895 resultados para Markov chains. Convergence. Evolutionary Strategy. Large Deviations
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The evolution of the electrical grid into a smart grid, allowing user production, storage and exchange of energy, remote control of appliances, and in general optimizations over how the energy is managed and consumed, is also an evolution into a complex Information and Communication Technology (ICT) system. With the goal of promoting an integrated and interoperable smart grid, a number of organizations all over the world started uncoordinated standardization activities, which caused the emergence of a large number of incompatible architectures and standards. There are now new standardization activities which have the goal of organizing existing standards and produce best practices to choose the right approach(es) to be employed in specific smart grid designs. This paper follows the lead of NIST and ETSI/CEN/CENELEC approaches in trying to provide taxonomy of existing solutions; our contribution reviews and relates current ICT state-of-the-art, with the objective of forecasting future trends based on the orientation of current efforts and on relationships between them. The resulting taxonomy provides guidelines for further studies of the architectures, and highlights how the standards in the last mile of the smart grid are converging to common solutions to improve ICT infrastructure interoperability.
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In the present report I intend to study the Chinese higher education market and Chinese students’ rationales behind the selection of a foreign university, so as to propose simple, feasible, effective measures that will ultimately attract more Chinese students to Nova SBE. In order to do so, it was developed a qualitative research that lead to some interesting highlights, namely the fact that parents have a fairly large influence on the foreign school and country the student chooses. Regarding Nova SBE, the research revealed that Chinese students find courses and professors interesting, but they have difficulties in communicating with locals and claim that the school lacks a systematic, coordinated approach to their integration in the university, something that should start earlier in the process.
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The evolution of grasses using C4 photosynthesis and their sudden rise to ecological dominance 3 to 8 million years ago is among the most dramatic examples of biome assembly in the geological record. A growing body of work suggests that the patterns and drivers of C4 grassland expansion were considerably more complex than originally assumed. Previous research has benefited substantially from dialog between geologists and ecologists, but current research must now integrate fully with phylogenetics. A synthesis of grass evolutionary biology with grassland ecosystem science will further our knowledge of the evolution of traits that promote dominance in grassland systems and will provide a new context in which to evaluate the relative importance of C4 photosynthesis in transforming ecosystems across large regions of Earth.
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Forty grade 9 students were selected from a small rural board in southern Ontario. The students were in two classes and were treated as two groups. The treatment group received instruction in the Logical Numerical Problem Solving Strategy every day for 37 minutes over a 6 week period. The control group received instruction in problem solving without this strategy over the same time period. Then the control group received the treat~ent and the treatment group received the instruction without the strategy. Quite a large variance was found in the problem solving ability of students in grade 9. It was also found that the growth of the problem solving ability achievement of students could be measured using growth strands based upon the results of the pilot study. The analysis of the results of the study using t-tests and a MANOVA demonstrated that the teaching of the strategy did not significaritly (at p s 0.05) increase the problem solving achievement of the students. However, there was an encouraging trend seen in the data.
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The aim of this thesis is to price options on equity index futures with an application to standard options on S&P 500 futures traded on the Chicago Mercantile Exchange. Our methodology is based on stochastic dynamic programming, which can accommodate European as well as American options. The model accommodates dividends from the underlying asset. It also captures the optimal exercise strategy and the fair value of the option. This approach is an alternative to available numerical pricing methods such as binomial trees, finite differences, and ad-hoc numerical approximation techniques. Our numerical and empirical investigations demonstrate convergence, robustness, and efficiency. We use this methodology to value exchange-listed options. The European option premiums thus obtained are compared to Black's closed-form formula. They are accurate to four digits. The American option premiums also have a similar level of accuracy compared to premiums obtained using finite differences and binomial trees with a large number of time steps. The proposed model accounts for deterministic, seasonally varying dividend yield. In pricing futures options, we discover that what matters is the sum of the dividend yields over the life of the futures contract and not their distribution.
