Aplicación de Métodos Meshless al Análisis de Problemas de Autovalores

La presente Tesis Doctoral aborda la aplicación de métodos meshless, o métodos sin malla, a problemas de autovalores, fundamentalmente vibraciones libres y pandeo. En particular, el estudio se centra en aspectos tales como los procedimientos para la resolución numérica del problema de autovalores con estos métodos, el coste computacional y la viabilidad de la utilización de matrices de masa o matrices de rigidez geométrica no consistentes. Además, se acomete en detalle el análisis del error, con el objetivo de determinar sus principales fuentes y obtener claves que permitan la aceleración de la convergencia. Aunque en la actualidad existe una amplia variedad de métodos meshless en apariencia independientes entre sí, se han analizado las diferentes relaciones entre ellos, deduciéndose que el método Element-Free Galerkin Method [Método Galerkin Sin Elementos] (EFGM) es representativo de un amplio grupo de los mismos. Por ello se ha empleado como referencia en este análisis. Muchas de las fuentes de error de un método sin malla provienen de su algoritmo de interpolación o aproximación. En el caso del EFGM ese algoritmo es conocido como Moving Least Squares [Mínimos Cuadrados Móviles] (MLS), caso particular del Generalized Moving Least Squares [Mínimos Cuadrados Móviles Generalizados] (GMLS). La formulación de estos algoritmos indica que la precisión de los mismos se basa en los siguientes factores: orden de la base polinómica p(x), características de la función de peso w(x) y forma y tamaño del soporte de definición de esa función. Se ha analizado la contribución individual de cada factor mediante su reducción a un único parámetro cuantificable, así como las interacciones entre ellos tanto en distribuciones regulares de nodos como en irregulares. El estudio se extiende a una serie de problemas estructurales uni y bidimensionales de referencia, y tiene en cuenta el error no sólo en el cálculo de autovalores (frecuencias propias o carga de pandeo, según el caso), sino también en términos de autovectores. This Doctoral Thesis deals with the application of meshless methods to eigenvalue problems, particularly free vibrations and buckling. The analysis is focused on aspects such as the numerical solving of the problem, computational cost and the feasibility of the use of non-consistent mass or geometric stiffness matrices. Furthermore, the analysis of the error is also considered, with the aim of identifying its main sources and obtaining the key factors that enable a faster convergence of a given problem. Although currently a wide variety of apparently independent meshless methods can be found in the literature, the relationships among them have been analyzed. The outcome of this assessment is that all those methods can be grouped in only a limited amount of categories, and that the Element-Free Galerkin Method (EFGM) is representative of the most important one. Therefore, the EFGM has been selected as a reference for the numerical analyses. Many of the error sources of a meshless method are contributed by its interpolation/approximation algorithm. In the EFGM, such algorithm is known as Moving Least Squares (MLS), a particular case of the Generalized Moving Least Squares (GMLS). The accuracy of the MLS is based on the following factors: order of the polynomial basis p(x), features of the weight function w(x), and shape and size of the support domain of this weight function. The individual contribution of each of these factors, along with the interactions among them, has been studied in both regular and irregular arrangement of nodes, by means of a reduction of each contribution to a one single quantifiable parameter. This assessment is applied to a range of both one- and two-dimensional benchmarking cases, and includes not only the error in terms of eigenvalues (natural frequencies or buckling load), but also of eigenvectors

A set of canonical problems in sloshing. Part 0: Experimental setup and data processing

In a series of attempts to research and document relevant sloshing type phenomena, a series of experiments have been conducted. The aim of this paper is to describe the setup and data processing of such experiments. A sloshing tank is subjected to angular motion. As a result pressure registers are obtained at several locations, together with the motion data, torque and a collection of image and video information. The experimental rig and the data acquisition systems are described. Useful information for experimental sloshing research practitioners is provided. This information is related to the liquids used in the experiments, the dying techniques, tank building processes, synchronization of acquisition systems, etc. A new procedure for reconstructing experimental data, that takes into account experimental uncertainties, is presented. This procedure is based on a least squares spline approximation of the data. Based on a deterministic approach to the first sloshing wave impact event in a sloshing experiment, an uncertainty analysis procedure of the associated first pressure peak value is described.

A Generalized Regression Methodology for Bivariate Heteroscedastic Data

We present a methodology for reducing a straight line fitting regression problem to a Least Squares minimization one. This is accomplished through the definition of a measure on the data space that takes into account directional dependences of errors, and the use of polar descriptors for straight lines. This strategy improves the robustness by avoiding singularities and non-describable lines. The methodology is powerful enough to deal with non-normal bivariate heteroscedastic data error models, but can also supersede classical regression methods by making some particular assumptions. An implementation of the methodology for the normal bivariate case is developed and evaluated.

Evaluación y análisis de la trazabilidad metrológica en redes para la verificación y calibración de instrumental GNSS (Global Navigation Satellite System)

