Basi di Campi Finiti

Questo elaborato si propone di approfondire lo studio dei campi finiti, in modo particolare soffermandosi sull’esistenza di una base normale per un campo finito, in quanto l'utilizzo di una tale base ha notevoli applicazioni in ambito crittografico. ​Vengono trattati i seguenti argomenti: elementi di base della teoria dei campi finiti, funzione traccia e funzione norma, basi duali, basi normali. Vengono date due dimostrazioni del Teorema della Base Normale, la seconda delle quali fa uso dei polinomi linearizzati ed è in realtà un po' più generale, in quanto si riferisce ai q-moduli.​

La funzione di Möbius di un insieme parzialmente ordinato

Nel 1837 il matematico A.F. Möbius definì la funzione aritmetica mu(n) che vale 0 se n è divisibile per il quadrato di un numero primo, (-1)^k se n è il prodotto di k primi distinti e \mu(1)=1. Essa ricopre un ruolo di fondamentale importanza per quanto riguarda la distribuzione dei numeri primi, nonché per la sua duttilità nella risoluzione di diversi problemi di conteggio grazie alla formula di inversione di Möbius, che può essere pensata come un analogo formale del teorema fondamentale del calcolo integrale. Una sorprendente varietà di problemi di calcolo combinatorio si rivelano essere nient'altro che casi particolari di un problema più generale che riguarda la possibilità di invertire una somma fatta sugli elementi di un insieme parzialmente ordinato. L'obiettivo di questo elaborato è quello di illustrare come sia possibile generalizzare il concetto di funzione aritmetica estendendolo a quello di funzione di un'algebra di incidenza. Le algebre di incidenza hanno catturato l'interesse di svariati matematici a partire dagli anni '60 del secolo scorso, e si svilupparono come ambiente naturale nel quale generalizzare la formula di inversione di Mobius. La funzione di Möbius della teoria dei numeri, definita originariamente sull'insieme dei numeri interi positivi ordinato per divisibilità, può quindi essere definita su generici insiemi parzialmente ordinati.

Molteplicità dell'intersezione di curve algebriche piane

La tesi si prefigge di definire la molteplicità dell’intersezione tra due curve algebriche piane. La trattazione sarà sviluppata in termini algebrici, per mezzo dello studio degli anelli locali. In seguito, saranno discusse alcune proprietà e sarà proposto qualche esempio di calcolo. Nel terzo capitolo, l’interesse volgerà all’intersezione tra una varietà e un’ipersuperficie di uno spazio proiettivo n-dimensionale. Verrà definita un’ulteriore di molteplicità dell’intersezione, che costituirà una generalizzazione di quella menzionata nei primi due capitoli. A partire da questa definizione, sarà possibile enunciare una versione estesa del Teorema di Bezout. L’ultimo capitolo focalizza l’attenzione nuovamente sulle curve piane, con l’intento di studiarne la topologia in un intorno di un punto singolare. Si introduce, in particolare, l’importante nozione di link di un punto singolare.

Funzioni BV e disuguaglianze isoperimetriche

All'interno della mia tesi verrà introdotta la teoria delle funzioni in R^{n} a variazione limitata (BV), seguendo le presentazioni di Lawrence C.Evans e Ronald F.Gariepy nel libro Measure Theory and Fine Properties of Functions e di Enrico Giusti nell'opera Minimal Surfaces and Functions of Bounded Variation. Le funzioni BV sono funzioni le cui derivate prime deboli sono misure di Radon, ossia misure di Borel regolari finite sui compatti. In particolare verranno anche analizzati gli insiemi E che hanno perimetro finito, ossia tali che la funzione indicatrice dell’insieme E sia una funzione BV. Nello specifico, nel primo capitolo verranno date le definizioni di funzioni BV e insiemi di perimetro finito, sia in una versione globale che in una locale, verrà enunciato un primo importante teorema per le funzioni BV e verrà analizzata la relazione tra funzioni di Sobolev e funzioni BV. Nel secondo capitolo, invece, verranno analizzate la semicontinuità inferiore, l'approssimazione con funzioni lisce e la compattezza di funzioni BV, mentre nel terzo capitolo verranno elencati alcuni risultati sulle funzioni BV riguardanti la Traccia, l'Estensione e la formula di Coarea. Infine, nel quarto ed ultimo capitolo, verranno studiate le disuguaglianze di Sobolev e Poincaré e le disuguaglianze isoperimetriche per funzioni BV.

