Differential resultant formulas for linear od-polynomials.

Ponencia

On the design and measurement of a novel non-orthogonal multi-beam network for triangular arrays of three radiating elements

An innovative dissipative multi-beam network for triangular arrays of three radiating elements is proposed. This novel network provides three orthogonal beams in θ0 elevation angle and a fourth one in the broadside steering direction. The network is composed of 90º hybrid couplers and fixed phase shifters. In this paper, a relation between network components, radiating element distance and beam steering directions will be shown. Application of the proposed dissipative network to the triangular cells of three radiating elements that integrate the intelligent antenna GEODA will be exhibited. This system works at 1.7 GHz, it has a 60º single radiating element beamwidth and a distance between array elements of 0.57 λ. Both beam patterns, theoretical and simulated, obtained with the network will be depicted. Moreover, the whole system, dissipative network built with GEODA cell array, has been measured in the anechoic chamber of the Radiation Group of Technical University of Madrid, demonstrating expected performance.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Resonancias de los paradigmas científicos en las arquitecturas de la Escuela de Madrid

Los años cincuenta y sesenta son los años de la incorporación definitiva de la arquitectura española al panorama internacional. Entre los arquitectos que protagonizan ese salto sin retorno, se encuentra el grupo de aquellos que unos años más tarde serán denominados por Juan Daniel Fullaondo como Escuela de Madrid. Carlos Flores, en su libro Arquitectura Española Contemporánea 1880-1950, se refiere a esos arquitectos como aquellos que se aplicaban a la difícil tarea de restablecer en España un tipo de arquitectura que conectaba con las teorías, soluciones y lenguajes establecidos por Europa durante las primeras décadas del siglo XX. Sigfried Giedion plantea en Espacio, Tiempo y Arquitectura el origen de una nueva tradición, surgida a partir de la revolución óptica de principios de siglo. Con tradición se refiere a una nueva cultura, que abarca la interrelación de las diferentes actividades del hombre: la similitud de los métodos que se usan en la arquitectura, la construcción, la pintura, el urbanismo o la ciencia. Esa novedad, fundamentada en su independencia y desvinculación con el periodo anterior, se inscribe dentro del esquema evolutivo que Thomas Kuhn plantea en su texto La Estructura de la Revoluciones Científicas, conforme a periodos no acumulativos. Kuhn habla del surgimiento de anomalías en cada periodo, origen de las crisis de pensamiento cuya explicación precisará un necesario cambio paradigmático. En la ciencia, en el campo de la óptica Thomas Young demuestra a principios del siglo XIX la naturaleza ondulatoria de la luz con su experimento de doble rendija; en el electromagnetismo se produce el salto conceptual que supone la postulación de la existencia del campo eléctrico por parte de Michael Faraday, y en termodinámica la consideración apuntada por Planck de que la radiación de la energía de produce de forma discreta, a través de cuantos. En las artes plásticas, paralelamente, Gleizes y Metzinger, en su recopilación de logros cubistas recogida en Sobre el Cubismo, hablan de la evolución sufrida durante el siglo XIX por la pintura: desde el idealismo de principios de siglo, para pasando por el realismo y la representación impresionista de la realidad, concluir prescindiendo de la perspectiva clásica. También la matemática, una vez desarrolladas por Gauss o Lobachevsky y Bolyai geometrías coherentes que incumplen el quinto postulado de Euclides, terminará dando validez a través de Riemann a los espacios ambiente en los que habitan dichas geometrías, desvinculando la relación directa entre espacio geométrico –el espacio ambiente al que da lugar un tipo de geometría- y el espacio físico. Capi Corrales refleja en su libro Contando el Espacio, cómo hasta la teoría de la relatividad y el cubismo, las geometrías no euclídeas no se hicieron notorias también fuera del campo de las matemáticas. El origen de la nueva tradición con la que Giedion se refiere a la nueva cultura de la modernidad coincide con los saltos paradigmáticos que suponen la teoría de la relatividad en las ciencias y el cubismo en las artes plásticas. Ambas se prolongan durante las primeras décadas hasta la teoría cuántica y la abstracción absoluta, barreras que los dos principales precursores de la relatividad y el cubismo, Einstein y Picasso, nunca llegan a franquear. En ese sentido Giedion habla también, además del origen, de su desarrollo, e incorpora las aportaciones periféricas en la arquitectura de Brasil, Japón o Finlandia, incluyendo por tanto la revisión orgánica propugnada por Zevi como parte de esa nueva tradición, quedando abierta a la incorporación tardía de nuevas aportaciones al desarrollo de esa cultura de la modernidad. Eliminado el concepto de la estética trascendental de Kant del tiempo como una referencia absoluta, y asumido el valor constante de la velocidad de la luz, para la teoría de la relatividad no existe una simultaneidad auténtica. Queda así fijada la velocidad de la luz como uno de los límites del universo, y la equivalencia entre masa y energía. En el cubismo la simultaneidad espacial viene motivada por la eliminación del punto de vista preferente, cuyo resultado es la multiplicidad descriptiva de la realidad, que se visualiza en la descomposición en planos, tanto del objeto como del espacio, y la consecuente continuidad entre fondo y figura que en arquitectura se refleja en la continuidad entre edificio y territorio. Sin la consideración de un punto de vista absoluto, no existe una forma auténtica. El cubismo, y su posterior desarrollo por las vanguardias plásticas, hacen uso de la geometría como mecanismo de recomposición de la figura y el espacio, adoptando mecanismos de penetración, superposición y transparencia. Gyorgy Kepes indica en El Lenguaje de la Visión que la descomposición cubista del objeto implica la sucesiva autonomía de los planos, hasta convertirse en elementos constituyentes. Algo que refleja las axonometrías arquitectónicas de Van Doesburg y que culmina con los espacios propuestos por Mies van der Rohe en sus primeros proyectos europeos. Estos mecanismos, encuentran eco en los primeros planteamientos de Javier Carvajal: en la ampliación del Panteón de españoles del cementerio de Campo Verano, un recinto virtual reconstruido mentalmente a partir del uso de tres únicos planos; o en el Pabellón de Nueva York, que organiza su planta baja desde el recorrido, introduciendo el parámetro temporal como una dimensión más. Al uso diferenciado del plano como elemento constituyente, Carvajal incorpora su plegado y su disposición conformando envolventes como mecanismo de cualificación espacial y formal, potenciando la prolongación entre arquitectura y territorio. Una continuidad que quedará culminada en las dos viviendas unifamiliares construidas en Somosaguas. La descomposición volumétrica conduce a unos niveles de abstracción que hace precisa la incorporación de elementos de la memoria -fuentes, patios, celosías…- a modo de red de señales, como las que Picasso y Braque introducen en sus cuadros para permitir su interpretación. Braque insiste en el interés por el espacio que rodea a los objetos. Una búsqueda de la tactilidad del espacio contraria a la perspectiva que aleja el objeto del observador, y que en los jardines de las viviendas de Somosaguas parece emanar de su propia materialidad. Un espacio táctil alejado del espacio geométrico y que Braque identifica con el espacio representativo en el que Poincaré, en La Ciencia y la Hipótesis, ubica nuestras sensaciones. Desdibujar los límites del objeto prolonga el espacio indefinidamente. Con el paso en el arte griego del mito al logos, se abre paso a la matemática como herramienta de comprensión de la naturaleza hasta el siglo XIX. Leon Lederman, en Simetría y la Belleza del Universo, apunta a que una de las mayores contribuciones de la teoría de Einstein es hacer cambiar el modo de pensar la naturaleza, orientándolo hacia la búsqueda de los principios de simetría que subyacen bajo las leyes físicas. Considerando que la simetría es la invariancia de un objeto o un sistema frente a una transformación y que las leyes físicas son las mismas en cualquier punto del espacio, el espacio de nuestro universo posee una simetría traslacional continua. En la ocupación del espacio de las primeras propuestas de Corrales y Molezún aparecen estructuras subyacentes que responden a enlosetados: paralelogramos sometidos a transformaciones continuas, que la naturaleza identifica tridimensionalmente con los grupos cristalográficos. Las plantas del museo de Arte Contemporáneo de la Castellana, la residencia de Miraflores, el pabellón de Bruselas o la torre Peugeot pertenecen a este grupo. La arquitectura como proceso de ocupación continua del territorio y de su trasposición al plano de cubierta, se materializa en líneas estructurales coincidentes con la estructura matemática de sus simetrías de traslación cuya posibilidad de prolongación infinita queda potenciada por el uso de la envolvente transparente. Junto a esta transparencia literal, inherente al material, Colin Rowe y Robert Slutzky nos alertan sobre otra transparencia inherente a la estructura: la transparencia fenomenal, ilustrada por los cuadros de Juan Gris, y cuya intuición aparece reflejada en la casa Huarte en Puerta de Hierro de Madrid. Corrales y Molezún insisten en una lectura de su volumetría