Los estudios realizados hasta el momento para la determinación de la calidad de medida del instrumental geodésico han estado dirigidos, fundamentalmente, a las medidas angulares y de distancias. Sin embargo, en los últimos años se ha impuesto la tendencia generalizada de utilizar equipos GNSS (Global Navigation Satellite System) en el campo de las aplicaciones geomáticas sin que se haya establecido una metodología que permita obtener la corrección de calibración y su incertidumbre para estos equipos. La finalidad de esta Tesis es establecer los requisitos que debe satisfacer una red para ser considerada Red Patrón con trazabilidad metrológica, así como la metodología para la verificación y calibración de instrumental GNSS en redes patrón. Para ello, se ha diseñado y elaborado un procedimiento técnico de calibración de equipos GNSS en el que se han definido las contribuciones a la incertidumbre de medida. El procedimiento, que se ha aplicado en diferentes redes para distintos equipos, ha permitido obtener la incertidumbre expandida de dichos equipos siguiendo las recomendaciones de la Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement del Joint Committee for Guides in Metrology. Asimismo, se han determinado mediante técnicas de observación por satélite las coordenadas tridimensionales de las bases que conforman las redes consideradas en la investigación, y se han desarrollado simulaciones en función de diversos valores de las desviaciones típicas experimentales de los puntos fijos que se han utilizado en el ajuste mínimo cuadrático de los vectores o líneas base. Los resultados obtenidos han puesto de manifiesto la importancia que tiene el conocimiento de las desviaciones típicas experimentales en el cálculo de incertidumbres de las coordenadas tridimensionales de las bases. Basándose en estudios y observaciones de gran calidad técnica, llevados a cabo en estas redes con anterioridad, se ha realizado un exhaustivo análisis que ha permitido determinar las condiciones que debe satisfacer una red patrón. Además, se han diseñado procedimientos técnicos de calibración que permiten calcular la incertidumbre expandida de medida de los instrumentos geodésicos que proporcionan ángulos y distancias obtenidas por métodos electromagnéticos, ya que dichos instrumentos son los que van a permitir la diseminación de la trazabilidad metrológica a las redes patrón para la verificación y calibración de los equipos GNSS. De este modo, ha sido posible la determinación de las correcciones de calibración local de equipos GNSS de alta exactitud en las redes patrón. En esta Tesis se ha obtenido la incertidumbre de la corrección de calibración mediante dos metodologías diferentes; en la primera se ha aplicado la propagación de incertidumbres, mientras que en la segunda se ha aplicado el método de Monte Carlo de simulación de variables aleatorias. El análisis de los resultados obtenidos confirma la validez de ambas metodologías para la determinación de la incertidumbre de calibración de instrumental GNSS. ABSTRACT The studies carried out so far for the determination of the quality of measurement of geodetic instruments have been aimed, primarily, to measure angles and distances. However, in recent years it has been accepted to use GNSS (Global Navigation Satellite System) equipment in the field of Geomatic applications, for data capture, without establishing a methodology that allows obtaining the calibration correction and its uncertainty. The purpose of this Thesis is to establish the requirements that a network must meet to be considered a StandardNetwork with metrological traceability, as well as the methodology for the verification and calibration of GNSS instrumental in those standard networks. To do this, a technical calibration procedure has been designed, developed and defined for GNSS equipment determining the contributions to the uncertainty of measurement. The procedure, which has been applied in different networks for different equipment, has alloweddetermining the expanded uncertainty of such equipment following the recommendations of the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement of the Joint Committee for Guides in Metrology. In addition, the three-dimensional coordinates of the bases which constitute the networks considered in the investigationhave been determined by satellite-based techniques. There have been several developed simulations based on different values of experimental standard deviations of the fixed points that have been used in the least squares vectors or base lines calculations. The results have shown the importance that the knowledge of experimental standard deviations has in the calculation of uncertainties of the three-dimensional coordinates of the bases. Based on high technical quality studies and observations carried out in these networks previously, it has been possible to make an exhaustive analysis that has allowed determining the requirements that a standard network must meet. In addition, technical calibration procedures have been developed to allow the uncertainty estimation of measurement carried outby geodetic instruments that provide angles and distances obtained by electromagnetic methods. These instruments provide the metrological traceability to standard networks used for verification and calibration of GNSS equipment. As a result, it has been possible the estimation of local calibration corrections for high accuracy GNSS equipment in standardnetworks. In this Thesis, the uncertainty of calibration correction has been calculated using two different methodologies: the first one by applying the law of propagation of uncertainty, while the second has applied the propagation of distributions using the Monte Carlo method. The analysis of the obtained results confirms the validity of both methodologies for estimating the calibration uncertainty of GNSS equipment.

Performance of artificial neural networks and genetical evolved artificial neural networks unfolding techniques

With the Bonner spheres spectrometer neutron spectrum is obtained through an unfolding procedure. Monte Carlo methods, Regularization, Parametrization, Least-squares, and Maximum Entropy are some of the techniques utilized for unfolding. In the last decade methods based on Artificial Intelligence Technology have been used. Approaches based on Genetic Algorithms and Artificial Neural Networks have been developed in order to overcome the drawbacks of previous techniques. Nevertheless the advantages of Artificial Neural Networks still it has some drawbacks mainly in the design process of the network, vg the optimum selection of the architectural and learning ANN parameters. In recent years the use of hybrid technologies, combining Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms, has been utilized to. In this work, several ANN topologies were trained and tested using Artificial Neural Networks and Genetically Evolved Artificial Neural Networks in the aim to unfold neutron spectra using the count rates of a Bonner sphere spectrometer. Here, a comparative study of both procedures has been carried out.

Markov blanket-based approach for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers: An application to predict the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from the 39-item Parkinson's Disease Questionnaire (PDQ-39)

Multi-dimensional Bayesian network classifiers (MBCs) are probabilistic graphical models recently proposed to deal with multi-dimensional classification problems, where each instance in the data set has to be assigned to more than one class variable. In this paper, we propose a Markov blanket-based approach for learning MBCs from data. Basically, it consists of determining the Markov blanket around each class variable using the HITON algorithm, then specifying the directionality over the MBC subgraphs. Our approach is applied to the prediction problem of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from the 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39) in order to estimate the health-related quality of life of Parkinson’s patients. Fivefold cross-validation experiments were carried out on randomly generated synthetic data sets, Yeast data set, as well as on a real-world Parkinson’s disease data set containing 488 patients. The experimental study, including comparison with additional Bayesian network-based approaches, back propagation for multi-label learning, multi-label k-nearest neighbor, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations, shows encouraging results in terms of predictive accuracy as well as the identification of dependence relationships among class and feature variables.