Classificazione delle curve ellittiche viste come curve algebriche piane

Nel presente lavoro è affrontato lo studio delle curve ellittiche viste come curve algebriche piane, più precisamente come cubiche lisce nel piano proiettivo complesso. Dopo aver introdotto nella prima parte le nozioni di Superfici compatte e orientabili e curve algebriche, tramite il teorema di classificazione delle Superfici compatte, se ne fornisce una preliminare classificazione basata sul genere della superficie e della curva, rispettivamente. Da qui, segue la definizione di curve ellittiche e uno studio più dettagliato delle loro pricipali proprietà, quali la possibilità di definirle tramite un'equazione affine nota come equazione di Weierstrass e la loro struttura intrinseca di gruppo abeliano. Si fornisce quindi un'ulteriore classificazione delle cubiche lisce, totalmente differente da quella precedente, che si basa invece sul modulo della cubica, invariante per trasformazioni proiettive. Infine, si considera un aspetto computazionale delle curve ellittiche, ovvero la loro applicazione nel campo della Crittografia. Grazie alla struttura che esse assumono sui campi finiti, sotto opportune ipotesi, i crittosistemi a chiave pubblica basati sul problema del logaritmo discreto definiti sulle curve ellittiche, a parità di sicurezza rispetto ai crittosistemi classici, permettono l'utilizzo di chiavi più corte, e quindi meno costose computazionalmente. Si forniscono quindi le definizioni di problema del logaritmo discreto classico e sulle curve ellittiche, ed alcuni esempi di algoritmi crittografici classici definiti su quest'ultime.

An investigation of Hebbian phase sequences as assembly graphs

Hebb proposed that synapses between neurons that fire synchronously are strengthened, forming cell assemblies and phase sequences. The former, on a shorter scale, are ensembles of synchronized cells that function transiently as a closed processing system; the latter, on a larger scale, correspond to the sequential activation of cell assemblies able to represent percepts and behaviors. Nowadays, the recording of large neuronal populations allows for the detection of multiple cell assemblies. Within Hebb's theory, the next logical step is the analysis of phase sequences. Here we detected phase sequences as consecutive assembly activation patterns, and then analyzed their graph attributes in relation to behavior. We investigated action potentials recorded from the adult rat hippocampus and neocortex before, during and after novel object exploration (experimental periods). Within assembly graphs, each assembly corresponded to a node, and each edge corresponded to the temporal sequence of consecutive node activations. The sum of all assembly activations was proportional to firing rates, but the activity of individual assemblies was not. Assembly repertoire was stable across experimental periods, suggesting that novel experience does not create new assemblies in the adult rat. Assembly graph attributes, on the other hand, varied significantly across behavioral states and experimental periods, and were separable enough to correctly classify experimental periods (Naïve Bayes classifier; maximum AUROCs ranging from 0.55 to 0.99) and behavioral states (waking, slow wave sleep, and rapid eye movement sleep; maximum AUROCs ranging from 0.64 to 0.98). Our findings agree with Hebb's view that assemblies correspond to primitive building blocks of representation, nearly unchanged in the adult, while phase sequences are labile across behavioral states and change after novel experience. The results are compatible with a role for phase sequences in behavior and cognition.