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Many arthropods exhibit behaviours precursory to social life, including adult longevity, parental care, nest loyalty and mutual tolerance, yet there are few examples of social behaviour in this phylum. The small carpenter bees, genus Ceratina, provide important insights into the early stages of sociality. I described the biology and social behaviour of five facultatively social species which exhibit all of the preadaptations for successful group living, yet present ecological and behavioural characteristics that seemingly disfavour frequent colony formation. These species are socially polymorphic with both / solitary and social nests collected in sympatry. Social colonies consist of two adult females, one contributing both foraging and reproductive effort and the second which remains at the nest as a passive guard. Cooperative nesting provides no overt reproductive benefits over solitary nesting, although brood survival tends to be greater in social colonies. Three main theories explain cooperation among conspecifics: mutual benefit, kin selection and manipulation. Lifetime reproductive success calculations revealed that mutual benefit does not explain social behaviour in this group as social colonies have lower per capita life time reproductive success than solitary nests. Genetic pedigrees constructed from allozyme data indicate that kin selection might contribute to the maintenance of social nesting -, as social colonies consist of full sisters and thus some indirect fitness benefits are inherently bestowed on subordinate females as a result of remaining to help their dominant sister. These data suggest that the origin of sociality in ceratinines has principal costs and the great ecological success of highly eusociallineages occurred well after social origins. Ecological constraints such as resource limitation, unfavourable weather conditions and parasite pressure have long been considered some of the most important selective pressures for the evolution of sociality. I assessed the fitness consequences of these three ecological factors for reproductive success of solitary and social colonies and found that nest sites were not limiting, and the frequency of social nesting was consistent across brood rearing seasons. Local weather varied between seasons but was not correlated with reproductive success. Severe parasitism resulted in low reproductive success and total nest failure in solitary nests. Social colonies had higher reproductive success and were never extirpated by parasites. I suggest that social nesting represents a form of bet-hedging. The high frequency of solitary nests suggests that this is the optimal strategy when parasite pressure is low. However, social colonies have a selective advantage over solitary nesting females during periods of extreme parasite pressure. Finally, the small carpenter bees are recorded from all continents except Antarctica. I constructed the first molecular phylogeny of ceratinine bees based on four gene regions of selected species covering representatives from all continents and ecological regions. Maximum parsimony and Bayesian Inference tree topology and fossil dating support an African origin followed by an Old World invasion and New World radiation. All known Old World ceratinines form social colonies while New World species are largely solitary; thus geography and phylogenetic inertia are likely predictors of social evolution in this genus. This integrative approach not only describes the behaviour of several previously unknown or little-known Ceratina species, bu~ highlights the fact that this is an important, though previously unrecognized, model for studying evolutionary transitions from solitary to social behaviour.
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Responding to a series of articles in sport management literature calling for more diversity in terms of areas of interest or methods, this study warns against the danger of excessively fragmenting this field of research. The works of Kuhn (1962) and Pfeffer (1993) are taken as the basis of an argument that connects convergence with scientific strength. However, being aware of the large number of counterarguments directed at this line of reasoning, a new model of convergence, which focuses on clusters of research contributions with similar areas of interest, methods, and concepts, is proposed. The existence of these clusters is determined with the help of a bibliometric analysis of publications in three sport management journals. This examination determines that there are justified reasons to be concerned about the level of convergence in the field, pointing out to a reduced ability to create large clusters of contributions in similar areas of interest.
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Complex networks have recently attracted a significant amount of research attention due to their ability to model real world phenomena. One important problem often encountered is to limit diffusive processes spread over the network, for example mitigating pandemic disease or computer virus spread. A number of problem formulations have been proposed that aim to solve such problems based on desired network characteristics, such as maintaining the largest network component after node removal. The recently formulated critical node detection problem aims to remove a small subset of vertices from the network such that the residual network has minimum pairwise connectivity. Unfortunately, the problem is NP-hard and also the number of constraints is cubic in number of vertices, making very large scale problems impossible to solve with traditional mathematical programming techniques. Even many approximation algorithm strategies such as dynamic programming, evolutionary algorithms, etc. all are unusable for networks that contain thousands to millions of vertices. A computationally efficient and simple approach is required in such circumstances, but none currently exist. In this thesis, such an algorithm is proposed. The methodology is based on a depth-first search traversal of the network, and a specially designed ranking function that considers information local to each vertex. Due to the variety of network structures, a number of characteristics must be taken into consideration and combined into a single rank that measures the utility of removing each vertex. Since removing a vertex in sequential fashion impacts the network structure, an efficient post-processing algorithm is also proposed to quickly re-rank vertices. Experiments on a range of common complex network models with varying number of vertices are considered, in addition to real world networks. The proposed algorithm, DFSH, is shown to be highly competitive and often outperforms existing strategies such as Google PageRank for minimizing pairwise connectivity.