Bernstein polynomials in element-free Galerkin method

In the recent decades, meshless methods (MMs), like the element-free Galerkin method (EFGM), have been widely studied and interesting results have been reached when solving partial differential equations. However, such solutions show a problem around boundary conditions, where the accuracy is not adequately achieved. This is caused by the use of moving least squares or residual kernel particle method methods to obtain the shape functions needed in MM, since such methods are good enough in the inner of the integration domains, but not so accurate in boundaries. This way, Bernstein curves, which are a partition of unity themselves,can solve this problem with the same accuracy in the inner area of the domain and at their boundaries.

Ab initio calculations of Ca III Stark broadening parameters,transition probabilities and radiative lifetimes

We have determined matrix elements for all experimental configurations of Ca III, including the 3s3p63d configuration. These values have been obtained using intermediate coupling (IC). For these IC calculations, we have used the standard method of least-squares fitting from the experimental energy levels, using the computer code developed by Robert Cowan. In this paper, using these matrix elements, we report the calculated values of the Ca III Stark widths and shifts for 148 spectral lines, of 56 Ca III spectral line transition probabilities and of eight radiative lifetimes of Ca III levels. The Stark widths and shifts, calculated using the Griem semi-empirical approach, correspond to the spectral lines of Ca III and are presented for an electron density of 1017 cm?3 and temperatures T = 1.0?10.0 (×104 K). The theoretical trends of the Stark broadening parameter versus the temperature are presented for transitions that are of astrophysical interest. There is good agreement between our calculations, for transition probabilities and radiative lifetimes, and the experimental values presented in the literature. We have not been able to find any values for the Stark parameters in the references.

Theoretical Stark broadening parameters for spectral lines arising from the 2p5ns, 2p5np and 2p5nd electronic configurations of MgIII

In the present work we report theoretical Stark widths and shifts calculated using the Griem semi-empirical approach, corresponding to 237 spectral lines of MgIII. Data are presented for an electron density of 1017 cm?3 and temperatures T = 0.5?10.0 (104 K). The matrix elements used in these calculations have been determined from 23 configurations of MgIII: 2s22p6, 2s22p53p, 2s22p54p, 2s22p54f and 2s22p55f for even parity and 2s22p5ns (n = 3?6), 2s22p5nd (n = 3?9), 2s22p55g and 2s2p6np (n = 3?8) for odd parity. For the intermediate coupling (IC) calculations, we use the standard method of least-squares fitting from experimental energy levels by means of the Cowan computer code. Also, in order to test the matrix elements used in our calculations, we present calculated values of 70 transition probabilities of MgIII spectral lines and 14 calculated values of radiative lifetimes of MgIII levels. There is good agreement between our calculations and experimental radiative lifetimes. Spectral lines of MgIII are relevant in astrophysics and also play an important role in the spectral analysis of laboratory plasma. Theoretical trends of the Stark broadening parameter versus the temperature for relevant lines are presented. No values of Stark parameters can be found in the bibliography.

On-line measurement of soil properties without direct spectral response in near infrared spectral range

So far, the majority of reports on on-line measurement considered soil properties with direct spectral responses in near infrared spectroscopy (NIRS). This work reports on the results of on-line measurement of soil properties with indirect spectral responses, e.g. pH, cation exchange capacity (CEC), exchangeable calcium (Caex) and exchangeable magnesium (Mgex) in one field in Bedfordshire in the UK. The on-line sensor consisted of a subsoiler coupled with an AgroSpec mobile, fibre type, visible and near infrared (vis–NIR) spectrophotometer (tec5 Technology for Spectroscopy, Germany), with a measurement range 305–2200 nm to acquire soil spectra in diffuse reflectance mode. General calibration models for the studied soil properties were developed with a partial least squares regression (PLSR) with one-leave-out cross validation, using spectra measured under non-mobile laboratory conditions of 160 soil samples collected from different fields in four farms in Europe, namely, Czech Republic, Denmark, Netherland and UK. A group of 25 samples independent from the calibration set was used as independent validation set. Higher accuracy was obtained for laboratory scanning as compared to on-line scanning of the 25 independent samples. The prediction accuracy for the laboratory and on-line measurements was classified as excellent/very good for pH (RPD = 2.69 and 2.14 and r2 = 0.86 and 0.78, respectively), and moderately good for CEC (RPD = 1.77 and 1.61 and r2 = 0.68 and 0.62, respectively) and Mgex (RPD = 1.72 and 1.49 and r2 = 0.66 and 0.67, respectively). For Caex, very good accuracy was calculated for laboratory method (RPD = 2.19 and r2 = 0.86), as compared to the poor accuracy reported for the on-line method (RPD = 1.30 and r2 = 0.61). The ability of collecting large number of data points per field area (about 12,800 point per 21 ha) and the simultaneous analysis of several soil properties without direct spectral response in the NIR range at relatively high operational speed and appreciable accuracy, encourage the recommendation of the on-line measurement system for site specific fertilisation.