alejada de la frontalidad, en la que los contornos de sus cubiertas inclinadas y las visuales tangenciales sugeridas por la organización de sus recorridos introducen una estructura diagonal que se superpone al entendimiento ortogonal de su planta, dibujando una intrincada red de líneas quebradas que permiten al espacio fluctuar entre las secuencia volumétrica propuesta. Los datos relativos al contenido energético de la luz y el concepto de átomo parten de la consideración de la emisión de energía en cuantos realizada por Planck, y concluyen con una circunstancia paradójica: la doble naturaleza de la luz -demostrada por la explicación de Einstein del efecto fotoeléctrico- y la doble naturaleza de la materia -asumida por Bohr y demostrada por el efecto Compton-. Schrödinger y Heisenberg formularán finalmente la ecuación universal del movimiento que rige en las ondas de materia, y cuya representación matemática es lo que se conoce como función de onda. El objeto es así identificado con su función de onda. Su ondulatoriedad expresará la probabilidad de encontrarse en un lugar determinado. Gyorgy Kepes subraya la necesidad de simplificar el lenguaje para pasar de la objetividad que aún permanece en la pintura cubista a la abstracción total del espacio. Y es así como los artistas plásticos reducen los objetos a simples formas geométricas, haciendo aflorar a la vez, las fuerzas plásticas que los tensionan o equilibran, en un proceso que acaba por eliminar cualquier atisbo de materia. Robert Rosenblum en La Pintura Moderna y la Tradición del Romanticismo Nórdico habla de cómo ese rechazo de la materia en favor de un vacío casi impalpable, campos luminosos de color denso que difunden un sereno resplandor y parecen engendrar las energías elementales de la luz natural, está directamente vinculado a la relación con la naturaleza que establece el romanticismo nórdico. La expresión de la energía de la naturaleza concentrada en un vacío que ya había sido motivo de reflexión para Michael Faraday en su postulación del concepto de campo eléctrico. Sáenz de Oíza incide en la expresión de la condición material de la energía en su propuesta junto a José Luis Romany para la capilla en el Camino de Santiago. La evocación de diferentes fuerzas electromagnéticas, las únicas junto a las gravitatorias susceptibles de ser experimentadas por el hombre, aparecerán visualizadas también en el carácter emergente de algunas de sus obras: el Santuario de Aránzazu o Torres Blancas; pero también en la naturaleza fluyente de sus contornos, la dispersión perimetral de los espacios -el umbral como centro del universoo la configuración del límite como respuesta a las tensiones germinales de la naturaleza. Miguel Fisac, a la vuelta de su viaje a los países nórdicos, aborda una simplificación lingüística orientada hacia la adecuación funcional de los espacios. En el Instituto de Daimiel, el Instituto de formación del profesorado o los complejos para los Padres Dominicos en Valladolid o Alcobendas, organiza progresivamente la arquitectura en diferentes volúmenes funcionales, incidiendo de un modo paralelo en la manifestación de los vínculos que se establecen entre dichos volúmenes como una visualización de las fuerzas que los tensionan y equilibran. En ellos la prolongación de la realidad física más allá de los límites de la envolvente ya es algo más que una simple intuición. Un proceso en el que el tratamiento de la luz como un material de construcción más, tendrá un especial protagonismo. En la iglesia de la Coronación, la iluminación del muro curvo escenifica la condición ondulatoria de la luz, manifestándose como si de un patrón de interferencia se tratara. Frente a la disolución de lo material, el espacio se manifiesta aquí como un medio denso, alejado de la tradicional noción de vacío. Una doble naturaleza, onda y partícula, que será intuido también por Fisac en la materia a través de su uso comprometido del hormigón como único material de construcción. Richard Feynmann nos alerta de la ocupación del espacio por multitud de fuerzas electromagnéticas que, al igual que la luz, precisan de receptores específicos para captar su presencia. Sus célebres diagramas suponen además la visualización definitiva de los procesos subatómicos. Al igual que la abstracción absoluta en las artes plásticas, esas representaciones diagramáticas no son asimilables a imágenes obtenidas de nuestra experiencia. Una intuición plasmada en el uso del diagrama, que irán adquiriendo progresivamente los dibujos de Alejandro de la Sota. La sección del gimnasio Maravillas recoge los trazos de sus principales elementos constructivos: estructura, cerramientos, compartimentaciones…, pero también, y con la misma intensidad, los de las fuerzas que generan su espacio, considerando así su condición de elementos constituyentes. El vacío, nos deja claro Sota, es el lugar donde habitan dichas tensiones. La posterior simplificación de las formas acompañadas de la obsesión por su aligeramiento, la casi desaparición de la envolvente, incide en aquella idea con la que Paul Klee define la actividad del artista en su Teoría del Arte Moderno, y en la que se transmite el distanciamiento hacia lo aparente: No se trata de reproducir lo visible, se trata de volver visible. Así, en Bankunión y Aviaco, como en tantos otros proyectos, frente al objetivo de la forma, Sota plantea el límite como la acotación de un ámbito de actuación. Su propia representación aséptica y diagramática transmite la renuncia a una especificidad espacial. Gilles Deleuze expresa ese posicionamiento en Pintura, el Concepto de Diagrama: el diagrama como la posibilidad de cuadros infinitos, o la posibilidad infinita de cuadros. Aparece así una concepción probabilística del espacio en la que frente a la renuncia por la forma, la tendencia al aligeramiento, y lo difuso de su definición – ideas claras, definición borrosa, en palabras de Llinás referidas al modo de operar de Sota-, la insistente atención a algunos elementos como escaleras, protecciones o miradores parece trasmitir la idea de que la arquitectura queda condensada en aquellos acontecimientos que delatan su condición dinámica, transitoria. Primando la relación frente al objeto, el vínculo frente a lo tangible. English summary. The fifties and sixties were the years of the final incorporation of Spanish architecture to the international scene. Among the architects who star that no return leap, is the group of those who a few years later will be named by Juan Daniel Fullaondo as Escuela de Madrid. Carlos Flores, in his book Arquitectura Española Contemporánea 1880-1950, refers to those architects as those that applied to the difficult task of restoring in Spain an architecture that connected with theories, solutions and established languages in Europe during the first decades of the twentieth century. Sigfried Giedion proposes in Space, Time and Architecture, the origin of a new tradition, arising from the optical revolution at the beginning of the century. With tradition he refers to a new culture, covering the interplay of different human activities: the similarity of the methods used in architecture, building, painting, urban planning or science. This new feature, based on its independence and detachment from the previous period, is part of the evolutionary scheme that Thomas Kuhn proposes in his text The Structure of Scientific Revolutions, according to non-accumulative periods. Kuhn talks about the emergence of anomalies in each period, origin of thought crisis whose explanation will require a paradigm shift needed. In science, in the field of optical Thomas Young demonstrates at the early nineteenth century the wave nature of light with its double-slit experiment , in electromagnetism the postulation of the existence of the electric field by Michael Faraday involves a conceptual leap, and in thermodynamic, the consideration pointed by Planck about quantum energy radiation. In the arts, in a parallel process, Gleizes and Metzinger , in his collection of cubism achievements on their book Du Cubisme, speak of evolution occurring during the nineteenth century by the painting: from the idealism of beginning of the century, going for realism and impressionist representation of reality, and finishing regardless of the classical perspective . Mathematics also, once developed by Gauss and Lobachevsky and Bolyai consistent geometries that violate Euclid's fifth postulate , will end validating Riemann’s ambient spaces in which these geometries inhabit, decoupling the direct relationship between geometric space -the space environment that results in a type of geometry- , and physical space. Capi Corrales reflectes in his book Contando el Espacio, that non-Euclidean geometries were not noticeable outside the field of mathematics until the theory of relativity and cubism. The origin of the new tradition that Giedion relates to the new culture of modernity coincides with paradigmatic leaps pointed by the theory of relativity in science and Cubism in the visual arts. Both are extended during the first decades until quantum theory and absolute abstraction, barriers that the two main precursors of relativity and cubism, Einstein and Picasso never overcome. In that sense Giedion speaks about the origin, but also the development, and incorporates peripheral inputs from Brazil, Japan and Finland architecture, thus including organic revision advocated by Zevi as part of this new tradition, being open to the late addition of new contributions to the development of that culture of modernity. Removed the concept of Kant's transcendental aesthetics, of time as an absolute reference, and assumed the constant value of