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This research examined psychopathy as an evolutionary adaptation that involves cheating and deception. I theorized that this strategy should be associated with certain abilities. This research examined the association between psychopathic traits and the ability to detect cheaters, altruism, deception, and psychopathic traits. Results indicated that psychopathic traits were not significantly associated with the ability to detect cheaters or altruism. Results indicated that high Factor 1 psychopathy scores, and low Factor 2 psychopathy scores, were indicative of higher ratings of deception when viewing deceptive videos. Conversely, when viewing truthful videos, Factor 1 was a significant predictor of higher ratings of deception. Finally, our results indicated that total psychopathy scores were associated the ability to identify psychopathic traits in others. Taken together the results provide mixed support for the evolutionary perspective of psychopathy.
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We derive conditions that must be satisfied by the primitives of the problem in order for an equilibrium in linear Markov strategies to exist in some common property natural resource differential games. These conditions impose restrictions on the admissible form of the natural growth function, given a benefit function, or on the admissible form of the benefit function, given a natural growth function.
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Les séquences protéiques naturelles sont le résultat net de l’interaction entre les mécanismes de mutation, de sélection naturelle et de dérive stochastique au cours des temps évolutifs. Les modèles probabilistes d’évolution moléculaire qui tiennent compte de ces différents facteurs ont été substantiellement améliorés au cours des dernières années. En particulier, ont été proposés des modèles incorporant explicitement la structure des protéines et les interdépendances entre sites, ainsi que les outils statistiques pour évaluer la performance de ces modèles. Toutefois, en dépit des avancées significatives dans cette direction, seules des représentations très simplifiées de la structure protéique ont été utilisées jusqu’à présent. Dans ce contexte, le sujet général de cette thèse est la modélisation de la structure tridimensionnelle des protéines, en tenant compte des limitations pratiques imposées par l’utilisation de méthodes phylogénétiques très gourmandes en temps de calcul. Dans un premier temps, une méthode statistique générale est présentée, visant à optimiser les paramètres d’un potentiel statistique (qui est une pseudo-énergie mesurant la compatibilité séquence-structure). La forme fonctionnelle du potentiel est par la suite raffinée, en augmentant le niveau de détails dans la description structurale sans alourdir les coûts computationnels. Plusieurs éléments structuraux sont explorés : interactions entre pairs de résidus, accessibilité au solvant, conformation de la chaîne principale et flexibilité. Les potentiels sont ensuite inclus dans un modèle d’évolution et leur performance est évaluée en termes d’ajustement statistique à des données réelles, et contrastée avec des modèles d’évolution standards. Finalement, le nouveau modèle structurellement contraint ainsi obtenu est utilisé pour mieux comprendre les relations entre niveau d’expression des gènes et sélection et conservation de leur séquence protéique.
