Convergence results for stochastic particle systems with social interaction

We consider stochastic individual-based models for social behaviour of groups of animals. In these models the trajectory of each animal is given by a stochastic differential equation with interaction. The social interaction is contained in the drift term of the SDE. We consider a global aggregation force and a short-range repulsion force. The repulsion range and strength gets rescaled with the number of animals N. We show that for N tending to infinity stochastic fluctuations disappear and a smoothed version of the empirical process converges uniformly towards the solution of a nonlinear, nonlocal partial differential equation of advection-reaction-diffusion type. The rescaling of the repulsion in the individual-based model implies that the corresponding term in the limit equation is local while the aggregation term is non-local. Moreover, we discuss the effect of a predator on the system and derive an analogous convergence result. The predator acts as an repulsive force. Different laws of motion for the predator are considered.

Variational Monte Carlo study of the hydrogen electronic structure at ultra-high pressure

Die causa finalis der vorliegenden Arbeit ist das Verständnis des Phasendiagramms von Wasserstoff bei ultrahohen Drücken, welche von nichtleitendem H2 bis hin zu metallischem H reichen. Da die Voraussetzungen für ultrahohen Druck im Labor schwer zu schaffen sind, bilden Computersimulationen ein wichtiges alternatives Untersuchungsinstrument. Allerdings sind solche Berechnungen eine große Herausforderung. Eines der größten Probleme ist die genaue Auswertung des Born-Oppenheimer Potentials, welches sowohl für die nichtleitende als auch für die metallische Phase geeignet sein muss. Außerdem muss es die starken Korrelationen berücksichtigen, die durch die kovalenten H2 Bindungen und die eventuellen Phasenübergänge hervorgerufen werden. Auf dieses Problem haben unsere Anstrengungen abgezielt. Im Kontext von Variationellem Monte Carlo (VMC) ist die Shadow Wave Function (SWF) eine sehr vielversprechende Option. Aufgrund ihrer Flexibilität sowohl lokalisierte als auch delokalisierte Systeme zu beschreiben sowie ihrer Fähigkeit Korrelationen hoher Ordnung zu berücksichtigen, ist sie ein idealer Kandidat für unsere Zwecke. Unglücklicherweise bringt ihre Formulierung ein Vorzeichenproblem mit sich, was die Anwendbarkeit limitiert. Nichtsdestotrotz ist es möglich diese Schwierigkeit zu umgehen indem man die Knotenstruktur a priori festlegt. Durch diesen Formalismus waren wir in der Lage die Beschreibung der Elektronenstruktur von Wasserstoff signifikant zu verbessern, was eine sehr vielversprechende Perspektive bietet. Während dieser Forschung haben wir also die Natur des Vorzeichenproblems untersucht, das sich auf die SWF auswirkt, und dabei ein tieferes Verständnis seines Ursprungs erlangt. Die vorliegende Arbeit ist in vier Kapitel unterteilt. Das erste Kapitel führt VMC und die SWF mit besonderer Ausrichtung auf fermionische Systeme ein. Kapitel 2 skizziert die Literatur über das Phasendiagramm von Wasserstoff bei ultrahohem Druck. Das dritte Kapitel präsentiert die Implementierungen unseres VMC Programms und die erhaltenen Ergebnisse. Zum Abschluss fasst Kapitel 4 unsere Bestrebungen zur Lösung des zur SWF zugehörigen Vorzeichenproblems zusammen.