the speed of light, theory of relativity says there is no authentic concurrency. It is thus fixed the speed of light as one of the limits of the universe, and the equivalence of mass and energy. In cubism, spatial simultaneity results from the elimination of preferential points of view, resulting in the multiplicity descriptive of reality, which is displayed in decomposition levels, both the object and the space, and the resulting continuity between figure and background that architecture is reflected in the continuity between building and land. Without the consideration of an absolute point of view, there isn’t an authentic shape. Cubism, and its subsequent development by the vanguard arts, make use of geometry as a means of rebuilding the figure and space, taking penetration mechanisms, overlapping and transparency. Gyorgy Kepes suggest in Languaje of Vision, that cubist decomposition of the object involves successive planes autonomy, to become constituent elements. Something that reflects the Van Doesburg’s architectural axonometrics and culminates with the spaces proposed by Mies van der Rohe in his first European projects. These mechanisms are reflected in the first approaches by Javier Carvajal: the extension of Spanish Pantheon in Campo Verano Cemetery, virtual enclosure mentally reconstructed from 24 the use of only three planes, or in the Spanish Pavilion of New York, which organizes its ground floor from the tour, introducing the time parameter as an additional dimension. Carvajal adds to the differential use of the plane as a constituent, Carvajal incorporates its folding and forming enclosures available as a mechanism for spatial and formal qualification, promoting the extension between architecture and territory. A continuity that will be completed in the two houses built in Somosaguas. Volumetric decomposition, as the fragmentation achieved in the last cubist experiences, needs the incorporation of elements of memory - fountains, patios, shutters...- as a network of signals, such as those introduced by Picasso and Braque in their paintings to allow their interpretation. Braque insists in his interest in the space surrounding the objects. A search of the tactility of space contrary to the perspective, which moves the observer away from the object, and that in the gardens of Somosaguas seems to emanate from its own materiality. A tactile space away from the geometric space and Braque identified with the representative space in which Poincaré in La Science et l´hypothèse, located our feelings. To blur those boundaries of the object extends the space indefinitely. With the passage in Greek art from myth to logos, it opens up to mathematics as a tool for understanding the nature until the nineteenth century. Leon Lederman, in Symmetry and beautiful Universe, suggests that one of the greatest contributions of Einstein's theory is to change the mindset of nature, namely the search for symmetry principles that underlie physical laws. Considering that symmetry is the invariance of an object or system from a transformation and that physical laws are the same at any point in space, the space of our universe has a continuous translational symmetry. In the space occupation of the first proposals by Corrales and Molezún underlying structures appear that match enlosetados: parallelograms under continuous transformations, which nature identifies tridimensionally with the crystallographic groups. Plants in the Contemporary Art Museum in La Castellana, the residence in Miraflores, the Brussels pavilion or the Peugeot tower belong to this group. The architecture as a process of continuous occupation of the territory and of its transposition to the deck, embodied in structural lines coincide with the mathematical structure of the translational symmetry and infinite extension whose possibility is enhanced by the use of the transparent cover. Alongside this literal transparency inherent to the material, Colin Rowe and Robert Slutzky alert us another transparency inherent in the structure: phenomenal transparency, illustrated by the Juan Gris’ works, and whose intuition is reflected in the Huarte’s house in Puerta de Hierro in Madrid. Corrales and Molezún insist on a reading of its volume away from the frontal, in which the outline of their inclined roofs and tangential visual suggested by the organization of his circulations introduce a diagonal structure which overlaps the orthogonal understanding of its plant, drawing an intricate web of broken lines that allow the space fluctuate between the volumetric sequence proposal. Information concerning to the energy mean of light and the concept of atom start from the consideration by Plank about the energy emission, and conclude with a paradoxical situation: the dual nature of light - demonstrated by the explanation of Einstein's photoelectric effect-, and the dual nature of matter -assumed by Bohr and demonstrated by the Compton effect-. Finally, Schrödinger and Heisenberg will formulate the universal movement equation governing in undulatory matter, whose mathematical representation is what is known as a wave function. The object is thus identified with its wave function. Its undulatory expression speaks about the probability of being found in a certain place. Gyorgy Kepes emphasizess the need to simplify the language to move from the objectivity that still remains in the cubist painting to the total abstraction of the space. And this is how artists reduced the objects to simple geometric shapes, making emerge at a time, the plastic forces that tense or balance them, in a process that eventually eliminate any trace of matter. Robert Rosenblum in Modern Painting and the Northern Romantic Tradition. Friedrich to Rothko talks about how this rejection of matter in an almost impalpable vacuum: dense color light fields that broadcast a serene glow and seem to generate the elemental energies of natural light is directly linked to the relationship with nature that sets the northern romanticism. An expression of the power of nature concentrated in a vacuum which had been reason for thought by Michael Faraday in his application of the concept of electric field. Saenz de Oíza touches upon the material expression of the energy in its proposal with Jose Luis Romany to the chapel on the Camino de Santiago. The presence of electromagnetic forces, the only ones with the gravitational one capable of being experienced by the man will also visualize in the emerging nature of some of his works: the sanctuary of Aránzazu or Torres Blancas, but also in the flowing nature of its contours, and the inclusion of interest in the realization of space fluctuating boundary: the threshold as the center of the universe. Miguel Fisac, back from his trip to the Northern Countries, starts on a linguistic simplification oriented to the functional adequacy of spaces. In the Daimiel Institute, in the Institute to Teacher Formation or in the complex to the Dominican Fathers in Valladolid or Alcobendas, progressively organized into different functional volumes architecture, focusing in a parallel way in the manifestation of the links established between these volumes as a visualization of the forces that tense and balance them. The prolongation of the physical reality beyond the limits of the envelope is already something more than a simple intuition. A process in which the treatment of light as a construction material, have a special role. In the Coronation church, curved wall lighting dramatizes the undulatory condition of the light, manifesting as if an interference pattern is involved. Versus the dissolution of the material, the space is expressed here as a dense atmosphere, away from the traditional notion of the vacuum. A dual nature, wave and particle, which is also sensed by Fisac in his committed use of concrete as a unique construction material. Richard Feynman alerts us to the occupation of space by many electromagnetic forces, which like the light, require specific receptors to capture their presence. His famous diagrams also involve the final visualization of atomic processes. As absolute abstraction in the visual arts, these representations are not assimilated to images obtained from our experience. A diagrammatic nature, abstracted from figuration, which will obtein the pictures of Alejandro de la Sota. The section of Maravillas gym collects traces of its main building blocks: structure, enclosures... but also, and with the same intensity, of the forces that generate their space as constituent elements. Sota makes it clear: the vacuum is where inhabit these tensions. The subsequent simplification of forms, accompanied by the obsession with his lightening, the near disappearance of the envelope, touches upon that idea which Paul Klee defines the activity of the artist in his Modern Art Theory, the spacing out to the apparent: it is not to reproduce the visible, it is to turn visible. Thus, in Bankunión and Aviaco, as in many other projects, against the shape, raises the limit as the dimension of a scope. His own aseptic and diagrammatic representation transmits waiver to a spatial specificity that Gilles Deleuze clearly expressed in Painting. The Concept Diagram: The diagram as the possibility of infinite pictures, or infinite possibility of the picture. Thus appears the probabilistic concept of space in which, opposite to the diffuse of its definition -clear ideas, diffuse definition, as Llinas said- the insistent attention to some elements like stairs, guards or lookouts seems to concentrate the architecture in its dynamic condition, transitional. The relationship opposite the object, the link opposite the tangible.

