Remote Synchronization Reveals Network Symmetries and Functional Modules

We study a Kuramoto model in which the oscillators are associated with the nodes of a complex network and the interactions include a phase frustration, thus preventing full synchronization. The system organizes into a regime of remote synchronization where pairs of nodes with the same network symmetry are fully synchronized, despite their distance on the graph. We provide analytical arguments to explain this result, and we show how the frustration parameter affects the distribution of phases. An application to brain networks suggests that anatomical symmetry plays a role in neural synchronization by determining correlated functional modules across distant locations.

To select or to weigh: a comparative study of linear combination schemes for superparent-one-dependence estimators

We conduct a large-scale comparative study on linearly combining superparent-one-dependence estimators (SPODEs), a popular family of seminaive Bayesian classifiers. Altogether, 16 model selection and weighing schemes, 58 benchmark data sets, and various statistical tests are employed. This paper's main contributions are threefold. First, it formally presents each scheme's definition, rationale, and time complexity and hence can serve as a comprehensive reference for researchers interested in ensemble learning. Second, it offers bias-variance analysis for each scheme's classification error performance. Third, it identifies effective schemes that meet various needs in practice. This leads to accurate and fast classification algorithms which have an immediate and significant impact on real-world applications. Another important feature of our study is using a variety of statistical tests to evaluate multiple learning methods across multiple data sets.

On the inclusion of channel's time dependence in a hidden Markov model for blind channel estimation

In this paper, the theory of hidden Markov models (HMM) isapplied to the problem of blind (without training sequences) channel estimationand data detection. Within a HMM framework, the Baum–Welch(BW) identification algorithm is frequently used to find out maximum-likelihood (ML) estimates of the corresponding model. However, such a procedureassumes the model (i.e., the channel response) to be static throughoutthe observation sequence. By means of introducing a parametric model fortime-varying channel responses, a version of the algorithm, which is moreappropriate for mobile channels [time-dependent Baum-Welch (TDBW)] isderived. Aiming to compare algorithm behavior, a set of computer simulationsfor a GSM scenario is provided. Results indicate that, in comparisonto other Baum–Welch (BW) versions of the algorithm, the TDBW approachattains a remarkable enhancement in performance. For that purpose, onlya moderate increase in computational complexity is needed.

ML estimator and hybrid beamformer for multipath and interference mitigation in GNSS receivers

This paper addresses the estimation of the code-phase(pseudorange) and the carrier-phase of the direct signal received from a direct-sequence spread-spectrum satellite transmitter. Thesignal is received by an antenna array in a scenario with interferenceand multipath propagation. These two effects are generallythe limiting error sources in most high-precision positioning applications.A new estimator of the code- and carrier-phases is derivedby using a simplified signal model and the maximum likelihood(ML) principle. The simplified model consists essentially ofgathering all signals, except for the direct one, in a component withunknown spatial correlation. The estimator exploits the knowledgeof the direction-of-arrival of the direct signal and is much simplerthan other estimators derived under more detailed signal models.Moreover, we present an iterative algorithm, that is adequate for apractical implementation and explores an interesting link betweenthe ML estimator and a hybrid beamformer. The mean squarederror and bias of the new estimator are computed for a numberof scenarios and compared with those of other methods. The presentedestimator and the hybrid beamforming outperform the existingtechniques of comparable complexity and attains, in manysituations, the Cramér–Rao lower bound of the problem at hand.

Measuring irregularities and surface defects from printed patterns

Quality inspection and assurance is a veryimportant step when today's products are sold to markets. As products are produced in vast quantities, the interest to automate quality inspection tasks has increased correspondingly. Quality inspection tasks usuallyrequire the detection of deficiencies, defined as irregularities in this thesis. Objects containing regular patterns appear quite frequently on certain industries and science, e.g. half-tone raster patterns in the printing industry, crystal lattice structures in solid state physics and solder joints and components in the electronics industry. In this thesis, the problem of regular patterns and irregularities is described in analytical form and three different detection methods are proposed. All the methods are based on characteristics of Fourier transform to represent regular information compactly. Fourier transform enables the separation of regular and irregular parts of an image but the three methods presented are shown to differ in generality and computational complexity. Need to detect fine and sparse details is common in quality inspection tasks, e.g., locating smallfractures in components in the electronics industry or detecting tearing from paper samples in the printing industry. In this thesis, a general definition of such details is given by defining sufficient statistical properties in the histogram domain. The analytical definition allowsa quantitative comparison of methods designed for detail detection. Based on the definition, the utilisation of existing thresholding methodsis shown to be well motivated. Comparison of thresholding methods shows that minimum error thresholding outperforms other standard methods. The results are successfully applied to a paper printability and runnability inspection setup. Missing dots from a repeating raster pattern are detected from Heliotest strips and small surface defects from IGT picking papers.