Bayesian nonparametric latent variable models

L’un des problèmes importants en apprentissage automatique est de déterminer la complexité du modèle à apprendre. Une trop grande complexité mène au surapprentissage, ce qui correspond à trouver des structures qui n’existent pas réellement dans les données, tandis qu’une trop faible complexité mène au sous-apprentissage, c’est-à-dire que l’expressivité du modèle est insuffisante pour capturer l’ensemble des structures présentes dans les données. Pour certains modèles probabilistes, la complexité du modèle se traduit par l’introduction d’une ou plusieurs variables cachées dont le rôle est d’expliquer le processus génératif des données. Il existe diverses approches permettant d’identifier le nombre approprié de variables cachées d’un modèle. Cette thèse s’intéresse aux méthodes Bayésiennes nonparamétriques permettant de déterminer le nombre de variables cachées à utiliser ainsi que leur dimensionnalité. La popularisation des statistiques Bayésiennes nonparamétriques au sein de la communauté de l’apprentissage automatique est assez récente. Leur principal attrait vient du fait qu’elles offrent des modèles hautement flexibles et dont la complexité s’ajuste proportionnellement à la quantité de données disponibles. Au cours des dernières années, la recherche sur les méthodes d’apprentissage Bayésiennes nonparamétriques a porté sur trois aspects principaux : la construction de nouveaux modèles, le développement d’algorithmes d’inférence et les applications. Cette thèse présente nos contributions à ces trois sujets de recherches dans le contexte d’apprentissage de modèles à variables cachées. Dans un premier temps, nous introduisons le Pitman-Yor process mixture of Gaussians, un modèle permettant l’apprentissage de mélanges infinis de Gaussiennes. Nous présentons aussi un algorithme d’inférence permettant de découvrir les composantes cachées du modèle que nous évaluons sur deux applications concrètes de robotique. Nos résultats démontrent que l’approche proposée surpasse en performance et en flexibilité les approches classiques d’apprentissage. Dans un deuxième temps, nous proposons l’extended cascading Indian buffet process, un modèle servant de distribution de probabilité a priori sur l’espace des graphes dirigés acycliques. Dans le contexte de réseaux Bayésien, ce prior permet d’identifier à la fois la présence de variables cachées et la structure du réseau parmi celles-ci. Un algorithme d’inférence Monte Carlo par chaîne de Markov est utilisé pour l’évaluation sur des problèmes d’identification de structures et d’estimation de densités. Dans un dernier temps, nous proposons le Indian chefs process, un modèle plus général que l’extended cascading Indian buffet process servant à l’apprentissage de graphes et d’ordres. L’avantage du nouveau modèle est qu’il admet les connections entres les variables observables et qu’il prend en compte l’ordre des variables. Nous présentons un algorithme d’inférence Monte Carlo par chaîne de Markov avec saut réversible permettant l’apprentissage conjoint de graphes et d’ordres. L’évaluation est faite sur des problèmes d’estimations de densité et de test d’indépendance. Ce modèle est le premier modèle Bayésien nonparamétrique permettant d’apprendre des réseaux Bayésiens disposant d’une structure complètement arbitraire.

Global, regional, and national incidence, prevalence, and years lived with disability for 310 diseases and injuries, 1990–2015 : a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015

Multirobot Tethering for Localization and Control

Particle filtering has proven to be an effective localization method for wheeled autonomous vehicles. For a given map, a sensor model, and observations, occasions arise where the vehicle could equally likely be in many locations of the map. Because particle filtering algorithms may generate low confidence pose estimates under these conditions, more robust localization strategies are required to produce reliable pose estimates. This becomes more critical if the state estimate is an integral part of system control. We investigate the use of particle filter estimation techniques on a hovercraft vehicle. The marginally stable dynamics of a hovercraft require reliable state estimates for proper stability and control. We use the Monte Carlo localization method, which implements a particle filter in a recursive state estimate algorithm. An H-infinity controller, designed to accommodate the latency inherent in our state estimation, provides stability and controllability to the hovercraft. In order to eliminate the low confidence estimates produced in certain environments, a multirobot system is designed to introduce mobile environment features. By tracking and controlling the secondary robot, we can position the mobile feature throughout the environment to ensure a high confidence estimate, thus maintaining stability in the system. A laser rangefinder is the sensor the hovercraft uses to track the secondary robot, observe the environment, and facilitate successful localization and stability in motion.

