y pandeo. En particular, el estudio se centra en aspectos tales como los procedimientos para la resolución numérica del problema de autovalores con estos métodos, el coste computacional y la viabilidad de la utilización de matrices de masa o matrices de rigidez geométrica no consistentes. Además, se acomete en detalle el análisis del error, con el objetivo de determinar sus principales fuentes y obtener claves que permitan la aceleración de la convergencia. Aunque en la actualidad existe una amplia variedad de métodos meshless en apariencia independientes entre sí, se han analizado las diferentes relaciones entre ellos, deduciéndose que el método Element-Free Galerkin Method [Método Galerkin Sin Elementos] (EFGM) es representativo de un amplio grupo de los mismos. Por ello se ha empleado como referencia en este análisis. Muchas de las fuentes de error de un método sin malla provienen de su algoritmo de interpolación o aproximación. En el caso del EFGM ese algoritmo es conocido como Moving Least Squares [Mínimos Cuadrados Móviles] (MLS), caso particular del Generalized Moving Least Squares [Mínimos Cuadrados Móviles Generalizados] (GMLS). La formulación de estos algoritmos indica que la precisión de los mismos se basa en los siguientes factores: orden de la base polinómica p(x), características de la función de peso w(x) y forma y tamaño del soporte de definición de esa función. Se ha analizado la contribución individual de cada factor mediante su reducción a un único parámetro cuantificable, así como las interacciones entre ellos tanto en distribuciones regulares de nodos como en irregulares. El estudio se extiende a una serie de problemas estructurales uni y bidimensionales de referencia, y tiene en cuenta el error no sólo en el cálculo de autovalores (frecuencias propias o carga de pandeo, según el caso), sino también en términos de autovectores. This Doctoral Thesis deals with the application of meshless methods to eigenvalue problems, particularly free vibrations and buckling. The analysis is focused on aspects such as the numerical solving of the problem, computational cost and the feasibility of the use of non-consistent mass or geometric stiffness matrices. Furthermore, the analysis of the error is also considered, with the aim of identifying its main sources and obtaining the key factors that enable a faster convergence of a given problem. Although currently a wide variety of apparently independent meshless methods can be found in the literature, the relationships among them have been analyzed. The outcome of this assessment is that all those methods can be grouped in only a limited amount of categories, and that the Element-Free Galerkin Method (EFGM) is representative of the most important one. Therefore, the EFGM has been selected as a reference for the numerical analyses. Many of the error sources of a meshless method are contributed by its interpolation/approximation algorithm. In the EFGM, such algorithm is known as Moving Least Squares (MLS), a particular case of the Generalized Moving Least Squares (GMLS). The accuracy of the MLS is based on the following factors: order of the polynomial basis p(x), features of the weight function w(x), and shape and size of the support domain of this weight function. The individual contribution of each of these factors, along with the interactions among them, has been studied in both regular and irregular arrangement of nodes, by means of a reduction of each contribution to a one single quantifiable parameter. This assessment is applied to a range of both one- and two-dimensional benchmarking cases, and includes not only the error in terms of eigenvalues (natural frequencies or buckling load), but also of eigenvectors

Optimal fits of diffusion constants from single-time data points of Brownian trajectories

Experimental methods based on single particle tracking (SPT) are being increasingly employed in the physical and biological sciences, where nanoscale objects are visualized with high temporal and spatial resolution. SPT can probe interactions between a particle and its environment but the price to be paid is the absence of ensemble averaging and a consequent lack of statistics. Here we address the benchmark question of how to accurately extract the diffusion constant of one single Brownian trajectory. We analyze a class of estimators based on weighted functionals of the square displacement. For a certain choice of the weight function these functionals provide the true ensemble averaged diffusion coefficient, with a precision that increases with the trajectory resolution.

On ergodic least-squares estimators of the generalized diffusion coefficient for fractional Brownian motion

We analyse a class of estimators of the generalized diffusion coefficient for fractional Brownian motion Bt of known Hurst index H, based on weighted functionals of the single time square displacement. We show that for a certain choice of the weight function these functionals possess an ergodic property and thus provide the true, ensemble-averaged, generalized diffusion coefficient to any necessary precision from a single trajectory data, but at expense of a progressively higher experimental resolution. Convergence is fastest around H ? 0.30, a value in the subdiffusive regime.

The design of planar gradient coils. Part ll: A weighted superposition method

In this work a superposition technique for designing gradient coils for the purpose of magnetic resonance imaging is outlined, which uses an optimized weight function superimposed upon an initial winding similar to that obtained from the target field method to generate the final wire winding. This work builds on the preliminary work performed in Part I on designing planar insertable gradient coils for high resolution imaging. The proposed superposition method for designing gradient coils results in coil patterns with relatively low inductances and the gradient coils can be used as inserts into existing magnetic resonance imaging hardware. The new scheme has the capacity to obtain images faster with more detail due to the deliver of greater magnetic held gradients. The proposed method for designing gradient coils is compared with a variant of the state-of-the-art target field method for planar gradient coils designs, and it is shown that the weighted superposition approach outperforms the well-known the classical method.