On the path integral formulation and the evaluation of quantum statistical averages

Four problems of physical interest have been solved in this thesis using the path integral formalism. Using the trigonometric expansion method of Burton and de Borde (1955), we found the kernel for two interacting one dimensional oscillators• The result is the same as one would obtain using a normal coordinate transformation, We next introduced the method of Papadopolous (1969), which is a systematic perturbation type method specifically geared to finding the partition function Z, or equivalently, the Helmholtz free energy F, of a system of interacting oscillators. We applied this method to the next three problems considered• First, by summing the perturbation expansion, we found F for a system of N interacting Einstein oscillators^ The result obtained is the same as the usual result obtained by Shukla and Muller (1972) • Next, we found F to 0(Xi)f where A is the usual Tan Hove ordering parameter* The results obtained are the same as those of Shukla and Oowley (1971), who have used a diagrammatic procedure, and did the necessary sums in Fourier space* We performed the work in temperature space• Finally, slightly modifying the method of Papadopolous, we found the finite temperature expressions for the Debyecaller factor in Bravais lattices, to 0(AZ) and u(/K/ j,where K is the scattering vector* The high temperature limit of the expressions obtained here, are in complete agreement with the classical results of Maradudin and Flinn (1963) .

Critical Connections: Teachers Writing for Social Justice

This qualitative research study explores how teachers who write social justicefocused curriculum support resources conceptualize curriculum and social justice. Curriculum used in schools reflects underlying assumptions and choices about what knowledge is valuable. Class-based, cultural, racial, and religious stereotypes are reinforced in schooling contexts. Are the resources teachers create, select, and use to promote social justice reproducing and reinforcing forms of oppression? Why do teachers pursue social justice through curriculum writing? What are their hopes for this work? Exploring how Teachers' beliefs and values influence cy.rriculum writing engages the teachers writing and using curriculum support resources in critical reflective thought about their experiences and efforts to promote social justice. Individual and focus group interviews were conducted with four teacher-curriculum writers from Ontario schools. In theorizing my experiences as a teacher-curriculum writer, I reversed roles and participated in individual interviews. I employed a critical feminist lens to analyze the qualitati ve data. The participants' identities influenced how they understand social justice and write curriculum. Their understandings of injustices, either personal or gathered through students, family members, or oth.e. r teachers, influenced their curriculum writing . The teacher-curriculum writers in the study believed all teachers need critical understandings of curriculum and social justice. The participants made a case for representation from historically disadvantaged and underrepresented groups on curriculum writing teams. In an optimistic conclusion, the possibility of a considerate curriculum is proposed as a way to engage the public in working with teachers for social justice.

Automatic Inference of Graph Models for Complex Networks with Genetic Programming

Complex networks can arise naturally and spontaneously from all things that act as a part of a larger system. From the patterns of socialization between people to the way biological systems organize themselves, complex networks are ubiquitous, but are currently poorly understood. A number of algorithms, designed by humans, have been proposed to describe the organizational behaviour of real-world networks. Consequently, breakthroughs in genetics, medicine, epidemiology, neuroscience, telecommunications and the social sciences have recently resulted. The algorithms, called graph models, represent significant human effort. Deriving accurate graph models is non-trivial, time-intensive, challenging and may only yield useful results for very specific phenomena. An automated approach can greatly reduce the human effort required and if effective, provide a valuable tool for understanding the large decentralized systems of interrelated things around us. To the best of the author's knowledge this thesis proposes the first method for the automatic inference of graph models for complex networks with varied properties, with and without community structure. Furthermore, to the best of the author's knowledge it is the first application of genetic programming for the automatic inference of graph models. The system and methodology was tested against benchmark data, and was shown to be capable of reproducing close approximations to well-known algorithms designed by humans. Furthermore, when used to infer a model for real biological data the resulting model was more representative than models currently used in the literature.