Multi-sensor Simultaneous Localization and Mapping

Simultaneous localization and mapping(SLAM) is a very important problem in mobile robotics. Many solutions have been proposed by different scientists during the last two decades, nevertheless few studies have considered the use of multiple sensors simultane¬ously. The solution is on combining several data sources with the aid of an Extended Kalman Filter (EKF). Two approaches are proposed. The first one is to use the ordinary EKF SLAM algorithm for each data source separately in parallel and then at the end of each step, fuse the results into one solution. Another proposed approach is the use of multiple data sources simultaneously in a single filter. The comparison of the computational com¬plexity of the two methods is also presented. The first method is almost four times faster than the second one.

Informational Aesthetics Measures

The Birkhoff aesthetic measure of an object is the ratio between order and complexity. Informational aesthetics describes the interpretation of this measure from an information-theoretic perspective. From these ideas, the authors define a set of ratios based on information theory and Kolmogorov complexity that can help to quantify the aesthetic experience

Bio-inspired optimization & sampling technique for side-chain packing in MCCE

The prediction of proteins' conformation helps to understand their exhibited functions, allows for modeling and allows for the possible synthesis of the studied protein. Our research is focused on a sub-problem of protein folding known as side-chain packing. Its computational complexity has been proven to be NP-Hard. The motivation behind our study is to offer the scientific community a means to obtain faster conformation approximations for small to large proteins over currently available methods. As the size of proteins increases, current techniques become unusable due to the exponential nature of the problem. We investigated the capabilities of a hybrid genetic algorithm / simulated annealing technique to predict the low-energy conformational states of various sized proteins and to generate statistical distributions of the studied proteins' molecular ensemble for pKa predictions. Our algorithm produced errors to experimental results within .acceptable margins and offered considerable speed up depending on the protein and on the rotameric states' resolution used.

Structure de la distribution de probabilités de l'état GHZ sous l'action locale de transformations du groupe U(2)

Dans ce mémoire, je démontre que la distribution de probabilités de l'état quantique Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) sous l'action locale de mesures de von Neumann indépendantes sur chaque qubit suit une distribution qui est une combinaison convexe de deux distributions. Les coefficients de la combinaison sont reliés aux parties équatoriales des mesures et les distributions associées à ces coefficients sont reliées aux parties réelles des mesures. Une application possible du résultat est qu'il permet de scinder en deux la simulation de l'état GHZ. Simuler, en pire cas ou en moyenne, un état quantique comme GHZ avec des ressources aléatoires, partagées ou privées, et des ressources classiques de communication, ou même des ressources fantaisistes comme les boîtes non locales, est un problème important en complexité de la communication quantique. On peut penser à ce problème de simulation comme un problème où plusieurs personnes obtiennent chacune une mesure de von Neumann à appliquer sur le sous-système de l'état GHZ qu'il partage avec les autres personnes. Chaque personne ne connaît que les données décrivant sa mesure et d'aucune façon une personne ne connaît les données décrivant la mesure d'une autre personne. Chaque personne obtient un résultat aléatoire classique. La distribution conjointe de ces résultats aléatoires classiques suit la distribution de probabilités trouvée dans ce mémoire. Le but est de simuler classiquement la distribution de probabilités de l'état GHZ. Mon résultat indique une marche à suivre qui consiste d'abord à simuler les parties équatoriales des mesures pour pouvoir ensuite savoir laquelle des distributions associées aux parties réelles des mesures il faut simuler. D'autres chercheurs ont trouvé comment simuler les parties équatoriales des mesures de von Neumann avec de la communication classique dans le cas de 3 personnes, mais la simulation des parties réelles résiste encore et toujours.

Complexité raffinée du problème d'intersection d'automates

Le problème d'intersection d'automates consiste à vérifier si plusieurs automates finis déterministes acceptent un mot en commun. Celui-ci est connu PSPACE-complet (resp. NL-complet) lorsque le nombre d'automates n'est pas borné (resp. borné par une constante). Dans ce mémoire, nous étudions la complexité du problème d'intersection d'automates pour plusieurs types de langages et d'automates tels les langages unaires, les automates à groupe (abélien), les langages commutatifs et les langages finis. Nous considérons plus particulièrement le cas où chacun des automates possède au plus un ou deux états finaux. Ces restrictions permettent d'établir des liens avec certains problèmes algébriques et d'obtenir une classification intéressante de problèmes d'intersection d'automates à l'intérieur de la classe P. Nous terminons notre étude en considérant brièvement le cas où le nombre d'automates est fixé.