Direct and inverse transient eddy current problems

Die vorliegende Arbeit behandelt Vorwärts- sowie Rückwärtstheorie transienter Wirbelstromprobleme. Transiente Anregungsströme induzieren elektromagnetische Felder, welche sogenannte Wirbelströme in leitfähigen Objekten erzeugen. Im Falle von sich langsam ändernden Feldern kann diese Wechselwirkung durch die Wirbelstromgleichung, einer Approximation an die Maxwell-Gleichungen, beschrieben werden. Diese ist eine lineare partielle Differentialgleichung mit nicht-glatten Koeffizientenfunktionen von gemischt parabolisch-elliptischem Typ. Das Vorwärtsproblem besteht darin, zu gegebener Anregung sowie den umgebungsbeschreibenden Koeffizientenfunktionen das elektrische Feld als distributionelle Lösung der Gleichung zu bestimmen. Umgekehrt können die Felder mit Messspulen gemessen werden. Das Ziel des Rückwärtsproblems ist es, aus diesen Messungen Informationen über leitfähige Objekte, also über die Koeffizientenfunktion, die diese beschreibt, zu gewinnen. In dieser Arbeit wird eine variationelle Lösungstheorie vorgestellt und die Wohlgestelltheit der Gleichung diskutiert. Darauf aufbauend wird das Verhalten der Lösung für verschwindende Leitfähigkeit studiert und die Linearisierbarkeit der Gleichung ohne leitfähiges Objekt in Richtung des Auftauchens eines leitfähigen Objektes gezeigt. Zur Regularisierung der Gleichung werden Modifikationen vorgeschlagen, welche ein voll parabolisches bzw. elliptisches Problem liefern. Diese werden verifiziert, indem die Konvergenz der Lösungen gezeigt wird. Zuletzt wird gezeigt, dass unter der Annahme von sonst homogenen Umgebungsparametern leitfähige Objekte eindeutig durch die Messungen lokalisiert werden können. Hierzu werden die Linear Sampling Methode sowie die Faktorisierungsmethode angewendet.

Distinctive Convergence in Australian Floral Colours Seen Through the Eyes of Australian Birds

We used a colour-space model of avian vision to assess whether a distinctive bird pollination syndrome exists for floral colour among Australian angiosperms. We also used a novel phylogenetically based method to assess whether such a syndrome represents a significant degree of convergent evolution. About half of the 80 species in our sample that attract nectarivorous birds had floral colours in a small, isolated region of colour space characterized by an emphasis on long-wavelength reflection. The distinctiveness of this 'red arm' region was much greater when colours were modelled for violet-sensitive (VS) avian vision than for the ultraviolet-sensitive visual system. Honeyeaters (Meliphagidae) are the dominant avian nectarivores in Australia and have VS vision. Ancestral state reconstructions suggest that 31 lineages evolved into the red arm region, whereas simulations indicate that an average of five or six lineages and a maximum of 22 are likely to have entered in the absence of selection. Thus, significant evolutionary convergence on a distinctive floral colour syndrome for bird pollination has occurred in Australia, although only a subset of bird-pollinated taxa belongs to this syndrome. The visual system of honeyeaters has been the apparent driver of this convergence.

Squared Extrapolation Methods (SQUAREM): A New Class of Simple and Efficient Numerical Schemes for Accelerating the Convergence of the EM Algorithm

We derive a new class of iterative schemes for accelerating the convergence of the EM algorithm, by exploiting the connection between fixed point iterations and extrapolation methods. First, we present a general formulation of one-step iterative schemes, which are obtained by cycling with the extrapolation methods. We, then square the one-step schemes to obtain the new class of methods, which we call SQUAREM. Squaring a one-step iterative scheme is simply applying it twice within each cycle of the extrapolation method. Here we focus on the first order or rank-one extrapolation methods for two reasons, (1) simplicity, and (2) computational efficiency. In particular, we study two first order extrapolation methods, the reduced rank extrapolation (RRE1) and minimal polynomial extrapolation (MPE1). The convergence of the new schemes, both one-step and squared, is non-monotonic with respect to the residual norm. The first order one-step and SQUAREM schemes are linearly convergent, like the EM algorithm but they have a faster rate of convergence. We demonstrate, through five different examples, the effectiveness of the first order SQUAREM schemes, SqRRE1 and SqMPE1, in accelerating the EM algorithm. The SQUAREM schemes are also shown to be vastly superior to their one-step counterparts, RRE1 and MPE1, in terms of computational efficiency. The proposed extrapolation schemes can fail due to the numerical problems of stagnation and near breakdown. We have developed a new hybrid iterative scheme that combines the RRE1 and MPE1 schemes in such a manner that it overcomes both stagnation and near breakdown. The squared first order hybrid scheme, SqHyb1, emerges as the iterative scheme of choice based on our numerical experiments. It combines the fast convergence of the SqMPE1, while avoiding near breakdowns, with the stability of SqRRE1, while avoiding stagnations. The SQUAREM methods can be incorporated very easily into an existing EM algorithm. They only require the basic EM step for their implementation and do not require any other auxiliary quantities such as the complete data log likelihood, and its gradient or hessian. They are an attractive option in problems with a very large number of parameters, and in problems where the statistical model is complex, the EM algorithm is slow and each EM step is computationally demanding.