La reproducibilidad de situaciones de aprendizaje en un taller de reflexión docente

En este artículo exploramos una estrategia de desarrollo profesional de profesores de enseñanza básica que tienen a su cargo clases de matemáticas, basada en la profundización de conceptos teóricos y su utilización. El propósito fue identificar elementos del quehacer docente cuando los profesores en ejercicio reflexionan sobre la reproducibilidad de situaciones de enseñanza y aprendizaje, diseñadas por ellos y aplicadas en distintos escenarios. Estos escenarios son distintos grupos de alumnos entre 12 a 13 años en diferentes escuelas. El estudio toma como referente teórico la Teoría de Situaciones Didácticas, que da el soporte al constructo de reproducibilidad, la Teoría Antropológica de lo Didáctico y la conceptualización de reflexión. Es un estudio de caso en donde se realiza un seguimiento a cuatro docentes que diseñan situaciones de enseñanza y aprendizaje sobre el teorema de Pitágoras, en el marco de un curso para su desarrollo profesional. Metodológicamente se empleó el constructo Estudio de Clases para realizar la reflexión sobre los diseños de clases y su reproducibilidad. Los resultados develan que los docentes evolucionan en su reflexión y discusión sobre su quehacer en el aula, por lo cual mejoran las situaciones de enseñanza y aprendizaje y su gestión de clases. Además, se detecta que los profesores fijan ciertos elementos para poder aplicar sus clases o lecciones en distintos escenarios, y así obtener resultados similares.

An investigation of Hebbian phase sequences as assembly graphs

Hebb proposed that synapses between neurons that fire synchronously are strengthened, forming cell assemblies and phase sequences. The former, on a shorter scale, are ensembles of synchronized cells that function transiently as a closed processing system; the latter, on a larger scale, correspond to the sequential activation of cell assemblies able to represent percepts and behaviors. Nowadays, the recording of large neuronal populations allows for the detection of multiple cell assemblies. Within Hebb's theory, the next logical step is the analysis of phase sequences. Here we detected phase sequences as consecutive assembly activation patterns, and then analyzed their graph attributes in relation to behavior. We investigated action potentials recorded from the adult rat hippocampus and neocortex before, during and after novel object exploration (experimental periods). Within assembly graphs, each assembly corresponded to a node, and each edge corresponded to the temporal sequence of consecutive node activations. The sum of all assembly activations was proportional to firing rates, but the activity of individual assemblies was not. Assembly repertoire was stable across experimental periods, suggesting that novel experience does not create new assemblies in the adult rat. Assembly graph attributes, on the other hand, varied significantly across behavioral states and experimental periods, and were separable enough to correctly classify experimental periods (Naïve Bayes classifier; maximum AUROCs ranging from 0.55 to 0.99) and behavioral states (waking, slow wave sleep, and rapid eye movement sleep; maximum AUROCs ranging from 0.64 to 0.98). Our findings agree with Hebb's view that assemblies correspond to primitive building blocks of representation, nearly unchanged in the adult, while phase sequences are labile across behavioral states and change after novel experience. The results are compatible with a role for phase sequences in behavior and cognition.

Geometría diferencial de superficies

Este texto abarca temas como: superficies diferenciales, diferenciación e integración en superficies, formas fundamentales, Curvatura Gaussiana, teorema Egregio y teorema de Gauss-Bonnet. La colección de textos lecciones de matemáticas, iniciativa del departamento de Ciencias Básicas de la Universidad de Medellín (Medellín, Colombia) y su grupo de investigación SUMMA, incluye en cada número la exposición detallada de un tema matemático en particular, tratado con el rigor que muchas veces no es posible lograr en un curso regular de la disciplina. Las matemáticas incluyen diferentes áreas del saber matemático como: álgebra, trigonometría, cálculo, estadística y probabilidades, álgebra lineal, métodos lineales y numéricos, historia de las matemáticas, geometría, matemáticas puras y aplicadas, ecuaciones diferenciales y empelo de softwares matemáticos. Todas las carátulas de la colección vienen ilustradas, a manera de identificación, con diseños de la geometría fractal cuya fuente u origen se encuentra referenciada en las páginas interiores de los textos.

