Synthesis of PID controllers for a class of time delay systems

In this paper we use the Hermite-Biehler theorem to establish results on the design of proportional plus integral plus derivative (PID) controllers for a class of time delay systems. Using the property of interlacing at high frequencies of the class of systems considered and linear programming we obtain the set of all stabilizing PID controllers. As far as we know, previous results on the synthesis of PID controllers rely on the solution of transcendental equations. This paper also extends previous results on the synthesis of proportional controllers for a class of delay systems of retarded type to a larger class of delay systems. (C) 2009 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Gaussian quadrature rules with simple node-weight relations

In this paper, we consider the symmetric Gaussian and L-Gaussian quadrature rules associated with twin periodic recurrence relations with possible variations in the initial coefficient. We show that the weights of the associated Gaussian quadrature rules can be given as rational functions in terms of the corresponding nodes where the numerators and denominators are polynomials of degree at most 4. We also show that the weights of the associated L-Gaussian quadrature rules can be given as rational functions in terms of the corresponding nodes where the numerators and denominators are polynomials of degree at most 5. Special cases of these quadrature rules are given. Finally, an easy to implement procedure for the evaluation of the nodes is described.

On a symmetry in strong distributions

A strong Stieltjes distribution d psi(t) is called symmetric if it satisfies the propertyt(omega) d psi(beta(2)/t) = -(beta(2)/t)(omega) d psi(t), for t is an element of (a, b) subset of or equal to (0, infinity), 2 omega is an element of Z, and beta > 0.In this article some consequences of symmetry on the moments, the orthogonal L-polynomials and the quadrature formulae associated with the distribution are given. (C) 1999 Elsevier B.V. B.V. All rights reserved.

Schur-SzegA composition of entire functions

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Multiscale Fractal Descriptors and Polynomial Classifier for Partial Pixels Identification in Regions of Interest of Mammographic Images

Computer systems are used to support breast cancer diagnosis, with decisions taken from measurements carried out in regions of interest (ROIs). We show that support decisions obtained from square or rectangular ROIs can to include background regions with different behavior of healthy or diseased tissues. In this study, the background regions were identified as Partial Pixels (PP), obtained with a multilevel method of segmentation based on maximum entropy. The behaviors of healthy, diseased and partial tissues were quantified by fractal dimension and multiscale lacunarity, calculated through signatures of textures. The separability of groups was achieved using a polynomial classifier. The polynomials have powerful approximation properties as classifiers to treat characteristics linearly separable or not. This proposed method allowed quantifying the ROIs investigated and demonstrated that different behaviors are obtained, with distinctions of 90% for images obtained in the Cranio-caudal (CC) and Mediolateral Oblique (MLO) views.

Generating Birth and Death Processes

Associated with an ordered sequence of an even number 2N of positive real numbers is a birth and death process (BDP) on {0, 1, 2,..., N} having these real numbers as its birth and death rates. We generate another birth and death process from this BDP on {0, 1, 2,..., 2N}. This can be further iterated. We illustrate with an example from tan(kz). In BDP, the decay parameter, viz., the largest non-zero eigenvalue is important in the study of convergence to stationarity. In this article, the smallest eigenvalue is found to be useful.

New steps on Sobolev orthogonality in two variables

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

On the periodic orbits and the integrability of the regularized Hill lunar problem

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Irreducibility and compositeness in q-deformed harmonic oscillator algebras

A study of the reducibility of the Fock space representation of the q-deformed harmonic oscillator algebra for real and root of unity values of the deformation parameter is carried out by using the properties of the Gauss polynomials. When the deformation parameter is a root of unity, an interesting result comes out in the form of a reducibility scheme for the space representation which is based on the classification of the primitive or nonprimitive character of the deformation parameter. An application is carried out for a q-deformed harmonic oscillator Hamiltonian, to which the reducibility scheme is explicitly applied.

Laguerre moments and generalized functions

Here we explore the link between the moments of the Laguerre polynomials or Laguerre moments and the generalized functions (as the Dirac delta-function and its derivatives), presenting several interesting relations. A useful application is related to a procedure for calculating mean values in quantum optics that makes use of the so-called quasi-probabilities. One of them, the P-distribution, can be represented by a sum over Laguerre moments when the electromagnetic field is in a photon-number state. Consequently, the P-distribution can be expressed in terms of Dirac delta-function and derivatives. More specifically, we found a direct relation between P-distributions and the Laguerre factorial moments.