Detección de patrones y anomalías espectrales del terreno mediante espectrometría de imagen de alta resolución : reconocimiento, optimización y evaluación multiescenario

El objeto de esta Tesis doctoral es el desarrollo de una metodologia para la deteccion automatica de anomalias a partir de datos hiperespectrales o espectrometria de imagen, y su cartografiado bajo diferentes condiciones tipologicas de superficie y terreno. La tecnologia hiperespectral o espectrometria de imagen ofrece la posibilidad potencial de caracterizar con precision el estado de los materiales que conforman las diversas superficies en base a su respuesta espectral. Este estado suele ser variable, mientras que las observaciones se producen en un numero limitado y para determinadas condiciones de iluminacion. Al aumentar el numero de bandas espectrales aumenta tambien el numero de muestras necesarias para definir espectralmente las clases en lo que se conoce como Maldicion de la Dimensionalidad o Efecto Hughes (Bellman, 1957), muestras habitualmente no disponibles y costosas de obtener, no hay mas que pensar en lo que ello implica en la Exploracion Planetaria. Bajo la definicion de anomalia en su sentido espectral como la respuesta significativamente diferente de un pixel de imagen respecto de su entorno, el objeto central abordado en la Tesis estriba primero en como reducir la dimensionalidad de la informacion en los datos hiperespectrales, discriminando la mas significativa para la deteccion de respuestas anomalas, y segundo, en establecer la relacion entre anomalias espectrales detectadas y lo que hemos denominado anomalias informacionales, es decir, anomalias que aportan algun tipo de informacion real de las superficies o materiales que las producen. En la deteccion de respuestas anomalas se asume un no conocimiento previo de los objetivos, de tal manera que los pixeles se separan automaticamente en funcion de su informacion espectral significativamente diferenciada respecto de un fondo que se estima, bien de manera global para toda la escena, bien localmente por segmentacion de la imagen. La metodologia desarrollada se ha centrado en la implicacion de la definicion estadistica del fondo espectral, proponiendo un nuevo enfoque que permite discriminar anomalias respecto fondos segmentados en diferentes grupos de longitudes de onda del espectro, explotando la potencialidad de separacion entre el espectro electromagnetico reflectivo y emisivo. Se ha estudiado la eficiencia de los principales algoritmos de deteccion de anomalias, contrastando los resultados del algoritmo RX (Reed and Xiaoli, 1990) adoptado como estandar por la comunidad cientifica, con el metodo UTD (Uniform Targets Detector), su variante RXD-UTD, metodos basados en subespacios SSRX (Subspace RX) y metodo basados en proyecciones de subespacios de imagen, como OSPRX (Orthogonal Subspace Projection RX) y PP (Projection Pursuit). Se ha desarrollado un nuevo metodo, evaluado y contrastado por los anteriores, que supone una variacion de PP y describe el fondo espectral mediante el analisis discriminante de bandas del espectro electromagnetico, separando las anomalias con el algortimo denominado Detector de Anomalias de Fondo Termico o DAFT aplicable a sensores que registran datos en el espectro emisivo. Se han evaluado los diferentes metodos de deteccion de anomalias en rangos del espectro electromagnetico del visible e infrarrojo cercano (Visible and Near Infrared-VNIR), infrarrojo de onda corta (Short Wavelenght Infrared-SWIR), infrarrojo medio (Meadle Infrared-MIR) e infrarrojo termico (Thermal Infrared-TIR). La respuesta de las superficies en las distintas longitudes de onda del espectro electromagnetico junto con su entorno, influyen en el tipo y frecuencia de las anomalias espectrales que puedan provocar. Es por ello que se han utilizado en la investigacion cubos de datos hiperepectrales procedentes de los sensores aeroportados cuya estrategia y diseno en la construccion espectrometrica de la imagen difiere. Se han evaluado conjuntos de datos de test de los sensores AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) y MASTER (MODIS/ASTER Simulator). Se han disenado experimentos sobre ambitos naturales, urbanos y semiurbanos de diferente complejidad. Se ha evaluado el comportamiento de los diferentes detectores de anomalias a traves de 23 tests correspondientes a 15 areas de estudio agrupados en 6 espacios o escenarios: Urbano - E1, Semiurbano/Industrial/Periferia Urbana - E2, Forestal - E3, Agricola - E4, Geologico/Volcanico - E5 y Otros Espacios Agua, Nubes y Sombras - E6. El tipo de sensores evaluados se caracteriza por registrar imagenes en un amplio rango de bandas, estrechas y contiguas, del espectro electromagnetico. La Tesis se ha centrado en el desarrollo de tecnicas que permiten separar y extraer automaticamente pixeles o grupos de pixeles cuya firma espectral difiere de manera discriminante de las que tiene alrededor, adoptando para ello como espacio muestral parte o el conjunto de las bandas espectrales en las que ha registrado radiancia el sensor hiperespectral. Un factor a tener en cuenta en la investigacion ha sido el propio instrumento de medida, es decir, la caracterizacion de los distintos subsistemas, sensores imagen y auxiliares, que intervienen en el proceso. Para poder emplear cuantitativamente los datos medidos ha sido necesario definir las relaciones espaciales y espectrales del sensor con la superficie observada y las potenciales anomalias y patrones objetivos de deteccion. Se ha analizado la repercusion que en la deteccion de anomalias tiene el tipo de sensor, tanto en su configuracion espectral como en las estrategias de diseno a la hora de registrar la radiacion prodecente de las superficies, siendo los dos tipos principales de sensores estudiados los barredores o escaneres de espejo giratorio (whiskbroom) y los barredores o escaneres de empuje (pushbroom). Se han definido distintos escenarios en la investigacion, lo que ha permitido abarcar una amplia variabilidad de entornos geomorfologicos y de tipos de coberturas, en ambientes mediterraneos, de latitudes medias y tropicales. En resumen, esta Tesis presenta una tecnica de deteccion de anomalias para datos hiperespectrales denominada DAFT en su variante de PP, basada en una reduccion de la dimensionalidad proyectando el fondo en un rango de longitudes de onda del espectro termico distinto de la proyeccion de las anomalias u objetivos sin firma espectral conocida. La metodologia propuesta ha sido probada con imagenes hiperespectrales reales de diferentes sensores y en diferentes escenarios o espacios, por lo tanto de diferente fondo espectral tambien, donde los resultados muestran los beneficios de la aproximacion en la deteccion de una gran variedad de objetos cuyas firmas espectrales tienen suficiente desviacion respecto del fondo. La tecnica resulta ser automatica en el sentido de que no hay necesidad de ajuste de parametros, dando resultados significativos en todos los casos. Incluso los objetos de tamano subpixel, que no pueden distinguirse a simple vista por el ojo humano en la imagen original, pueden ser detectados como anomalias. Ademas, se realiza una comparacion entre el enfoque propuesto, la popular tecnica RX y otros detectores tanto en su modalidad global como local. El metodo propuesto supera a los demas en determinados escenarios, demostrando su capacidad para reducir la proporcion de falsas alarmas. Los resultados del algoritmo automatico DAFT desarrollado, han demostrado la mejora en la definicion cualitativa de las anomalias espectrales que identifican a entidades diferentes en o bajo superficie, reemplazando para ello el modelo clasico de distribucion normal con un metodo robusto que contempla distintas