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Les antibiotiques aminoglycosidiques sont des agents bactéricides de grande valeur et d’efficacité à large spectre contre les pathogènes Gram-positifs et Gram-négatifs, dont plusieurs membres naturels et semisynthétiques sont importants dans l’histoire clinique depuis 1950. Des travaux crystallographiques sur le ribosome, récompensés par le prix Nobel, ont démontré comment leurs diverses structures polyaminées sont adaptées pour cibler une hélice d’ARN dans le centre de codage de la sous-unité 30S du ribosome bactérien. Leur interférence avec l’affinité et la cinétique des étapes de sélection et vérification des tARN induit la synthèse de protéines à basse fidélité, et l’inhibition de la translocation, établissant un cercle vicieux d’accumulation d’antibiotique et de stress sur la membrane. En réponse à ces pressions, les pathogènes bactériens ont évolué et disséminé une panoplie de mécanismes de résistance enzymatiques et d’expulsion : tels que les N acétyltransférases, les O phosphotransférases et les O nucleotidyltransférases qui ciblent les groupements hydroxyle et amino sur le coeur des aminoglycosides; des méthyl-transférases, qui ciblent le site de liaison ribosomale; et des pompes d’expulsion actives pour l’élimination sélective des aminoglycosides, qui sont utilisés par les souches Gram-négatives. Les pathogènes les plus problématiques, qui présentent aujourd’hui une forte résilience envers la majorité des classes d’antibiotiques sur le bord de la pan-résistance ont été nommés des bactéries ESKAPE, une mnémonique pour Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa et Enterobacteriaceae. La distribution globale des souches avec des mécanismes de résistance envers les standards cliniques aminoglycosides, tels que la tobramycine, l’amikacine et la gentamicine, est comprise entre 20 et 60% des isolées cliniques. Ainsi, les aminoglycosides du type 4,6-disubstitués-2-deoxystreptamine sont inadéquats comme thérapies anti-infectieuses à large spectre. Cependant, la famille des aminoglycosides 4,5-disubstitués, incluant la butirosine, la neomycine et la paromomycine, dont la structure plus complexe, pourrait constituter une alternative. Des collègues dans le groupe Hanessian et collaborateurs d’Achaogen Inc. ont démontré que certains analogues de la paraomomycine et neomycine, modifiés par désoxygénation sur les positions 3’ et 4’, et par substitution avec la chaîne N1-α-hydroxy-γ-aminobutyramide (HABA) provenant de la butirosine, pourrait produire des antibiotiques très prometteurs. Le Chapitre 4 de cette dissertation présente la conception et le développement d’une stratégie semi-synthétique pour produire des nouveaux aminoglycosides améliorés du type 4,5 disubstitués, inspiré par des modifications biosynthétiques de la sisomicine, qui frustrent les mécanismes de résistance bactérienne distribuées globalement. Cette voie de synthèse dépend d’une réaction d’hydrogénolyse de type Tsuji catalysée par palladium, d’abord développée sur des modèles monosaccharides puis subséquemment appliquée pour générer un ensemble d’aminoglycosides hybrides entre la neomycine et la sisomicine. Les études structure-activité des divers analogues de cette nouvelle classe ont été évaluées sur une gamme de 26 souches bactériennes exprimant des mécanismes de résistance enzymatique et d’expulsion qui englobe l’ensemble des pathogènes ESKAPE. Deux des antibiotiques hybrides ont une couverture antibacterienne excellente, et cette étude a mis en évidence des candidats prometteurs pour le développement préclinique. La thérapie avec les antibiotiques aminoglycosidiques est toujours associée à une probabilité de complications néphrotoxiques. Le potentiel de toxicité de chaque aminoglycoside peut être largement corrélé avec le nombre de groupements amino et de désoxygénations. Une hypothèse de longue date dans le domaine indique que les interactions principales sont effectuées par des sels des groupements ammonium, donc l’ajustement des paramètres de pKa pourrait provoquer une dissociation plus rapide avec leurs cibles, une clairance plus efficace et globalement des analogues moins néphrotoxiques. Le Chapitre 5 de cette dissertation présente la conception et la synthèse asymétrique de chaînes N1 HABA β substitutées par mono- et bis-fluoration. Des chaînes qui possèdent des γ-N pKa dans l’intervalle entre 10 et 7.5 ont été appliquées sur une neomycine tétra-désoxygénée pour produire des antibiotiques avancés. Malgré la réduction considérable du γ N pKa, le large spectre bactéricide n’a pas été significativement affecté pour les analogues fluorés isosteriques. De plus, des études structure-toxicité évaluées avec une analyse d’apoptose propriétaire d’Achaogen ont démontré que la nouvelle chaîne β,β difluoro-N1-HABA est moins nocive sur un modèle de cellules de rein humain HK2 et elle est prometteuse pour le développement d’antibiotiques du type neomycine avec des propriétés thérapeutiques améliorées. Le chapitre final de cette dissertation présente la proposition et validation d’une synthèse biomimétique par assemblage spontané du aminoglycoside 66-40C, un dimère C2 symétrique bis-imine macrocyclique à 16 membres. La structure proposée du macrocycle a été affinée par spectroscopie nucléaire à un système trans,trans-bis-azadiène anti-parallèle. Des calculs indiquent que l’effet anomérique de la liaison α glycosidique entre les anneaux A et B fournit la pré-organisation pour le monomère 6’ aldéhydo sisomicine et favorise le produit macrocyclique observé. L’assemblage spontané dans l’eau a été étudié par la dimérisation de trois divers analogues et par des expériences d’entre croisement qui ont démontré la généralité et la stabilité du motif macrocyclique de l'aminoglycoside 66-40C.