Postcolonial entanglements of Power, Race, Class and Privilege in Child and Youth Care Work Within a Brazilian Favela

This research assesses the various aspects of Child and Youth Care (CYC) work and how relationships between child or youth and care provider are limited and constricted within greater political, social and historical contexts. Specifically, this research takes place internationally in Rio de Janeiro, Brazil within a favela (slum) and unveils the entangled and complex relationship that I, not only as an ethnographer, but also as a CYC worker had with the many young people that I encountered. It will address a variety of theories that demonstrate the potentials of reproducing oppressive relationships, and argue that it is imperative for CYC workers to critically reflect on the greater contexts in which their work is situated in order to gain forces with those young people whom they are attempting to serve.

Latent Variable Models for Stochastic Discount Factors.

Latent variable models in finance originate both from asset pricing theory and time series analysis. These two strands of literature appeal to two different concepts of latent structures, which are both useful to reduce the dimension of a statistical model specified for a multivariate time series of asset prices. In the CAPM or APT beta pricing models, the dimension reduction is cross-sectional in nature, while in time-series state-space models, dimension is reduced longitudinally by assuming conditional independence between consecutive returns, given a small number of state variables. In this paper, we use the concept of Stochastic Discount Factor (SDF) or pricing kernel as a unifying principle to integrate these two concepts of latent variables. Beta pricing relations amount to characterize the factors as a basis of a vectorial space for the SDF. The coefficients of the SDF with respect to the factors are specified as deterministic functions of some state variables which summarize their dynamics. In beta pricing models, it is often said that only the factorial risk is compensated since the remaining idiosyncratic risk is diversifiable. Implicitly, this argument can be interpreted as a conditional cross-sectional factor structure, that is, a conditional independence between contemporaneous returns of a large number of assets, given a small number of factors, like in standard Factor Analysis. We provide this unifying analysis in the context of conditional equilibrium beta pricing as well as asset pricing with stochastic volatility, stochastic interest rates and other state variables. We address the general issue of econometric specifications of dynamic asset pricing models, which cover the modern literature on conditionally heteroskedastic factor models as well as equilibrium-based asset pricing models with an intertemporal specification of preferences and market fundamentals. We interpret various instantaneous causality relationships between state variables and market fundamentals as leverage effects and discuss their central role relative to the validity of standard CAPM-like stock pricing and preference-free option pricing.

Exact Nonparametric Two-Sample Homogeneity Tests for Possibly Discrete Distributions.

In this paper, we study several tests for the equality of two unknown distributions. Two are based on empirical distribution functions, three others on nonparametric probability density estimates, and the last ones on differences between sample moments. We suggest controlling the size of such tests (under nonparametric assumptions) by using permutational versions of the tests jointly with the method of Monte Carlo tests properly adjusted to deal with discrete distributions. We also propose a combined test procedure, whose level is again perfectly controlled through the Monte Carlo test technique and has better power properties than the individual tests that are combined. Finally, in a simulation experiment, we show that the technique suggested provides perfect control of test size and that the new tests proposed can yield sizeable power improvements.

Nonparametric Instrumental Regression

The focus of the paper is the nonparametric estimation of an instrumental regression function P defined by conditional moment restrictions stemming from a structural econometric model : E[Y-P(Z)|W]=0 and involving endogenous variables Y and Z and instruments W. The function P is the solution of an ill-posed inverse problem and we propose an estimation procedure based on Tikhonov regularization. The paper analyses identification and overidentification of this model and presents asymptotic properties of the estimated nonparametric instrumental regression function.

The Shape of the Risk Premium: Evidence from a Semiparametric Garch Model.

We examine the relationship between the risk premium on the S&P 500 index return and its conditional variance. We use the SMEGARCH - Semiparametric-Mean EGARCH - model in which the conditional variance process is EGARCH while the conditional mean is an arbitrary function of the conditional variance. For monthly S&P 500 excess returns, the relationship between the two moments that we uncover is nonlinear and nonmonotonic. Moreover, we find considerable persistence in the conditional variance as well as a leverage effect, as documented by others. Moreover, the shape of these relationships seems to be relatively stable over time.

Jumps in the Volatility of Financial Markets.