alternativas desde el momento mismo de la adquisicion del dato hiperespectral. Para su consecucion ha sido necesario analizar la relacion entre parametros biofisicos, como la reflectancia y la emisividad de los materiales, y la distribucion espacial de entidades detectadas respecto de su entorno. Por ultimo, el algoritmo DAFT ha sido elegido como el mas adecuado para sensores que adquieren datos en el TIR, ya que presenta el mejor acuerdo con los datos de referencia, demostrando una gran eficacia computacional que facilita su implementacion en un sistema de cartografia que proyecte de forma automatica en un marco geografico de referencia las anomalias detectadas, lo que confirma un significativo avance hacia un sistema en lo que se denomina cartografia en tiempo real. The aim of this Thesis is to develop a specific methodology in order to be applied in automatic detection anomalies processes using hyperspectral data also called hyperspectral scenes, and to improve the classification processes. Several scenarios, areas and their relationship with surfaces and objects have been tested. The spectral characteristics of reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of urban materials in several hyperspectral scenes have also been tested. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) and MASTER (MODIS/ASTER Simulator) have been used in this research. It is assumed that there is not prior knowledge of the targets in anomaly detection. Thus, the pixels are automatically separated according to their spectral information, significantly differentiated with respect to a background, either globally for the full scene, or locally by the image segmentation. Several experiments on different scenarios have been designed, analyzing the behavior of the standard RX anomaly detector and different methods based on subspace, image projection and segmentation-based anomaly detection methods. Results and their consequences in unsupervised classification processes are discussed. Detection of spectral anomalies aims at extracting automatically pixels that show significant responses in relation of their surroundings. This Thesis deals with the unsupervised technique of target detection, also called anomaly detection. Since this technique assumes no prior knowledge about the target or the statistical characteristics of the data, the only available option is to look for objects that are differentiated from the background. Several methods have been developed in the last decades, allowing a better understanding of the relationships between the image dimensionality and the optimization of search procedures as well as the subpixel differentiation of the spectral mixture and its implications in anomalous responses. In other sense, image spectrometry has proven to be efficient in the characterization of materials, based on statistical methods using a specific reflection and absorption bands. Spectral configurations in the VNIR, SWIR and TIR have been successfully used for mapping materials in different urban scenarios. There has been an increasing interest in the use of high resolution data (both spatial and spectral) to detect small objects and to discriminate surfaces in areas with urban complexity. This has come to be known as target detection which can be either supervised or unsupervised. In supervised target detection, algorithms lean on prior knowledge, such as the spectral signature. The detection process for matching signatures is not straightforward due to the complications of converting data airborne sensor with material spectra in the ground. This could be further complicated by the large number of possible objects of interest, as well as uncertainty as to the reflectance or emissivity of these objects and surfaces. An important objective in this research is to establish relationships that allow linking spectral anomalies with what can be called informational anomalies and, therefore, identify information related to anomalous responses in some places rather than simply spotting differences from the background. The development in recent years of new hyperspectral sensors and techniques, widen the possibilities for applications in remote sensing of the Earth. Remote sensing systems measure and record electromagnetic disturbances that the surveyed objects induce in their surroundings, by means of different sensors mounted on airborne or space platforms. Map updating is important for management and decisions making people, because of the fast changes that usually happen in natural, urban and semi urban areas. It is necessary to optimize the methodology for obtaining the best from remote sensing techniques from hyperspectral data. The first problem with hyperspectral data is to reduce the dimensionality, keeping the maximum amount of information. Hyperspectral sensors augment considerably the amount of information, this allows us to obtain a better precision on the separation of material but at the same time it is necessary to calculate a bigger number of parameters, and the precision lowers with the increase in the number of bands. This is known as the Hughes effects (Bellman, 1957) . Hyperspectral imagery allows us to discriminate between a huge number of different materials however some land and urban covers are made up with similar material and respond similarly which produces confusion in the classification. The training and the algorithm used for mapping are also important for the final result and some properties of thermal spectrum for detecting land cover will be studied. In summary, this Thesis presents a new technique for anomaly detection in hyperspectral data called DAFT, as a PP's variant, based on dimensionality reduction by projecting anomalies or targets with unknown spectral signature to the background, in a range thermal spectrum wavelengths. The proposed methodology has been tested with hyperspectral images from different imaging spectrometers corresponding to several places or scenarios, therefore with different spectral background. The results show the benefits of the approach to the detection of a variety of targets whose spectral signatures have sufficient deviation in relation to the background. DAFT is an automated technique in the sense that there is not necessary to adjust parameters, providing significant results in all cases. Subpixel anomalies which cannot be distinguished by the human eye, on the original image, however can be detected as outliers due to the projection of the VNIR end members with a very strong thermal contrast. Furthermore, a comparison between the proposed approach and the well-known RX detector is performed at both modes, global and local. The proposed method outperforms the existents in particular scenarios, demonstrating its performance to reduce the probability of false alarms. The results of the automatic algorithm DAFT have demonstrated improvement in the qualitative definition of the spectral anomalies by replacing the classical model by the normal distribution with a robust method. For their achievement has been necessary to analyze the relationship between biophysical parameters such as reflectance and emissivity, and the spatial distribution of detected entities with respect to their environment, as for example some buried or semi-buried materials, or building covers of asbestos, cellular polycarbonate-PVC or metal composites. Finally, the DAFT method has been chosen as the most suitable for anomaly detection using imaging spectrometers that acquire them in the thermal infrared spectrum, since it presents the best results in comparison with the reference data, demonstrating great computational efficiency that facilitates its implementation in a mapping system towards, what is called, Real-Time Mapping.

