A stochastic approximation algorithm with Markov chain Monte-Carlo method for incomplete data estimation problems

We propose a general procedure for solving incomplete data estimation problems. The procedure can be used to find the maximum likelihood estimate or to solve estimating equations in difficult cases such as estimation with the censored or truncated regression model, the nonlinear structural measurement error model, and the random effects model. The procedure is based on the general principle of stochastic approximation and the Markov chain Monte-Carlo method. Applying the theory on adaptive algorithms, we derive conditions under which the proposed procedure converges. Simulation studies also indicate that the proposed procedure consistently converges to the maximum likelihood estimate for the structural measurement error logistic regression model.

A psychrophilic crenarchaeon inhabits a marine sponge: Cenarchaeum symbiosum gen. nov., sp. nov.

Archaea, one of the three major domains of extant life, was thought to comprise predominantly microorganisms that inhabit extreme environments, inhospitable to most Eucarya and Bacteria. However, molecular phylogenetic surveys of native microbial assemblages are beginning to indicate that the evolutionary and physiological diversity of Archaea is far greater than previously supposed. We report here the discovery and preliminary characterization of a marine archaeon that inhabits the tissues of a temperate water sponge. The association was specific, with a single crenarchaeal phylotype inhabiting a single sponge host species. To our knowledge, this partnership represents the first described symbiosis involving Crenarchaeota. The symbiotic archaeon grows well at temperatures of 10 degrees C, over 60 degrees C below the growth temperature optimum of any cultivated species of Crenarchaeota. Archaea have been generally characterized as microorganisms that inhabit relatively circumscribed niches, largely high-temperature anaerobic environments. In contrast, data from molecular phylogenetic surveys, including this report, suggest that some crenarchaeotes have diversified considerably and are found in a wide variety of lifestyles and habitats. We present here the identification and initial description of Cenarchaeum symbiosum gen. nov., sp. nov., a symbiotic archaeon closely related to other nonthermophilic crenarchaeotes that inhabit diverse marine and terrestrial environments.

The cutoff phenomenon in finite Markov chains.

Natural mixing processes modeled by Markov chains often show a sharp cutoff in their convergence to long-time behavior. This paper presents problems where the cutoff can be proved (card shuffling, the Ehrenfests' urn). It shows that chains with polynomial growth (drunkard's walk) do not show cutoffs. The best general understanding of such cutoffs (high multiplicity of second eigenvalues due to symmetry) is explored. Examples are given where the symmetry is broken but the cutoff phenomenon persists.

Estratégia de diversificação e coordenação em cadeias da sociobiodiversidade

O presente trabalho trata da relação entre estratégias de diversificação junto a produção rural familiar e os incentivos decorrentes das diferentes estruturas de governança que determinam as relações sistêmicas de troca e divisão do trabalho. A necessidade de manutenção no nível de bem-estar social associado a renda familiar e as contingências do ambiente em que este segmento se insere leva a considerar o processo de inovação como fenômeno transitório onde a firma rural adote diferentes fontes de rendimento, dentro e fora da propriedade. A compreensão de como as variáveis transacionais (incerteza, especificidade dos ativos, frequência e interação entre transações) interferem na decisão de alocação de recursos pode ser útil no delineamento de políticas voltadas ao desenvolvimento local sustentável. Para isso, um modelo heurístico é proposto relacionando duas variáveis: complementariedade estratégica e mobilidade. Quatro comunidades fornecedoras de insumos da sociobiodiversidade brasileira ajudam a ilustrar a proposta analítica, a saber: Salvaterra, Bragança, Breves, no estado do Pará, e Palmeira do Piauí no estado do Piauí. A conclusão é que os atores econômicos agem conforme suas capacidades tecnológicas e gerenciais e combinação de incentivos externos a firma, o que reflete em sua capacidade de manter o nível de renda.

Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares

As análises biplot que utilizam os modelos de efeitos principais aditivos com inter- ação multiplicativa (AMMI) requerem matrizes de dados completas, mas, frequentemente os ensaios multiambientais apresentam dados faltantes. Nesta tese são propostas novas metodologias de imputação simples e múltipla que podem ser usadas para analisar da- dos desbalanceados em experimentos com interação genótipo por ambiente (G×E). A primeira, é uma nova extensão do método de validação cruzada por autovetor (Bro et al, 2008). A segunda, corresponde a um novo algoritmo não-paramétrico obtido por meio de modificações no método de imputação simples desenvolvido por Yan (2013). Também é incluído um estudo que considera sistemas de imputação recentemente relatados na literatura e os compara com o procedimento clássico recomendado para imputação em ensaios (G×E), ou seja, a combinação do algoritmo de Esperança-Maximização com os modelos AMMI ou EM-AMMI. Por último, são fornecidas generalizações da imputação simples descrita por Arciniegas-Alarcón et al. (2010) que mistura regressão com aproximação de posto inferior de uma matriz. Todas as metodologias têm como base a decomposição por valores singulares (DVS), portanto, são livres de pressuposições distribucionais ou estruturais. Para determinar o desempenho dos novos esquemas de imputação foram realizadas simulações baseadas em conjuntos de dados reais de diferentes espécies, com valores re- tirados aleatoriamente em diferentes porcentagens e a qualidade das imputações avaliada com distintas estatísticas. Concluiu-se que a DVS constitui uma ferramenta útil e flexível na construção de técnicas eficientes que contornem o problema de perda de informação em matrizes experimentais.