Predicción de la ley de atenuación, frecuencia dominante y espectro de respuesta en vibraciones producidas por voladuras a cielo abierto

El presente proyecto de fin de carrera describe y analiza el estudio integral del efecto de las vibraciones producidas por voladuras superficiales realizadas en el proyecto del “Tercer Juego de Esclusas” ejecutado para la Expansión del Canal de Panamá. Se recopilan un total de 53 registros, data generada por el monitoreo de 7 sismógrafos en 10 voladuras de producción realizadas en el año 2010. El fenómeno vibratorio tiene dos parámetros fundamentales, la velocidad pico-partícula (PPV) y la frecuencia dominante, los cuales caracterizan cuan dañino puede ser éste frente a su influencia sobre las estructuras civiles; por ello, se pretende caracterizarlas y fundamentalmente predecirlas, lo que permitirá su debido control. En función a lo expuesto, el estudio realizado consta de dos partes, la primera describe el comportamiento del terreno mediante la estimación de la ley de atenuación de la velocidad pico-partícula a través del uso de la regresión lineal por mínimos cuadrados; la segunda detalla un procedimiento validable para la predicción de la frecuencia dominante y del pseudo-espectro de respuesta de velocidad (PVRS) basada en la teoría de Newmark & Hall. Se ha obtenido: (i) la ley de atenuación del terreno para distintos grados de fiabilidad, (ii) herramientas de diseño de voladuras basadas en la relación de carga – distancia, (iii) la demostración que los valores de PPV se ajustan a una distribución log-normal, (iv) el mapa de isolíneas de PPV para el área de estudio, (v) una técnica detallada y válida para la predicción de la frecuencia dominante y del espectro de respuesta, (vi) formulaciones matemáticas de los factores de amplificación para el desplazamiento, velocidad y aceleración, (vii) mapa de isolíneas de amplificación para el área de estudio. A partir de los resultados obtenidos se proporciona información útil para su uso en el diseño y control de las voladuras posteriores del proyecto. ABSTRACT This project work describes and analyzes the comprehensive study of the effect of the vibrations produced by surface blasting carried out in the "Third Set of Locks" project executed for the expansion of the Panama Canal. A total of 53 records were collected, with the data generated by the monitoring of 7 seismographs in 10 production blasts carried out in 2010. The vibratory phenomenon has two fundamental parameters, the peak-particle velocity (PPV) and the dominant frequency, which characterize how damaging this can be compared to their influence on structures, which is why this is intended to characterize and predict fundamentally, that which allows proper control. Based on the above, the study consists of two parts; the first describes the behavior of the terrain by estimating the attenuation law for peak-particle velocity by using the ordinary least squares regression analysis, the second details a validable procedure for the prediction of the dominant frequency and pseudo-velocity response spectrum (PVRS) based on the theory of Newmark & Hall. The following have been obtained: (i) the attenuation law of the terrain for different degrees of reliability, (ii) blast design tools based on charge-distance ratio, (iii) the demonstration that the values of PPV conform to a log-normal distribution, (iv) the map of isolines of PPV for the area of study (v) detailed and valid technique for predicting the dominant frequency response spectrum, (vi) mathematical formulations of the amplification factors for displacement, velocity and acceleration, (vii) amplification of isolines map for the study area. From the results obtained, the study provides useful information for use in the design and control of blasting for subsequent projects.

Estudio de la aplicabilidad de las aproximaciones uniformes al análisis de series históricas : aplicación al caso de los precios del cobre

El objetivo de este proyecto de investigación es comparar dos técnicas matemáticas de aproximación polinómica, las aproximaciones según el criterio de mínimos cuadrados y las aproximaciones uniformes (“minimax”). Se describen tanto el mercado actual del cobre, con sus fluctuaciones a lo largo del tiempo, como los distintos modelos matemáticos y programas informáticos disponibles. Como herramienta informática se ha seleccionado Matlab®, cuya biblioteca matemática es muy amplia y de uso muy extendido y cuyo lenguaje de programación es suficientemente potente para desarrollar los programas que se necesiten. Se han obtenido diferentes polinomios de aproximación sobre una muestra (serie histórica) que recoge la variación del precio del cobre en los últimos años. Se ha analizado la serie histórica completa y dos tramos significativos de ella. Los resultados obtenidos incluyen valores de interés para otros proyectos. Abstract The aim of this research project is to compare two mathematical models for estimating polynomial approximation, the approximations according to the criterion of least squares approximations uniform (“Minimax”). Describes both the copper current market, fluctuating over time as different computer programs and mathematical models available. As a modeling tool is selected main Matlab® which math library is the largest and most widely used programming language and which is powerful enough to allow you to develop programs that are needed. We have obtained different approximating polynomials, applying mathematical methods chosen, a sample (historical series) which indicates the fluctuation in copper prices in last years. We analyzed the complete historical series and two significant sections of it. The results include values that we consider relevant to other projects

Multi-dimensional classification using Bayesian networks for stationary and evolving streaming data