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In college admissions and student placements at public schools, the admission decision can be thought of as assigning indivisible objects with capacity constraints to a set of students such that each student receives at most one object and monetary compensations are not allowed. In these important market design problems, the agent-proposing deferred-acceptance (DA-)mechanism with responsive strict priorities performs well and economists have successfully implemented DA-mechanisms or slight variants thereof. We show that almost all real-life mechanisms used in such environments - including the large classes of priority mechanisms and linear programming mechanisms - satisfy a set of simple and intuitive properties. Once we add strategy-proofness to these properties, DA-mechanisms are the only ones surviving. In market design problems that are based on weak priorities (like school choice), generally multiple tie-breaking (MTB)procedures are used and then a mechanism is implemented with the obtained strict priorities. By adding stability with respect to the weak priorities, we establish the first normative foundation for MTB-DA-mechanisms that are used in NYC.
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La quantité de données générée dans le cadre d'étude à grande échelle du réseau d'interaction protéine-protéine dépasse notre capacité à les analyser et à comprendre leur sens; d'une part, par leur complexité et leur volume, et d'un autre part, par la qualité du jeu de donnée produit qui semble bondé de faux positifs et de faux négatifs. Cette dissertation décrit une nouvelle méthode de criblage des interactions physique entre protéines à haut débit chez Saccharomyces cerevisiae, la complémentation de fragments protéiques (PCA). Cette approche est accomplie dans des cellules intactes dans les conditions natives des protéines; sous leur promoteur endogène et dans le respect des contextes de modifications post-traductionnelles et de localisations subcellulaires. Une application biologique de cette méthode a permis de démontrer la capacité de ce système rapporteur à répondre aux questions d'adaptation cellulaire à des stress, comme la famine en nutriments et un traitement à une drogue. Dans le premier chapitre de cette dissertation, nous avons présenté un criblage des paires d'interactions entre les protéines résultant des quelques 6000 cadres de lecture de Saccharomyces cerevisiae. Nous avons identifié 2770 interactions entre 1124 protéines. Nous avons estimé la qualité de notre criblage en le comparant à d'autres banques d'interaction. Nous avons réalisé que la majorité de nos interactions sont nouvelles, alors que le chevauchement avec les données des autres méthodes est large. Nous avons pris cette opportunité pour caractériser les facteurs déterminants dans la détection d'une interaction par PCA. Nous avons remarqué que notre approche est sous une contrainte stérique provenant de la nécessité des fragments rapporteurs à pouvoir se rejoindre dans l'espace cellulaire afin de récupérer l'activité observable de la sonde d'interaction. L'intégration de nos résultats aux connaissances des dynamiques de régulations génétiques et des modifications protéiques nous dirigera vers une meilleure compréhension des processus cellulaires complexes orchestrés aux niveaux moléculaires et structuraux dans les cellules vivantes. Nous avons appliqué notre méthode aux réarrangements dynamiques opérant durant l'adaptation de la cellule à des stress, comme la famine en nutriments et le traitement à une drogue. Cette investigation fait le détail de notre second chapitre. Nous avons déterminé de cette manière que l'équilibre entre les formes phosphorylées et déphosphorylées de l'arginine méthyltransférase de Saccharomyces cerevisiae, Hmt1, régulait du même coup sont assemblage en hexamère et son activité enzymatique. L'activité d'Hmt1 a directement un impact dans la progression du cycle cellulaire durant un stress, stabilisant les transcrits de CLB2 et permettant la synthèse de Cln3p. Nous avons utilisé notre criblage afin de déterminer les régulateurs de la phosphorylation d'Hmt1 dans un contexte de traitement à la rapamycin, un inhibiteur de la kinase cible de la rapamycin (TOR). Nous avons identifié la sous-unité catalytique de la phosphatase PP2a, Pph22, activé par l'inhibition de la kinase TOR et la kinase Dbf2, activé durant l'entrée en mitose de la cellule, comme la phosphatase et la kinase responsable de la modification d'Hmt1 et de ses fonctions de régulations dans le cycle cellulaire. Cette approche peut être généralisée afin d'identifier et de lier mécanistiquement les gènes, incluant ceux n'ayant aucune fonction connue, à tout processus cellulaire, comme les mécanismes régulant l'ARNm.