Elementos de geometría

Este texto Elementos de Geometría comprende: Geometría Euclidiana y Geometría del Compás. La Geometría Euclidiana se basa en el uso de la regla (no graduada) y el compás, para la construcción de las figuras geométricas. La Geometría Euclidiana se divide, a su vez, en geometría plana y geometría del espacio; la geometría plana trata de las figuras geométricas cuyos puntos están todos situados en el mismo plano y la geometría del espacio del estudio de figuras tridimensionales. El texto aborda, además, el teorema de Gauss que trata de la condición necesaria y suficiente para que una circunferencia se pueda dividir en partes iguales, mediante el uso de la regla y el compás, y teoremas notables como: teorema de Menelaus, teorema de Ceva, teorema de Stewart y teorema de a Alembert. En la geometría del espacio se incluyó un estudio de los cinco poliedros regulares: tetraedro, exaedro, octaedro, icosaedro y dodecaedro. El libro contiene ejercicios al finalizar cada capítulo, en el orden:\' teoremas, lugares geométricos, máximos y mínimos, y problemas varios, con el fin de desarrollar en el estudiante su espíritu investigativo y creativo. Este texto, es una iniciativa de los profesores del Departamento de Ciencias Básicas de la Universidad de Medellín (Medellín - Colombia) y su grupo de investigación SUMMA, yes un programa del Proyecto Institucional Permanencia con Calidad, cuyo objetivo fundamental es disminuir los niveles de deserción y pérdida académica de los estudiantes.

Integración de datos y análisis predictivo en tratamiento de drogodependencia

El análisis de datos actual se enfrenta a problemas derivados de la combinación de datos procedentes de diversas fuentes de información. El valor de la información puede enriquecerse enormemente facilitando la integración de nuevas fuentes de datos y la industria es muy consciente de ello en la actualidad. Sin embargo, no solo el volumen sino también la gran diversidad de los datos constituye un problema previo al análisis. Una buena integración de los datos garantiza unos resultados fiables y por ello merece la pena detenerse en la mejora de procesos de especificación, recolección, limpieza e integración de los datos. Este trabajo está dedicado a la fase de limpieza e integración de datos analizando los procedimientos existentes y proponiendo una solución que se aplica a datos médicos, centrándose así en los proyectos de predicción (con finalidad de prevención) en ciencias de la salud. Además de la implementación de los procesos de limpieza, se desarrollan algoritmos de detección de outliers que permiten mejorar la calidad del conjunto de datos tras su eliminación. El trabajo también incluye la implementación de un proceso de predicción que sirva de ayuda a la toma de decisiones. Concretamente este trabajo realiza un análisis predictivo de los datos de pacientes drogodependientes de la Clínica Nuestra Señora de la Paz, con la finalidad de poder brindar un apoyo en la toma de decisiones del médico a cargo de admitir el internamiento de pacientes en dicha clínica. En la mayoría de los casos el estudio de los datos facilitados requiere un pre-procesado adecuado para que los resultados de los análisis estadísticos tradicionales sean fiables. En tal sentido en este trabajo se implementan varias formas de detectar los outliers: un algoritmo propio (Detección de Outliers con Cadenas No Monótonas), que utiliza las ventajas del algoritmo Knuth-Morris-Pratt para reconocimiento de patrones, y las librerías outliers y Rcmdr de R. La aplicación de procedimientos de cleaning e integración de datos, así como de eliminación de datos atípicos proporciona una base de datos limpia y fiable sobre la que se implementarán procedimientos de predicción de los datos con el algoritmo de clasificación Naive Bayes en R.

Simulación de la paradoja de Stein con la hoja de cálculo

La hoja de cálculo constituye un potente entorno para la experimentación en clase de estadística, comparable al laboratorio en la de ciencias experimentales. Entre sus múltiples aplicaciones se encuentra la de proporcionar un medio para la comprobación experimental de resultados teóricos. Para ilustrarlo, proponemos un modelo para verificar el teorema de Stein relativo a la estimación óptima de un conjunto de k > 2 medias. El carácter paradójico de este resultado lo convierte en un ejemplo ideal para este tipo de simulaciones.