Theory of intermittency applied to classical pathological cases

The classical theory of intermittency developed for return maps assumes uniform density of points reinjected from the chaotic to laminar region. Though it works fine in some model systems, there exist a number of so-called pathological cases characterized by a significant deviation of main characteristics from the values predicted on the basis of the uniform distribution. Recently, we reported on how the reinjection probability density (RPD) can be generalized. Here, we extend this methodology and apply it to different dynamical systems exhibiting anomalous type-II and type-III intermittencies. Estimation of the universal RPD is based on fitting a linear function to experimental data and requires no a priori knowledge on the dynamical model behind. We provide special fitting procedure that enables robust estimation of the RPD from relatively short data sets (dozens of points). Thus, the method is applicable for a wide variety of data sets including numerical simulations and real-life experiments. Estimated RPD enables analytic evaluation of the length of the laminar phase of intermittent behaviors. We show that the method copes well with dynamical systems exhibiting significantly different statistics reported in the literature. We also derive and classify characteristic relations between the mean laminar length and main controlling parameter in perfect agreement with data provided by numerical simulations

The Kramer sampling theorem revisited

The classical Kramer sampling theorem provides a method for obtaining orthogonal sampling formulas. Besides, it has been the cornerstone for a significant mathematical literature on the topic of sampling theorems associated with differential and difference problems. In this work we provide, in an unified way, new and old generalizations of this result corresponding to various different settings; all these generalizations are illustrated with examples. All the different situations along the paper share a basic approach: the functions to be sampled are obtaining by duality in a separable Hilbert space H through an H -valued kernel K defined on an appropriate domain.

Classical segmentation methods on novel MR imaging: a study of brain tissue segmentation of MP2RAGE vs MPRAGE

MP2RAGE has proven to be a bias-free MR acquisition with excellent contrast between grey and white matter. We investigated the ability of three state-of-the-art algorithms to automatically extract white matter (WM), grey matter (GM) and cerebrospinal fluid (CSF) from MPRAGE and MP2RAGE images: unified Segmentation (S) in SPM82 , its extension New Segment (NS), and an in-house Expectation-Maximization Markov Random Field tissue classification3 (EM-MRF) with Graph Cut (GC) optimization4 . Our goal is to quantify the differences between MPRAGE and MP2RAGE-based brain tissue probability maps.

Classical vs. biometric features in the 2013 speaker recognition evaluation in mobile environments

MFCC coefficients extracted from the power spectral density of speech as a whole, seems to have become the de facto standard in the area of speaker recognition, as demonstrated by its use in almost all systems submitted to the 2013 Speaker Recognition Evaluation (SRE) in Mobile Environment [1], thus relegating to background this component of the recognition systems. However, in this article we will show that selecting the adequate speaker characterization system is as important as the selection of the classifier. To accomplish this we will compare the recognition rates achieved by different recognition systems that relies on the same classifier (GMM-UBM) but connected with different feature extraction systems (based on both classical and biometric parameters). As a result we will show that a gender dependent biometric parameterization with a simple recognition system based on GMM- UBM paradigm provides very competitive or even better recognition rates when compared to more complex classification systems based on classical features

Differential resultants of super essential systems of linear OD-polynomials

The sparse differential resultant dres(P) of an overdetermined system P of generic nonhomogeneous ordinary differential polynomials, was formally defined recently by Li, Gao and Yuan (2011). In this note, a differential resultant formula dfres(P) is defined and proved to be nonzero for linear "super essential" systems. In the linear case, dres(P) is proved to be equal, up to a nonzero constant, to dfres(P*) for the supper essential subsystem P* of P.