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L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à partir d’un nombre potentiellement limité de données. Cette thèse s’inscrit dans cette pensée et aborde divers sujets de recherche liés au problème d’estimation de densité par l’entremise des machines de Boltzmann (BM), modèles graphiques probabilistes au coeur de l’apprentissage profond. Nos contributions touchent les domaines de l’échantillonnage, l’estimation de fonctions de partition, l’optimisation ainsi que l’apprentissage de représentations invariantes. Cette thèse débute par l’exposition d’un nouvel algorithme d'échantillonnage adaptatif, qui ajuste (de fa ̧con automatique) la température des chaînes de Markov sous simulation, afin de maintenir une vitesse de convergence élevée tout au long de l’apprentissage. Lorsqu’utilisé dans le contexte de l’apprentissage par maximum de vraisemblance stochastique (SML), notre algorithme engendre une robustesse accrue face à la sélection du taux d’apprentissage, ainsi qu’une meilleure vitesse de convergence. Nos résultats sont présent ́es dans le domaine des BMs, mais la méthode est générale et applicable à l’apprentissage de tout modèle probabiliste exploitant l’échantillonnage par chaînes de Markov. Tandis que le gradient du maximum de vraisemblance peut-être approximé par échantillonnage, l’évaluation de la log-vraisemblance nécessite un estimé de la fonction de partition. Contrairement aux approches traditionnelles qui considèrent un modèle donné comme une boîte noire, nous proposons plutôt d’exploiter la dynamique de l’apprentissage en estimant les changements successifs de log-partition encourus à chaque mise à jour des paramètres. Le problème d’estimation est reformulé comme un problème d’inférence similaire au filtre de Kalman, mais sur un graphe bi-dimensionnel, où les dimensions correspondent aux axes du temps et au paramètre de température. Sur le thème de l’optimisation, nous présentons également un algorithme permettant d’appliquer, de manière efficace, le gradient naturel à des machines de Boltzmann comportant des milliers d’unités. Jusqu’à présent, son adoption était limitée par son haut coût computationel ainsi que sa demande en mémoire. Notre algorithme, Metric-Free Natural Gradient (MFNG), permet d’éviter le calcul explicite de la matrice d’information de Fisher (et son inverse) en exploitant un solveur linéaire combiné à un produit matrice-vecteur efficace. L’algorithme est prometteur: en terme du nombre d’évaluations de fonctions, MFNG converge plus rapidement que SML. Son implémentation demeure malheureusement inefficace en temps de calcul. Ces travaux explorent également les mécanismes sous-jacents à l’apprentissage de représentations invariantes. À cette fin, nous utilisons la famille de machines de Boltzmann restreintes “spike & slab” (ssRBM), que nous modifions afin de pouvoir modéliser des distributions binaires et parcimonieuses. Les variables latentes binaires de la ssRBM peuvent être rendues invariantes à un sous-espace vectoriel, en associant à chacune d’elles, un vecteur de variables latentes continues (dénommées “slabs”). Ceci se traduit par une invariance accrue au niveau de la représentation et un meilleur taux de classification lorsque peu de données étiquetées sont disponibles. Nous terminons cette thèse sur un sujet ambitieux: l’apprentissage de représentations pouvant séparer les facteurs de variations présents dans le signal d’entrée. Nous proposons une solution à base de ssRBM bilinéaire (avec deux groupes de facteurs latents) et formulons le problème comme l’un de “pooling” dans des sous-espaces vectoriels complémentaires.