Recent work suggests that the conditional variance of financial returns may exhibit sudden jumps. This paper extends a non-parametric procedure to detect discontinuities in otherwise continuous functions of a random variable developed by Delgado and Hidalgo (1996) to higher conditional moments, in particular the conditional variance. Simulation results show that the procedure provides reasonable estimates of the number and location of jumps. This procedure detects several jumps in the conditional variance of daily returns on the S&P 500 index.

An Autoregressive Spectral Density Estimator at Frequency Zero for Nonstationarity Tests.

Many unit root and cointegration tests require an estimate of the spectral density function at frequency zero at some process. Kernel estimators based on weighted sums of autocovariances constructed using estimated residuals from an AR(1) regression are commonly used. However, it is known that with substantially correlated errors, the OLS estimate of the AR(1) parameter is severely biased. in this paper, we first show that this least squares bias induces a significant increase in the bias and mean-squared error of kernel-based estimators.

Efficient estimation using the characteristic function : theory and applications with high frequency data

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Déploiement automatique d’une application de routage téléphonique d’une langue source vers une langue cible

Les modèles de compréhension statistiques appliqués à des applications vocales nécessitent beaucoup de données pour être entraînés. Souvent, une même application doit pouvoir supporter plusieurs langues, c’est le cas avec les pays ayant plusieurs langues officielles. Il s’agit donc de gérer les mêmes requêtes des utilisateurs, lesquelles présentent une sémantique similaire, mais dans plusieurs langues différentes. Ce projet présente des techniques pour déployer automatiquement un modèle de compréhension statistique d’une langue source vers une langue cible. Ceci afin de réduire le nombre de données nécessaires ainsi que le temps relié au déploiement d’une application dans une nouvelle langue. Premièrement, une approche basée sur les techniques de traduction automatique est présentée. Ensuite une approche utilisant un espace sémantique commun pour comparer plusieurs langues a été développée. Ces deux méthodes sont comparées pour vérifier leurs limites et leurs faisabilités. L’apport de ce projet se situe dans l’amélioration d’un modèle de traduction grâce à l’ajout de données très proche de l’application ainsi que d’une nouvelle façon d’inférer un espace sémantique multilingue.

Modélisation bayésienne avec des splines du comportement moyen d'un échantillon de courbes

Cette thèse porte sur l'analyse bayésienne de données fonctionnelles dans un contexte hydrologique. L'objectif principal est de modéliser des données d'écoulements d'eau d'une manière parcimonieuse tout en reproduisant adéquatement les caractéristiques statistiques de celles-ci. L'analyse de données fonctionnelles nous amène à considérer les séries chronologiques d'écoulements d'eau comme des fonctions à modéliser avec une méthode non paramétrique. Dans un premier temps, les fonctions sont rendues plus homogènes en les synchronisant. Ensuite, disposant d'un échantillon de courbes homogènes, nous procédons à la modélisation de leurs caractéristiques statistiques en faisant appel aux splines de régression bayésiennes dans un cadre probabiliste assez général. Plus spécifiquement, nous étudions une famille de distributions continues, qui inclut celles de la famille exponentielle, de laquelle les observations peuvent provenir. De plus, afin d'avoir un outil de modélisation non paramétrique flexible, nous traitons les noeuds intérieurs, qui définissent les éléments de la base des splines de régression, comme des quantités aléatoires. Nous utilisons alors le MCMC avec sauts réversibles afin d'explorer la distribution a posteriori des noeuds intérieurs. Afin de simplifier cette procédure dans notre contexte général de modélisation, nous considérons des approximations de la distribution marginale des observations, nommément une approximation basée sur le critère d'information de Schwarz et une autre qui fait appel à l'approximation de Laplace. En plus de modéliser la tendance centrale d'un échantillon de courbes, nous proposons aussi une méthodologie pour modéliser simultanément la tendance centrale et la dispersion de ces courbes, et ce dans notre cadre probabiliste général. Finalement, puisque nous étudions une diversité de distributions statistiques au niveau des observations, nous mettons de l'avant une approche afin de déterminer les distributions les plus adéquates pour un échantillon de courbes donné.