Hoy en día, con la evolución continua y rápida de las tecnologías de la información y los dispositivos de computación, se recogen y almacenan continuamente grandes volúmenes de datos en distintos dominios y a través de diversas aplicaciones del mundo real. La extracción de conocimiento útil de una cantidad tan enorme de datos no se puede realizar habitualmente de forma manual, y requiere el uso de técnicas adecuadas de aprendizaje automático y de minería de datos. La clasificación es una de las técnicas más importantes que ha sido aplicada con éxito a varias áreas. En general, la clasificación se compone de dos pasos principales: en primer lugar, aprender un modelo de clasificación o clasificador a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, y en segundo lugar, clasificar las nuevas instancias de datos utilizando el clasificador aprendido. La clasificación es supervisada cuando todas las etiquetas están presentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos completamente etiquetados), semi-supervisada cuando sólo algunas etiquetas son conocidas (es decir, datos parcialmente etiquetados), y no supervisada cuando todas las etiquetas están ausentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos no etiquetados). Además, aparte de esta taxonomía, el problema de clasificación se puede categorizar en unidimensional o multidimensional en función del número de variables clase, una o más, respectivamente; o también puede ser categorizado en estacionario o cambiante con el tiempo en función de las características de los datos y de la tasa de cambio subyacente. A lo largo de esta tesis, tratamos el problema de clasificación desde tres perspectivas diferentes, a saber, clasificación supervisada multidimensional estacionaria, clasificación semisupervisada unidimensional cambiante con el tiempo, y clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo. Para llevar a cabo esta tarea, hemos usado básicamente los clasificadores Bayesianos como modelos. La primera contribución, dirigiéndose al problema de clasificación supervisada multidimensional estacionaria, se compone de dos nuevos métodos de aprendizaje de clasificadores Bayesianos multidimensionales a partir de datos estacionarios. Los métodos se proponen desde dos puntos de vista diferentes. El primer método, denominado CB-MBC, se basa en una estrategia de envoltura de selección de variables que es voraz y hacia delante, mientras que el segundo, denominado MB-MBC, es una estrategia de filtrado de variables con una aproximación basada en restricciones y en el manto de Markov. Ambos métodos han sido aplicados a dos problemas reales importantes, a saber, la predicción de los inhibidores de la transcriptasa inversa y de la proteasa para el problema de infección por el virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 (HIV-1), y la predicción del European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) a partir de los cuestionarios de la enfermedad de Parkinson con 39 ítems (PDQ-39). El estudio experimental incluye comparaciones de CB-MBC y MB-MBC con los métodos del estado del arte de la clasificación multidimensional, así como con métodos comúnmente utilizados para resolver el problema de predicción de la enfermedad de Parkinson, a saber, la regresión logística multinomial, mínimos cuadrados ordinarios, y mínimas desviaciones absolutas censuradas. En ambas aplicaciones, los resultados han sido prometedores con respecto a la precisión de la clasificación, así como en relación al análisis de las estructuras gráficas que identifican interacciones conocidas y novedosas entre las variables. La segunda contribución, referida al problema de clasificación semi-supervisada unidimensional cambiante con el tiempo, consiste en un método nuevo (CPL-DS) para clasificar flujos de datos parcialmente etiquetados. Los flujos de datos difieren de los conjuntos de datos estacionarios en su proceso de generación muy rápido y en su aspecto de cambio de concepto. Es decir, los conceptos aprendidos y/o la distribución subyacente están probablemente cambiando y evolucionando en el tiempo, lo que hace que el modelo de clasificación actual sea obsoleto y deba ser actualizado. CPL-DS utiliza la divergencia de Kullback-Leibler y el método de bootstrapping para cuantificar y detectar tres tipos posibles de cambio: en las predictoras, en la a posteriori de la clase o en ambas. Después, si se detecta cualquier cambio, un nuevo modelo de clasificación se aprende usando el algoritmo EM; si no, el modelo de clasificación actual se mantiene sin modificaciones. CPL-DS es general, ya que puede ser aplicado a varios modelos de clasificación. Usando dos modelos diferentes, el clasificador naive Bayes y la regresión logística, CPL-DS se ha probado con flujos de datos sintéticos y también se ha aplicado al problema real de la detección de código malware, en el cual los nuevos ficheros recibidos deben ser continuamente clasificados en malware o goodware. Los resultados experimentales muestran que nuestro método es efectivo para la detección de diferentes tipos de cambio a partir de los flujos de datos parcialmente etiquetados y también tiene una buena precisión de la clasificación. Finalmente, la tercera contribución, sobre el problema de clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo, consiste en dos métodos adaptativos, a saber, Locally Adpative-MB-MBC (LA-MB-MBC) y Globally Adpative-MB-MBC (GA-MB-MBC). Ambos métodos monitorizan el cambio de concepto a lo largo del tiempo utilizando la log-verosimilitud media como métrica y el test de Page-Hinkley. Luego, si se detecta un cambio de concepto, LA-MB-MBC adapta el actual clasificador Bayesiano multidimensional localmente alrededor de cada nodo cambiado, mientras que GA-MB-MBC aprende un nuevo clasificador Bayesiano multidimensional. El estudio experimental realizado usando flujos de datos sintéticos multidimensionales indica los méritos de los métodos adaptativos propuestos. ABSTRACT Nowadays, with the ongoing and rapid evolution of information technology and computing devices, large volumes of data are continuously collected and stored in different domains and through various real-world applications. Extracting useful knowledge from such a huge amount of data usually cannot be performed manually, and requires the use of adequate machine learning and data mining techniques. Classification is one of the most important techniques that has been successfully applied to several areas. Roughly speaking, classification consists of two main steps: first, learn a classification model or classifier from an available training data, and secondly, classify the new incoming unseen data instances using the learned classifier. Classification is supervised when the whole class values are present in the training data (i.e., fully labeled data), semi-supervised when only some class values are known (i.e., partially labeled data), and unsupervised when the whole class values are missing in the training data (i.e., unlabeled data). In addition, besides this taxonomy, the classification problem can be categorized into uni-dimensional or multi-dimensional depending on the number of class variables, one or more, respectively; or can be also categorized into stationary or streaming depending on the characteristics of the data and the rate of change underlying it. Through this thesis, we deal with the classification problem under three different settings, namely, supervised multi-dimensional stationary classification, semi-supervised unidimensional streaming classification, and supervised multi-dimensional streaming classification. To accomplish this task, we basically used Bayesian network classifiers as models. The first contribution, addressing the supervised multi-dimensional stationary classification problem, consists of two new methods for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers from stationary data. They are proposed from two different points of view. The first method, named CB-MBC, is based on a wrapper greedy forward selection approach, while the second one, named MB-MBC, is a filter constraint-based approach based on Markov blankets. Both methods are applied to two important real-world problems, namely, the prediction of the human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) reverse transcriptase and protease inhibitors, and the prediction of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39). The experimental study includes comparisons of CB-MBC and MB-MBC against state-of-the-art multi-dimensional classification methods, as well as against commonly used methods for solving the Parkinson’s disease prediction problem, namely, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations. For both considered case studies, results are promising in terms of classification accuracy as well as regarding the analysis of the learned MBC graphical structures identifying known and novel interactions among variables. The second contribution, addressing the semi-supervised uni-dimensional streaming classification problem, consists of a novel method (CPL-DS) for classifying partially labeled data streams. Data streams differ from the stationary data sets by their highly rapid generation process and their concept-drifting aspect. That is, the learned concepts and/or the underlying distribution are likely changing and evolving over time, which makes the current classification model out-of-date requiring to be updated. CPL-DS uses the Kullback-Leibler divergence and bootstrapping method to quantify and detect three possible kinds of drift: feature, conditional or dual. Then, if any occurs, a new classification model is learned using the expectation-maximization algorithm; otherwise, the current classification model is kept unchanged. CPL-DS is general as it can be applied to several classification models. Using two different models, namely, naive Bayes classifier and logistic regression, CPL-DS is tested with synthetic data streams and applied to the real-world problem of malware detection, where the new received files should be continuously classified into malware or goodware. Experimental results show that our approach is effective for detecting different kinds of drift from partially labeled data streams, as well as having a good classification performance. Finally, the third contribution, addressing the supervised multi-dimensional streaming classification problem, consists of two adaptive methods, namely, Locally Adaptive-MB-MBC (LA-MB-MBC) and Globally Adaptive-MB-MBC (GA-MB-MBC). Both methods monitor the concept drift over time using the average log-likelihood score and the Page-Hinkley test. Then, if a drift is detected, LA-MB-MBC adapts the current multi-dimensional Bayesian network classifier locally around each changed node, whereas GA-MB-MBC learns a new multi-dimensional Bayesian network classifier from scratch. Experimental study carried out using synthetic multi-dimensional data streams shows the merits of both proposed adaptive methods.