Contribution to active multi-beam reconfigurable antennas for L and S bands

La presente tesis doctoral con título "Contribution to Active Multi-Beam Reconfigurable Antennas for L and S Bands" ha sido desarrollada por el investigador ingeniero de telecomunicación estudiante de doctorado Javier García-Gasco Trujillo en el Grupo de Radiación del Departamento de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones de la ETSI de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid bajo la dirección de los doctores Manuel Sierra Pérez y José Manuel Fernández González. Durante décadas, el desarrollo de antenas de apuntamiento electrónico ha estado limitado al área militar. Su alto coste y su gran complejidad eran los mayores obstáculos que frenaban la introducción de esta tecnología en aplicaciones comerciales de gran escala. La reciente aparición de componentes de estado sólido prácticos, fiables, y de bajo coste ha roto la barrera del coste y ha reducido la complejidad, haciendo que las antenas reconfigurables de apuntamiento electrónico sean una opción viable en un futuro cercano. De esta manera, las antenas phased array podrían llegar a ser la joya de la corona que permitan alcanzar los futuros retos presentes en los sistemas de comunicaciones tanto civiles como militares. Así pues, ahora es el momento de investigar en el desarrollo de antenas de apuntamiento electrónico de bajo coste, donde los nuevos componentes de estado sólido comerciales forman el núcleo duro de la arquitectura. De esta forma, el estudio e implementación de estos arrays de antenas activas de apuntamiento electrónico capaces de controlar la fase y amplitud de las distintas señales implicadas es uno de los grandes retos de nuestro tiempo. Esta tesis se enfrenta a este desafío, proponiendo novedosas redes de apuntamiento electrónico e innovadores módulos de transmisión/recepción (T/R) utilizando componentes de estado sólido de bajo coste, que podrán integrar asequibles antenas activas reconfigurables multihaz en bandas L y S. En la primera parte de la tesis se realiza una descripción del estado del arte de las antenas phased array, incluyendo su base teórica y sus ventajas competitivas. Debido a que las contribuciones obtenidas en la presente tesis han sido realizadas dentro de distintos proyectos de investigación, donde se han manejada antenas de simple/doble polarización circular y simple/doble banda de trabajo, se describen detenidamente los dos proyectos más relevantes de la investigación: el radar de basura espacial de la Agencia Espacial Europea (ESA), Space Situational Awareness (SSA); y la estación base de seguimiento y control de satélites de órbita baja, GEOdesic Dome Array (GEODA). Sin lugar a dudas, los dispositivos desfasadores son uno de los componentes clave en el diseño de antenas phased arrays. Recientemente se ha observado una gran variación en el precio final de estos dispositivos, llegando en ocasiones a límites inasequibles. Así pues, se han propuesto distintas técnicas de conformación de haz alternativas a la utilización de componentes desfasadores comerciales: el desfasador de líneas conmutadas, la red de haz conmutado, y una novedosa red desfasadora divisora/combinadora de potencia. Para mostrar un uso práctico de las mismas, se ha propuesto el uso de las tres alternativas para el caso práctico del subarray de cinco elementos de la celda GEODA-SARAS. Tras dicho estudio se obtiene que la novedosa red desfasadora divisora/combinadora de potencia propuesta es la que mejor relación comportamiento/coste presenta. Para verificar su correcto funcionamiento se construye y mide los dos bloques principales de los que está compuesta la red total, comprobando que en efecto la red responde según lo esperado. La estructura más simple que permite realizar un barrido plano es el array triangular de tres elementos. Se ha realizado el diseño de una nueva red multihaz que es capaz de proporcionar tres haces ortogonales en un ángulo de elevación _0 y un haz adicional en la dirección broadside utilizando el mencionado array triangular de tres elementos como antena. En primer lugar se realizar una breve introducción al estado del arte de las redes clásicas multihaz. Así mismo se comentan innovadores diseños de redes multihaz sin pérdidas. El estudio da paso a las redes disipativas, de tal forma que se analiza su base matemática y se muestran distintas aplicaciones en arrays triangulares de tres elementos. Finalmente, la novedosa red básica propuesta se presenta, mostrando simulaciones y medidas de la misma para el caso prácticoo de GEODA. También se ha diseñado, construido y medido una red compuesta por dos redes básicas complementarias capaz de proporcionar seis haces cuasi-ortogonales en una dirección _0 con dos haces superpuestos en broadside. La red propuesta queda totalmente validada con la fabricación y medida de estos con prototipos. Las cadenas de RF de los módulos T/R de la nueva antena GEODA-SARAS no son algo trivial. Con el fin de mostrar el desarrollo de una cadena compleja con una gran densidad de componentes de estado sólido, se presenta una descripción detallada de los distintos componentes que integran las cadenas de RF tanto en transmisión como en recepción de la nueva antena GEODA-SARAS. Tras presentar las especificaciones de la antena GEODA-SARA y su diagrama de bloques esquemático se describen los dos bloques principales de las cadenas de RF: la celda de cinco elementos, y el módulo de conversión de panel. De la misma manera también se presentará el módulo de calibración integrado dentro de los dos bloques principales. Para comprobar que el funcionamiento esperado de la placa es el adecuado, se realizará un análisis que tratará entre otros datos: la potencia máxima en la entrada del transmisor (comprobando la saturación de la cadena), señal de recepción mínima y máxima (verificando el rango de sensibilidad requerido), y el factor G/T (cumpliendo la especificación necesaria). Así mismo se mostrará un breve estudio del efecto de la cuantificación de la fase en el conformado de haz de RF. Los estudios muestran que la composición de las cadenas de RF permite el cumplimiento de las especificaciones necesarias. Finalmente la tesis muestra las conclusiones globales del trabajo realizado y las líneas futuras a seguir para continuar con esta línea de investigación. ABSTRACT This PhD thesis named "Contribution to Active Multi-Beam Reconfigurable Antennas for L and S Bands", has been written by the Electrical Engineer MSc. researcher Javier García-Gasco Trujillo in the Grupo de Radiación of the Departamento de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones from the ETSI de Telecomunicación of the Universidad Politécnica de Madrid. For decades, the implementation of electronically steerable phased array antennas was confined to the military area. Their high cost and complexity were the major obstacles to introduce this technology in large scale commercial applications. The recent emergence of new practical, low-cost, and highly reliable solid state devices; breaks the barrier of cost and reduces the complexity, making active phased arrays a viable future option. Thus, phased array antennas could be the crown jewel that allow to meet the future challenges in military and civilian communication systems. Now is time to deploy low-cost phased array antennas, where newly commercial components form the core of the architecture. Therefore, the study and implementation of these novel low-cost and highly efficient solid state phased array blocks capable of controlling signal phase/amplitude accurately is one of the great challenges of our time. This thesis faces this challenge, proposing innovative electronic beam steering networks and transmitter/ receiver (T/R) modules using affordable solid state components, which could integrate fair reconfigurable phased array antennas working in L and S bands. In the first part of the thesis, a description of the state of art of phased array antennas, including their fundamentals and their competitive advantages, is presented. Since thesis contributions have been carried out for different research projects, where antennas with single/double circular polarization and single/double working frequency bands have been examined, frameworks of the two more important projects are detailed: the Space Situational Awareness (SSA) programme from the European Space Agency (ESA), and the GEOdesic Dome Array (GEODA) project from ISDEFE-INSA and the ESA. Undoubtedly, phase shifter devices are one of the key components of phased array antennas. Recent years have witnessed wide fluctuations in commercial phase shifter prices, which sometimes led to unaffordable limit. Several RF steering technique alternatives to the commercial phase shifters are proposed, summarized, and compared: the switched line phase shifter, the switched-beam network, and the novel phase shifter power splitter/combiner network. In order to show a practical use of the three different techniques, the five element GEODA-SARAS subarray is proposed as a real case of study. Finally, a practical study of a newly phase shifter power splitter/combiner network for a subarray of five radiating elements with triangular distribution is shown. Measurements of the two different phase shifter power splitter/combiner prototypes integrating the whole network are also depicted, demonstrating their proper performance. A triangular cell of three radiating elements is the simplest way to obtain a planar scanner. A new multibeam network configuration that provides three orthogonal beams in a desired _0 elevation angle and an extra one in the broadside steering direction for a triangular array of three radiating elements is introduced. Firstly, a short introduction to the state of art of classical multi-beam networks is presented. Lossless network analysis, including original lossless network designs, are also commented. General dissipative network theory as well as applications for array antennas of three radiating elements are depicted. The proposed final basic multi-beam network are simulated, built and measured to the GEODA cell practical case. A combined network that provides six orthogonal beams in a desired _0 elevation angle and a double seventh one in the broadside direction by using two complementary proposed basic networks will be shown. Measurements of the whole system will be also depicted, verifying the expected behavior. GEODA-SARAS T/R module RF chains are not a trivial design. A thorough description of all the components compounding GEODA-SARAS T/R module RF chains is presented. After presenting the general specifications of the GEODA-SARAS antenna and its block diagrams; two main blocks of the RF chains, the five element cell and the panel conversion module, are depicted and analyzed. Calibration module integrated within the two main blocks are also depicted. Signal flow throw the system analyzing critical situations such as maximum transmitted power (testing the chain unsaturation), minimum and maximum receiving signal (verifying sensitivity range), maximum receiver interference signals (assuring a proper reception), and G/T factor (fulfilling the technical specification) are evaluated. Phase quantization error effects are also listed. Finally, the manuscript contains the conclusions drawn of the present research and the future work.