Le primitivisme et l'art des enfants dans l'oeuvre de Léon Bellefleur (1945-1950)

Les illustrations ont été retirées de la version numérique pour des raisons de droit d'auteur.

Développement de modulateurs allostériques peptidiques inhibiteurs de l’activité des récepteurs de l’interleukine 1 et de la vasopressine

L’approche Module X a été créée dans le but de concevoir de petits peptides modulateurs ayant des propriétés allostériques. Module X reproduit de petites parties des portions extracellulaires flexibles des récepteurs. Ces petits peptides vont interagir en s’interposant entre deux sous unités ou entre deux régions de la même sous-unité qui interagissent par des liens hydrogènes, des ponts salins ou des liens disulfure. Ces régions sont spécialement choisies à l’extérieur du domaine de liaison du ligand orthostérique et sont situées dans les régions inter domaines, la portion juxta membranaire ou dans les boucles. Étant donné que les boucles sont exposées durant les changements de conformation, une séquence peptidique reproduisant certaines régions de ces boucles pourrait s’insérer à un endroit approprié dans la structure où se lier à son partenaire de signalisation dans le complexe protéique, ce qui aurait comme effet de déplacer l’équilibre de l’ensemble vers un état particulier et modulerait ainsi la signalisation. De cette façon, certaines voies de signalisation pourraient être partiellement inhibées tandis que d’autres voies ne seraient pas touchées puisque le ligand orthostérique pourrait toujours se lier au récepteur. Dans une première étude, nous avons conçu des peptides inhibiteurs du récepteur de l’interleukine 1 (IL-1R/IL-1RAcP) plus précisément en reproduisant des régions flexibles de la protéine accessoire, sous-unité signalisatrice du récepteur. IL-1 est un médiateur majeur de l’inflammation, mais le seul antagoniste disponible est l’analogue naturel de IL-1, IL-1Ra qui compétitionne avec IL-1 pour le site de liaison sur le récepteur. Nous avons conçu plusieurs peptides à partir des boucles de la protéine accessoire. Un de ces peptides, rytvela (101.10) a démontré des propriétés de non-compétitivité et de sélectivité fonctionnelle caractéristiques des modulateurs allostériques. 101.10 bloque la prolifération des thymocytes et la synthèse de PGE2 avec un IC50 de 1 nM mais une efficacité de 100 % et 45 % respectivement et ne déplace pas IL-1 radioactif dans des essais de radioliaisons. De plus, 101.10 n’a qu’un effet minime sur l’affinité de IL-1 pour son récepteur. 101.10 démontre, de plus, une activité inhibitrice in vivo dans des modèles d’inflammation de l’intestin chez le rat (efficacité supérieure aux corticostéroïdes et à IL-1Ra) et de dermatite chez la souris de même que dans un modèle d’hyperthermie induite par IL-1. La deuxième étude démontre que Module X peut être utilisé pour concevoir des inhibiteurs pour une autre grande famille de récepteurs : les récepteurs couplés aux protéines G. La vasopressine joue un rôle important dans l’équilibre hydro-osmotique et un moindre rôle dans la vasomotricité. Six peptides ont été conçus à partir de régions juxta membranaires du récepteur de la vasopressine V2R. Le peptide le plus actif, VRQ397 (IC50 = 0,69 nM dans un modèle de vasorelaxation du crémastère), a démontré de la sélectivité fonctionnelle en inhibant la synthèse de prostacycline mais sans inhiber l’activation de la protéine Gs et la génération d’ AMP cyclique. Le peptide VRQ397 ne pouvait déplacer le ligand naturel AVP marqué radioactivement; de même VRQ397 radioactif ne se liait que sur V2R et non pas sur d’autres récepteurs de la même famille tel que V1R (récepteur de la vasopressine de type I). Ces études décrivent la caractérisation de petits peptides modulateurs de la signalisation de IL-1R et V2R et présentant des propriétés de modulateurs allostériques.