Un método de diferencias finitas generalizadas para simular la actividad eléctrica de un tejido cardiaco

Una evolución del método de diferencias finitas ha sido el desarrollo del método de diferencias finitas generalizadas (MDFG) que se puede aplicar a mallas irregulares o nubes de puntos. En este método se emplea una expansión en serie de Taylor junto con una aproximación por mínimos cuadrados móviles (MCM). De ese modo, las fórmulas explícitas de diferencias para nubes irregulares de puntos se pueden obtener fácilmente usando el método de Cholesky. El MDFG-MCM es un método sin malla que emplea únicamente puntos. Una contribución de esta Tesis es la aplicación del MDFG-MCM al caso de la modelización de problemas anisótropos elípticos de conductividad eléctrica incluyendo el caso de tejidos reales cuando la dirección de las fibras no es fija, sino que varía a lo largo del tejido. En esta Tesis también se muestra la extensión del método de diferencias finitas generalizadas a la solución explícita de ecuaciones parabólicas anisótropas. El método explícito incluye la formulación de un límite de estabilidad para el caso de nubes irregulares de nodos que es fácilmente calculable. Además se presenta una nueva solución analítica para una ecuación parabólica anisótropa y el MDFG-MCM explícito se aplica al caso de problemas parabólicos anisótropos de conductividad eléctrica. La evidente dificultad de realizar mediciones directas en electrocardiología ha motivado un gran interés en la simulación numérica de modelos cardiacos. La contribución más importante de esta Tesis es la aplicación de un esquema explícito con el MDFG-MCM al caso de la modelización monodominio de problemas de conductividad eléctrica. En esta Tesis presentamos un algoritmo altamente eficiente, exacto y condicionalmente estable para resolver el modelo monodominio, que describe la actividad eléctrica del corazón. El modelo consiste en una ecuación en derivadas parciales parabólica anisótropa (EDP) que está acoplada con un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDOs) que describen las reacciones electroquímicas en las células cardiacas. El sistema resultante es difícil de resolver numéricamente debido a su complejidad. Proponemos un método basado en una separación de operadores y un método sin malla para resolver la EDP junto a un método de Runge-Kutta para resolver el sistema de EDOs de la membrana y las corrientes iónicas. ABSTRACT An evolution of the method of finite differences has been the development of generalized finite difference (GFD) method that can be applied to irregular grids or clouds of points. In this method a Taylor series expansion is used together with a moving least squares (MLS) approximation. Then, the explicit difference formulae for irregular clouds of points can be easily obtained using a simple Cholesky method. The MLS-GFD is a mesh-free method using only points. A contribution of this Thesis is the application of the MLS-GFDM to the case of modelling elliptic anisotropic electrical conductivity problems including the case of real tissues when the fiber direction is not fixed, but varies throughout the tissue. In this Thesis the extension of the generalized finite difference method to the explicit solution of parabolic anisotropic equations is also given. The explicit method includes a stability limit formulated for the case of irregular clouds of nodes that can be easily calculated. Also a new analytical solution for homogeneous parabolic anisotropic equation has been presented and an explicit MLS- GFDM has been applied to the case of parabolic anisotropic electrical conductivity problems. The obvious difficulty of performing direct measurements in electrocardiology has motivated wide interest in the numerical simulation of cardiac models. The main contribution of this Thesis is the application of an explicit scheme based in the MLS-GFDM to the case of modelling monodomain electrical conductivity problems using operator splitting including the case of anisotropic real tissues. In this Thesis we present a highly efficient, accurate and conditionally stable algorithm to solve a monodomain model, which describes the electrical activity in the heart. The model consists of a parabolic anisotropic partial differential equation (PDE), which is coupled to systems of ordinary differential equations (ODEs) describing electrochemical reactions in the cardiac cells. The resulting system is challenging to solve numerically, because of its complexity. We propose a method based on operator splitting and a meshless method for solving the PDE together with a Runge-Kutta method for solving the system of ODE’s for the membrane and ionic currents.