Automates à contraintes semilinéaires = Automata with a semilinear constraint

Cette thèse présente une étude dans divers domaines de l'informatique théorique de modèles de calculs combinant automates finis et contraintes arithmétiques. Nous nous intéressons aux questions de décidabilité, d'expressivité et de clôture, tout en ouvrant l'étude à la complexité, la logique, l'algèbre et aux applications. Cette étude est présentée au travers de quatre articles de recherche. Le premier article, Affine Parikh Automata, poursuit l'étude de Klaedtke et Ruess des automates de Parikh et en définit des généralisations et restrictions. L'automate de Parikh est un point de départ de cette thèse; nous montrons que ce modèle de calcul est équivalent à l'automate contraint que nous définissons comme un automate qui n'accepte un mot que si le nombre de fois que chaque transition est empruntée répond à une contrainte arithmétique. Ce modèle est naturellement étendu à l'automate de Parikh affine qui effectue une opération affine sur un ensemble de registres lors du franchissement d'une transition. Nous étudions aussi l'automate de Parikh sur lettres: un automate qui n'accepte un mot que si le nombre de fois que chaque lettre y apparaît répond à une contrainte arithmétique. Le deuxième article, Bounded Parikh Automata, étudie les langages bornés des automates de Parikh. Un langage est borné s'il existe des mots w_1, w_2, ..., w_k tels que chaque mot du langage peut s'écrire w_1...w_1w_2...w_2...w_k...w_k. Ces langages sont importants dans des domaines applicatifs et présentent usuellement de bonnes propriétés théoriques. Nous montrons que dans le contexte des langages bornés, le déterminisme n'influence pas l'expressivité des automates de Parikh. Le troisième article, Unambiguous Constrained Automata, introduit les automates contraints non ambigus, c'est-à-dire pour lesquels il n'existe qu'un chemin acceptant par mot reconnu par l'automate. Nous montrons qu'il s'agit d'un modèle combinant une meilleure expressivité et de meilleures propriétés de clôture que l'automate contraint déterministe. Le problème de déterminer si le langage d'un automate contraint non ambigu est régulier est montré décidable. Le quatrième article, Algebra and Complexity Meet Contrained Automata, présente une étude des représentations algébriques qu'admettent les automates contraints et les automates de Parikh affines. Nous déduisons de ces caractérisations des résultats d'expressivité et de complexité. Nous montrons aussi que certaines hypothèses classiques en complexité computationelle sont reliées à des résultats de séparation et de non clôture dans les automates de Parikh affines. La thèse est conclue par une ouverture à un possible approfondissement, au travers d'un certain nombre de problèmes ouverts.

Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.

Complexité de la communication sur un canal avec délai

Nous introduisons un nouveau modèle de la communication à deux parties dans lequel nous nous intéressons au temps que prennent deux participants à effectuer une tâche à travers un canal avec délai d. Nous établissons quelques bornes supérieures et inférieures et comparons ce nouveau modèle aux modèles de communication classiques et quantiques étudiés dans la littérature. Nous montrons que la complexité de la communication d’une fonction sur un canal avec délai est bornée supérieurement par sa complexité de la communication modulo un facteur multiplicatif d/ lg d. Nous présentons ensuite quelques exemples de fonctions pour lesquelles une stratégie astucieuse se servant du temps mort confère un avantage sur une implémentation naïve d’un protocole de communication optimal en terme de complexité de la communication. Finalement, nous montrons qu’un canal avec délai permet de réaliser un échange de bit cryptographique, mais que, par lui-même, est insuffisant pour réaliser la primitive cryptographique de transfert équivoque.

Multi-objective assembly job shop scheduling using genetic algorithm and tabu search

Assembly job shop scheduling problem (AJSP) is one of the most complicated combinatorial optimization problem that involves simultaneously scheduling the processing and assembly operations of complex structured products. The problem becomes even more complicated if a combination of two or more optimization criteria is considered. This thesis addresses an assembly job shop scheduling problem with multiple objectives. The objectives considered are to simultaneously minimizing makespan and total tardiness. In this thesis, two approaches viz., weighted approach and Pareto approach are used for solving the problem. However, it is quite difficult to achieve an optimal solution to this problem with traditional optimization approaches owing to the high computational complexity. Two metaheuristic techniques namely, genetic algorithm and tabu search are investigated in this thesis for solving the multiobjective assembly job shop scheduling problems. Three algorithms based on the two metaheuristic techniques for weighted approach and Pareto approach are proposed for the multi-objective assembly job shop scheduling problem (MOAJSP). A new pairing mechanism is developed for crossover operation in genetic algorithm which leads to improved solutions and faster convergence. The performances of the proposed algorithms are evaluated through a set of test problems and the results are reported. The results reveal that the proposed algorithms based on weighted approach are feasible and effective for solving MOAJSP instances according to the weight assigned to each objective criterion and the proposed algorithms based on Pareto approach are capable of producing a number of good Pareto optimal scheduling plans for MOAJSP instances.

On the generalized obnoxious center problem: antimedian subsets

The set of vertices that maximize (minimize) the remoteness is the antimedian (median) set of the profile. It is proved that for an arbitrary graph G and S V (G) it can be decided in polynomial time whether S is the antimedian set of some profile. Graphs in which every antimedian set is connected are also considered.