Algoritmos recursivos e não-recursivos aplicados à estimação fasorial em sistemas elétricos de potência

Este trabalho apresenta uma análise de algoritmos computacionais aplicados à estimação de fasores elétricos em SEPs. A medição dos fasores é realizada por meio da alocação de Unidades de Medição Fasorial nestes sistemas e encontra diversas aplicações nas áreas de operação, controle, proteção e planejamento. Para que os fasores possam ser aplicados, são definidos padrões de medição, sincronização e comunicação, por meio da norma IEEE C37.118.1. A norma apresenta os padrões de mensagens, timetag, fasores, sistema de sincronização, e define testes para avaliar a estimação. Apesar de abranger todos esses critérios, a diretriz não define um algoritmo de estimação padrão, abrindo espaço para uso de diversos métodos, desde que a precisão seja atendida. Nesse contexto, o presente trabalho analisa alguns algoritmos de estimação de fasores definidos na literatura, avaliando o comportamento deles em determinados casos. Foram considerados, dessa forma, os métodos: Transformada Discreta de Fourier, Método dos Mínimos Quadrados e Transformada Wavelet Discreta, nas versões recursivas e não-recursivas. Esses métodos foram submetidos a sinais sintéticos, a fim de verificar o comportamento diante dos testes propostos pela norma, avaliando o Total Vector Error, tempo de resposta e atraso e overshoot. Os algoritmos também foram embarcados em um hardware, denominado PC104, e avaliados de acordo com os sinais medidos pelo equipamento na saída analógica de um simulador em tempo real (Real Time Digital Simulator).

Modelagem e análise das cadeias de suprimentos globais e resilientes baseadas em rede de Petri.

Em um cenário de aumento de competitividade, crescente expectativa por inovações do produto e necessidade de atender diferentes perfis de consumidores, o conceito de gerenciamento de cadeias de suprimentos globais (GSCM) surge como uma estratégia para coordenar mais eficazmente as atividades dispersas geograficamente dos sistemas produtivos. Na adoção do GSCM, as organizações devem lidar com rupturas que impactam no gerenciamento das suas atividades, tais como a interrupção de vias de transporte, pane no fornecimento de energia, desastres naturais e até ataques terroristas. Nesse contexto, o trabalho introduz um procedimento sistematizado para modelagem das cadeias de suprimentos visto como um sistema a eventos discretos e sua análise por simulação das atividades do GSCM baseada em técnicas formais como a rede de Petri (PN) e o Production Flow Schema (PFS). Um exemplo é também apresentado para ilustrar e comprovar as vantagens do método proposto na análise do GSCM.

Aceleración de algoritmos para imágenes hiperespectrales con OpenCL

En el presente trabajo se propone dar solución a uno de los problemas principales surgido en el campo del análisis de imágenes hiperespectrales. En las últimas décadas este campo está siendo muy activo, por lo que es de vital importancia tratar su problema principal: mezcla espectral. Muchos algoritmos han tratado de solucionar este problema, pero que a través de este trabajo se propone una cadena nueva de desmezclado en paralelo, para ser acelerados bajo el paradigma de programación paralela de OpenCl. Este paradigma nos aporta el modelo de programación unificada para acelerar algoritmos en sistemas heterogéneos. Podemos dividir el proceso de desmezclado espectral en tres etapas. La primera tiene la tarea de encontrar el número de píxeles puros, llamaremos endmembers a los píxeles formados por una única firma espectral, utilizaremos el algoritmo conocido como Geometry-based Estimation of number of endmembers, GENE. La segunda etapa se encarga de identificar los píxel endmembers y extraerlos junto con todas sus bandas espectrales, para esta etapa se utilizará el algoritmo conocido por Simplex Growing Algorithm, SGA. En la última etapa se crean los mapas de abundancia para cada uno de los endmembers encontrados, de esta etapa será encargado el algoritmo conocido por, Sum-to-one Constrained Linear Spectral Unmixing, SCLSU. Las plataformas utilizadas en este proyecto han sido tres: CPU, Intel Xeon E5-2695 v3, GPU, NVidia GeForce GTX 980, Acelerador, Intel Xeon Phi 31S1P. La idea de este proyecto se basa en realizar un análisis exhaustivo de los resultados obtenidos en las diferentes plataformas, con el fin de evaluar cuál se ajusta mejor a nuestras necesidades.