Determinación de un modelo de geoide gravimétrico para Puerto Rico como sistema de referencia para las altitudes ortométricas

El geoide, definido como la superficie equipotencial que mejor se ajusta (en el sentido de los mínimos cuadrados) al nivel medio del mar en una determinada época, es la superficie que utilizamos como referencia para determinar las altitudes ortométricas. Si disponemos de una superficie equipotencial de referencia como dátum altimétrico preciso o geoide local, podemos entonces determinar las altitudes ortométricas de forma eficiente a partir de las altitudes elipsoidales proporcionadas por el Sistema Global de Navegación por Satélite (Global Navigation Satellite System, GNSS ). Como es sabido uno de los problemas no resueltos de la geodesia (quizás el más importante de los mismos en la actualidad) es la carencia de un dátum altimétrico global (Sjoberg, 2011) con las precisiones adecuadas. Al no existir un dátum altimétrico global que nos permita obtener los valores absolutos de la ondulación del geoide con la precisión requerida, es necesario emplear modelos geopotenciales como alternativa. Recientemente fue publicado el modelo EGM2008 en el que ha habido una notable mejoría de sus tres fuentes de datos, por lo que este modelo contiene coeficientes adicionales hasta el grado 2190 y orden 2159 y supone una sustancial mejora en la precisión (Pavlis et al., 2008). Cuando en una región determinada se dispone de valores de gravedad y Modelos Digitales del Terreno (MDT) de calidad, es posible obtener modelos de superficies geopotenciales más precisos y de mayor resolución que los modelos globales. Si bien es cierto que el Servicio Nacional Geodésico de los Estados Unidos de América (National Geodetic Survey, NGS) ha estado desarrollando modelos del geoide para la región de los Estados Unidos de América continentales y todos sus territorios desde la década de los noventa, también es cierto que las zonas de Puerto Rico y las Islas Vírgenes Estadounidenses han quedado un poco rezagadas al momento de poder aplicar y obtener resultados de mayor precisión con estos modelos regionales del geoide. En la actualidad, el modelo geopotencial regional vigente para la zona de Puerto Rico y las Islas Vírgenes Estadounidenses es el GEOID12A (Roman y Weston, 2012). Dada la necesidad y ante la incertidumbre de saber cuál sería el comportamiento de un modelo del geoide desarrollado única y exclusivamente con datos de gravedad locales, nos hemos dado a la tarea de desarrollar un modelo de geoide gravimétrico como sistema de referencia para las altitudes ortométricas. Para desarrollar un modelo del geoide gravimétrico en la isla de Puerto Rico, fue necesario implementar una metodología que nos permitiera analizar y validar los datos de gravedad terrestre existentes. Utilizando validación por altimetría con sistemas de información geográfica y validación matemática por colocación con el programa Gravsoft (Tscherning et al., 1994) en su modalidad en Python (Nielsen et al., 2012), fue posible validar 1673 datos de anomalías aire libre de un total de 1894 observaciones obtenidas de la base de datos del Bureau Gravimétrico Internacional (BGI). El aplicar estas metodologías nos permitió obtener una base de datos anomalías de la gravedad fiable la cual puede ser utilizada para una gran cantidad de aplicaciones en ciencia e ingeniería. Ante la poca densidad de datos de gravedad existentes, fue necesario emplear un método alternativo para densificar los valores de anomalías aire libre existentes. Empleando una metodología propuesta por Jekeli et al. (2009b) se procedió a determinar anomalías aire libre a partir de los datos de un MDT. Estas anomalías fueron ajustadas utilizando las anomalías aire libre validadas y tras aplicar un ajuste de mínimos cuadrados por zonas geográficas, fue posible obtener una malla de datos de anomalías aire libre uniforme a partir de un MDT. Tras realizar las correcciones topográficas, determinar el efecto indirecto de la topografía del terreno y la contribución del modelo geopotencial EGM2008, se obtuvo una malla de anomalías residuales. Estas anomalías residuales fueron utilizadas para determinar el geoide gravimétrico utilizando varias técnicas entre las que se encuentran la aproximación plana de la función de Stokes y las modificaciones al núcleo de Stokes, propuestas por Wong y Gore (1969), Vanicek y Kleusberg (1987) y Featherstone et al. (1998). Ya determinados los distintos modelos del geoide gravimétrico, fue necesario validar los mismos y para eso se utilizaron una serie de estaciones permanentes de la red de nivelación del Datum Vertical de Puerto Rico de 2002 (Puerto Rico Vertical Datum 2002, PRVD02 ), las cuales tenían publicados sus valores de altitud elipsoidal y elevación. Ante la ausencia de altitudes ortométricas en las estaciones permanentes de la red de nivelación, se utilizaron las elevaciones obtenidas a partir de nivelación de primer orden para determinar los valores de la ondulación del geoide geométrico (Roman et al., 2013). Tras establecer un total de 990 líneas base, se realizaron dos análisis para determinar la 'precisión' de los modelos del geoide. En el primer análisis, que consistió en analizar las diferencias entre los incrementos de la ondulación del geoide geométrico y los incrementos de la ondulación del geoide de los distintos modelos (modelos gravimétricos, EGM2008 y GEOID12A) en función de las distancias entre las estaciones de validación, se encontró que el modelo con la modificación del núcleo de Stokes propuesta por Wong y Gore presentó la mejor 'precisión' en un 91,1% de los tramos analizados. En un segundo análisis, en el que se consideraron las 990 líneas base, se determinaron las diferencias entre los incrementos de la ondulación del geoide geométrico y los incrementos de la ondulación del geoide de los distintos modelos (modelos gravimétricos, EGM2008 y GEOID12A), encontrando que el modelo que presenta la mayor 'precisión' también era el geoide con la modificación del núcleo de Stokes propuesta por Wong y Gore. En este análisis, el modelo del geoide gravimétrico de Wong y Gore presento una 'precisión' de 