Diagnostics of classical and dusty plasmas w ith collecting and emissive langmuir probes = Diagnosis de plasmas clásicos y granulares mediante sondas colectoras y emisoras de Langmuir

Las sondas eléctricas se emplean habitualmente en la diagnosis de plasmas. La presente tesis aborda la operación de las sondas colectoras y emisoras de Langmuir en plasmas fríos de baja densidad. El estudio se ha centrado en la determinación del potencial de plasma, Vsp, mediante el potencial flotante de una sonda emisora. Esta técnica consiste en la medida del potencial de la sonda correspondiente a la condición de corriente neta igual a cero, el cual se denomina potencial flotante, VF. Este potencial se desplaza hacia el potencial del plasma según aumenta la emisión termoiónica de la sonda, hasta que se satura cerca de Vsp. Los experimentos llevados a cabo en la pluma de plasma de un motor iónico y en un plasma de descarga de glow muestran que la corriente de electrones termoiónicos es mayor que la corriente de electrones recogidos para una sonda polarizada por debajo del potencial del plasma, resultado inconsistente con la teoría tradicionalmente aceptada. Para investigar estos resultados se ha introducido el parámetro R, definido como el cociente entre la corriente de electrones emitidos y recogidos por la sonda. Este parámetro, que está relacionado con la diferencia de potencial VF - Vsp, también es útil para la descripción de los modos de operación de la sonda emisora (débil, fuerte y más allá del fuerte). Los resultados experimentales evidencian que, al contrario de lo que indica la teoría, R es mayor que la unidad. Esta discrepancia se puede solucionar introduciendo una población efectiva de electrones. Con dicha población, el nuevo modelo para la corriente total de la sonda reproduce los datos experimentales. El origen de este grupo electrónico es todavía una cuestión abierta, pero podría estar originada por una nueva estructura de potencial cerca de la sonda cuando ésta trabaja en el régimen de emisión fuerte. Para explicar dicha estructura de potencial, se propone un modelo unidimensional compuesto por un mínimo de potencial cerca de la superficie de la sonda. El análisis numérico indica que este pozo de potencial aparece para muy altas temperaturas de la sonda, reduciendo la cantidad de electrones emitidos que alcanzan el plasma y evitando así cualquier posible perturbación de éste. Los aspectos experimentales involucrados en el método del potencial flotante también se han estudiado, incluyendo cuestiones como las diferentes técnicas de obtención del VF, el cociente señal-ruido, el acoplamiento de la señal de los equipos utilizados para la obtención de las curvas I-V o la evidencia experimental de los diferentes modos de operación de la sonda. Estas evidencias empíricas se encuentran en todos los aspectos de operación de la sonda: la recolección de electrones, el potencial flotante, la precisión en las curvas I-V y la emisión electrónica. Ésta última también se estudia en la tesis, debido a que un fenómeno de super emisión tiene lugar en el régimen de emisión fuerte. En este modo de operación, las medidas experimentales indican que las corrientes termoiónicas de electrones son mayores que aquéllas predichas por la ecuación de Richardson-Dushman clásica. Por último, la diagnosis de plasmas usando sondas eléctrica bajo presencia de granos de polvo (plasmas granulares) en plasmas fríos de baja densidad también se ha estudiado, mediante la aplicación numérica de la técnica del potencial flotante de la sonda emisora en un plasma no convencional. Los resultados apuntan a que el potencial flotante de una sonda emisora se vería afectado por altas densidades de polvo o grandes partículas. ABSTRACT Electric probes are widely employed for plasma diagnostics. This dissertation concerns the operation of collecting and emissive Langmuir probes in low density cold plasmas. The study is focused on the determination of the plasma potential, Vsp, by means of the floating potential of emissive probes. This technique consists of the measurement of the probe potential, corresponding to the zero net probe current, which is the so-called floating potential, VF . This potential displaces towards the plasma potential as the thermionic electron emission increases, until it saturates near Vsp. Experiments carried out in the plasma plume of an ion thruster and in a glow discharge plasma show the thermionic electron current of the emissive Langmuir probe is higher than the collected electron current, for a probe with a bias potential below Vsp, which is inconsistent with the traditional accepted theory. To investigate these results, a parameter R is introduced as the ratio between the emitted and the collected electron current. This parameter, which is related to the difference VF - Vsp, is also useful for the description of the operation modes of the emissive Langmuir probe (weak, strong and beyond strong). The experimental results give an inconsistency of R > 1, which is solved by a modification of the theory for emissive probes, with the introduction of an effective electron population. With this new electron group, the new model for the total probe current agrees with the experimental data. The origin of this electron group remains an open question, but it might be originated by a new potential structure near the emissive probe when it operates in the strong emission regime. A simple one-dimension model composed by a minimum of potential near the probe surface is discussed for strongly emitting emissive probes. The results indicate that this complex potential structure appears for very high probe temperatures and the potential well might reduce the emitted electrons population reaching the plasma bulk. The experimental issues involved in the floating potential method are also studied, as the different obtaining techniques of VF, the signal-to-noise ratio, the signal coupling of the I-V curve measurement system or the experimental evidence of the probe operation modes. These empirical proofs concern all the probe operation aspects: the electron collection, the floating potential, the I-V curve accuracy as well as the electron emission. This last issue is also investigated in this dissertation, because a super emission takes place in the strong emission regime. In this operation mode, the experimental results indicate that the thermionic electron currents might be higher than those predicted by the classical Richardson-Dushman equation. Finally, plasma diagnosis using electric probes in the presence of dust grains (dusty plasmas) in low density cold plasmas is also addressed. The application of the floating potential technique of the emissive probe in a non-conventional complex plasma is numerically investigated, whose results point out the floating potential of the emissive probe might be shifted for high dust density or large dust particles.

Learning Bayesian networks from data by the incremental compilation of new network polynomials

Probabilistic graphical models are a huge research field in artificial intelligence nowadays. The scope of this work is the study of directed graphical models for the representation of discrete distributions. Two of the main research topics related to this area focus on performing inference over graphical models and on learning graphical models from data. Traditionally, the inference process and the learning process have been treated separately, but given that the learned models structure marks the inference complexity, this kind of strategies will sometimes produce very inefficient models. With the purpose of learning thinner models, in this master thesis we propose a new model for the representation of network polynomials, which we call polynomial trees. Polynomial trees are a complementary representation for Bayesian networks that allows an efficient evaluation of the inference complexity and provides a framework for exact inference. We also propose a set of methods for the incremental compilation of polynomial trees and an algorithm for learning polynomial trees from data using a greedy score+search method that includes the inference complexity as a penalization in the scoring function.

Conditional density approximations with mixtures of polynomials

Mixtures of polynomials (MoPs) are a non-parametric density estimation technique especially designed for hybrid Bayesian networks with continuous and discrete variables. Algorithms to learn one- and multi-dimensional (marginal) MoPs from data have recently been proposed. In this paper we introduce two methods for learning MoP approximations of conditional densities from data. Both approaches are based on learning MoP approximations of the joint density and the marginal density of the conditioning variables, but they differ as to how the MoP approximation of the quotient of the two densities is found. We illustrate and study the methods using data sampled from known parametric distributions, and we demonstrate their applicability by learning models based on real neuroscience data. Finally, we compare the performance of the proposed methods with an approach for learning mixtures of truncated basis functions (MoTBFs). The empirical results show that the proposed methods generally yield models that are comparable to or significantly better than those found using the MoTBF-based method.

Orthogonal MCMC algorithms

Monte Carlo (MC) methods are widely used in signal processing, machine learning and stochastic optimization. A well-known class of MC methods are Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. In this work, we introduce a novel parallel interacting MCMC scheme, where the parallel chains share information using another MCMC technique working on the entire population of current states. These parallel ?vertical? chains are led by random-walk proposals, whereas the ?horizontal? MCMC uses a independent proposal, which can be easily adapted by making use of all the generated samples. Numerical results show the advantages of the proposed sampling scheme in terms of mean absolute error, as well as robustness w.r.t. to initial values and parameter choice.