Rational approximations of the Arrhenius integral using Jacobi fractions and gaussian quadrature

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variância residual para descrever o tamanho da leitegada

Objetivou-se comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variância residual, a fim de se buscar a melhor modelagem para a característica tamanho da leitegada ao nascer (TLN). Utilizaram-se 1.701 registros de TLN, que foram analisados por meio de modelo animal, unicaracterística, de regressão aleatória. As regressões fixa e aleatórias foram representadas por funções contínuas sobre a ordem de parto, ajustadas por polinômios ortogonais de Legendre de ordem 3. Para averiguar a melhor modelagem para a variância residual, considerou-se a heterogeneidade de variância por meio de 1 a 7 classes de variância residual. O modelo geral de análise incluiu grupo de contemporâneo como efeito fixo; os coeficientes de regressão fixa para modelar a trajetória média da população; os coeficientes de regressão aleatória do efeito genético aditivo-direto, do comum-de-leitegada e do de ambiente permanente de animal; e o efeito aleatório residual. O teste da razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério de informação bayesiano de Schwarz apontaram o modelo que considerou homogeneidade de variância como o que proporcionou melhor ajuste aos dados utilizados. As herdabilidades obtidas foram próximas a zero (0,002 a 0,006). O efeito de ambiente permanente foi crescente da 1ª (0,06) à 5ª (0,28) ordem, mas decrescente desse ponto até a 7ª ordem (0,18). O comum-de-leitegada apresentou valores baixos (0,01 a 0,02). A utilização de homogeneidade de variância residual foi mais adequada para modelar as variâncias associadas à característica tamanho da leitegada ao nascer nesse conjunto de dado.

Estimação de parâmetros genéticos para produção de leite de vacas da raça Holandesa via regressão aleatória

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelos matemáticos utilizados para descrever curvas de crescimento em aves aplicados ao melhoramento genético animal

A utilização de funções matemáticas para descrever o crescimento animal é antiga. Elas permitem resumir informações em alguns pontos estratégicos do desenvolvimento ponderal e descrever a evolução do peso em função da idade do animal. Também é possível comparar taxas de crescimento de diferentes indivíduos em estados fisiológicos equivalentes. Os modelos de curvas de crescimento mais utilizados na avicultura são os derivados da função Richards, pois apresentam parâmetros que possibilitam interpretação biológica e portanto podem fornecer subsídios para seleção de uma determinada forma da curva de crescimento em aves. Também pode-se utilizar polinômios segmentados para descrever as mudanças de tendência da curva de crescimento animal. Entretanto, existem importantes fatores de variação para os parâmetros das curvas, como a espécie, o sistema de criação, o sexo e suas interações. A adequação dos modelos pode ser verificada pelos valores do coeficiente de determinação (R2), do quadrado médio do resíduo (QM res), do erro de predição médio (EPm), da facilidade de convergência dos dados e pela possibilidade de interpretação biológica dos parâmetros. Estudos envolvendo modelagem e descrição da curva de crescimento e seus componentes são amplamente discutidos na literatura. Porém, programas de seleção que visem a progressos genéticos para a forma da curva não são mencionados. A importância da avaliação dos parâmetros dos modelos de curvas de crescimento é ainda mais relevante já que os maiores ganhos genéticos para peso estão relacionados com seleção para pesos em idades próximas ao ponto de inflexão. A seleção para precocidade pode ser auxiliada com base nos parâmetros do modelo associados à variáveis que descrevem esta característica genética dos animais. Esses parâmetros estão relacionados a importantes características produtivas e reprodutivas e apresentam magnitudes diferentes, de acordo com a espécie, o sexo e o modelo utilizados na avaliação. Outra metodologia utilizada são os modelos de regressão aleatória, permitindo mudanças graduais nas covariâncias entre idades ao longo do tempo e predizendo variâncias e covariâncias em pontos contidos ao longo da trajetória estudada. A utilização de modelos de regressões aleatórias traz como vantagem a separação da variação da curva de crescimento fenotípica em seus diferentes efeitos genético aditivo e de ambiente permanente individual, mediante a determinação dos coeficientes de regressão aleatórios para esses diferentes efeitos. Além disto, não há necessidade de utilizar fatores de ajuste para a idade. Esta revisão teve por objetivos levantar os principais modelos matemáticos frequentistas utilizados no estudo de curvas de crescimento de aves, com maior ênfase nos empregados com a finalidade de estimar parâmetros genéticos e fenotípicos.

Estimation of (co)variance components and genetic parameters for weights of red-winged tinamou using random regression models

Com este trabalho objetivou-se determinar parâmetros genéticos para peso corporal de perdizes em cativeiro. Foram utilizados modelos de regressão aleatória na análise dos dados considerando os efeitos genéticos aditivos diretos (AD) e de ambiente permanente de animal (AP) como aleatórios. As variâncias residuais foram modeladas utilizando-se funções de variância de ordem 5. A curva média da população foi ajustada por polinômios ortogonais de Legendre de ordem 6. Os efeitos genéticos aditivos diretos e de ambiente permanente de animal foram modelados utilizando-se polinômios de Legendre de segunda a nona ordem. Os melhores resultados foram obtidos pelos modelos de ordem 6 de ajuste para os efeitos genéticos aditivos diretos e de ordem 3 para os de ambiente permanente pelo Critério de Informação de Akaike e ordem 3 para ambos os efeitos pelos Critério de Informação Bayesiano de Schwartz e Teste de Razão de Verossimilhança. As herdabilidades estimadas variaram de 0,02 a 0,57. O primeiro autovalor respondeu por 94 e 90% da variação decorrente de efeitos aditivos diretos e de ambiente permanente, respectivamente. A seleção de perdizes para peso corporal é mais efetiva a partir de 112 dias de idade.