0,027 metros en comparación con la 'precisión' del modelo EGM2008 que fue de 0,031 metros mientras que la 'precisión' del modelo regional GEOID12A fue de 0,057 metros. Finalmente podemos decir que la metodología aquí presentada es una adecuada ya que fue posible obtener un modelo del geoide gravimétrico que presenta una mayor 'precisión' que los modelos geopotenciales disponibles, incluso superando la precisión del modelo geopotencial global EGM2008. ABSTRACT The geoid, defined as the equipotential surface that best fits (in the least squares sense) to the mean sea level at a particular time, is the surface used as a reference to determine the orthometric heights. If we have an equipotential reference surface or a precise local geoid, we can then determine the orthometric heights efficiently from the ellipsoidal heights, provided by the Global Navigation Satellite System (GNSS). One of the most common and important an unsolved problem in geodesy is the lack of a global altimetric datum (Sjoberg, 2011)) with the appropriate precision. In the absence of one which allows us to obtain the absolute values of the geoid undulation with the required precision, it is necessary to use alternative geopotential models. The EGM2008 was recently published, in which there has been a marked improvement of its three data sources, so this model contains additional coefficients of degree up to 2190 and order 2159, and there is a substantial improvement in accuracy (Pavlis et al., 2008). When a given region has gravity values and high quality digital terrain models (DTM), it is possible to obtain more accurate regional geopotential models, with a higher resolution and precision, than global geopotential models. It is true that the National Geodetic Survey of the United States of America (NGS) has been developing geoid models for the region of the continental United States of America and its territories from the nineties, but which is also true is that areas such as Puerto Rico and the U.S. Virgin Islands have lagged behind when to apply and get more accurate results with these regional geopotential models. Right now, the available geopotential model for Puerto Rico and the U.S. Virgin Islands is the GEOID12A (Roman y Weston, 2012). Given this need and given the uncertainty of knowing the behavior of a regional geoid model developed exclusively with data from local gravity, we have taken on the task of developing a gravimetric geoid model to use as a reference system for orthometric heights. To develop a gravimetric geoid model in the island of Puerto Rico, implementing a methodology that allows us to analyze and validate the existing terrestrial gravity data is a must. Using altimetry validation with GIS and mathematical validation by collocation with the Gravsoft suite programs (Tscherning et al., 1994) in its Python version (Nielsen et al., 2012), it was possible to validate 1673 observations with gravity anomalies values out of a total of 1894 observations obtained from the International Bureau Gravimetric (BGI ) database. Applying these methodologies allowed us to obtain a database of reliable gravity anomalies, which can be used for many applications in science and engineering. Given the low density of existing gravity data, it was necessary to employ an alternative method for densifying the existing gravity anomalies set. Employing the methodology proposed by Jekeli et al. (2009b) we proceeded to determine gravity anomaly data from a DTM. These anomalies were adjusted by using the validated free-air gravity anomalies and, after that, applying the best fit in the least-square sense by geographical area, it was possible to obtain a uniform grid of free-air anomalies obtained from a DTM. After applying the topographic corrections, determining the indirect effect of topography and the contribution of the global geopotential model EGM2008, a grid of residual anomalies was obtained. These residual anomalies were used to determine the gravimetric geoid by using various techniques, among which are the planar approximation of the Stokes function and the modifications of the Stokes kernel, proposed by Wong y Gore (1969), Vanicek y Kleusberg (1987) and Featherstone et al. (1998). After determining the different gravimetric geoid models, it was necessary to validate them by using a series of stations of the Puerto Rico Vertical Datum of 2002 (PRVD02) leveling network. These stations had published its values of ellipsoidal height and elevation, and in the absence of orthometric heights, we use the elevations obtained from first - order leveling to determine the geometric geoid undulation (Roman et al., 2013). After determine a total of 990 baselines, two analyzes were performed to determine the ' accuracy ' of the geoid models. The first analysis was to analyze the differences between the increments of the geometric geoid undulation with the increments of the geoid undulation of the different geoid models (gravimetric models, EGM2008 and GEOID12A) in function of the distance between the validation stations. Through this analysis, it was determined that the model with the modified Stokes kernel given by Wong and Gore had the best 'accuracy' in 91,1% for the analyzed baselines. In the second analysis, in which we considered the 990 baselines, we analyze the differences between the increments of the geometric geoid undulation with the increments of the geoid undulation of the different geoid models (gravimetric models, EGM2008 and GEOID12A) finding that the model with the highest 'accuracy' was also the model with modifying Stokes kernel given by Wong and Gore. In this analysis, the Wong and Gore gravimetric geoid model presented an 'accuracy' of 0,027 meters in comparison with the 'accuracy' of global geopotential model EGM2008, which gave us an 'accuracy' of 0,031 meters, while the 'accuracy ' of the GEOID12A regional model was 0,057 meters. Finally we can say that the methodology presented here is adequate as it was possible to obtain a gravimetric geoid model that has a greater 'accuracy' than the geopotential models available, even surpassing the accuracy of global geopotential model EGM2008.