969 resultados para Stochastic Processes
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Genetic oscillators, such as circadian clocks, are constantly perturbed by molecular noise arising from the small number of molecules involved in gene regulation. One of the strongest sources of stochasticity is the binary noise that arises from the binding of a regulatory protein to a promoter in the chromosomal DNA. In this study, we focus on two minimal oscillators based on activator titration and repressor titration to understand the key parameters that are important for oscillations and for overcoming binary noise. We show that the rate of unbinding from the DNA, despite traditionally being considered a fast parameter, needs to be slow to broaden the space of oscillatory solutions. The addition of multiple, independent DNA binding sites further expands the oscillatory parameter space for the repressor-titration oscillator and lengthens the period of both oscillators. This effect is a combination of increased effective delay of the unbinding kinetics due to multiple binding sites and increased promoter ultrasensitivity that is specific for repression. We then use stochastic simulation to show that multiple binding sites increase the coherence of oscillations by mitigating the binary noise. Slow values of DNA unbinding rate are also effective in alleviating molecular noise due to the increased distance from the bifurcation point. Our work demonstrates how the number of DNA binding sites and slow unbinding kinetics, which are often omitted in biophysical models of gene circuits, can have a significant impact on the temporal and stochastic dynamics of genetic oscillators.
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Community structure depends on both deterministic and stochastic processes. However, patterns of community dissimilarity (e.g. difference in species composition) are difficult to interpret in terms of the relative roles of these processes. Local communities can be more dissimilar (divergence) than, less dissimilar (convergence) than, or as dissimilar as a hypothetical control based on either null or neutral models. However, several mechanisms may result in the same pattern, or act concurrently to generate a pattern, and much research has recently been focusing on unravelling these mechanisms and their relative contributions. Using a simulation approach, we addressed the effect of a complex but realistic spatial structure in the distribution of the niche axis and we analysed patterns of species co-occurrence and beta diversity as measured by dissimilarity indices (e.g. Jaccard index) using either expectations under a null model or neutral dynamics (i.e., based on switching off the niche effect). The strength of niche processes, dispersal, and environmental noise strongly interacted so that niche-driven dynamics may result in local communities that either diverge or converge depending on the combination of these factors. Thus, a fundamental result is that, in real systems, interacting processes of community assembly can be disentangled only by measuring traits such as niche breadth and dispersal. The ability to detect the signal of the niche was also dependent on the spatial resolution of the sampling strategy, which must account for the multiple scale spatial patterns in the niche axis. Notably, some of the patterns we observed correspond to patterns of community dissimilarities previously observed in the field and suggest mechanistic explanations for them or the data required to solve them. Our framework offers a synthesis of the patterns of community dissimilarity produced by the interaction of deterministic and stochastic determinants of community assembly in a spatially explicit and complex context.
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A análise das séries temporais de valores inteiros tornou-se, nos últimos anos, uma área de investigação importante, não só devido à sua aplicação a dados de contagem provenientes de diversos campos da ciência, mas também pelo facto de ser uma área pouco explorada, em contraste com a análise séries temporais de valores contínuos. Uma classe que tem obtido especial relevo é a dos modelos baseados no operador binomial thinning, da qual se destaca o modelo auto-regressivo de valores inteiros de ordem p. Esta classe é muito vasta, pelo que este trabalho tem como objectivo dar um contributo para a análise estatística de processos de contagem que lhe pertencem. Esta análise é realizada do ponto de vista da predição de acontecimentos, aos quais estão associados mecanismos de alarme, e também da introdução de novos modelos que se baseiam no referido operador. Em muitos fenómenos descritos por processos estocásticos a implementação de um sistema de alarmes pode ser fundamental para prever a ocorrência de um acontecimento futuro. Neste trabalho abordam-se, nas perspectivas clássica e bayesiana, os sistemas de alarme óptimos para processos de contagem, cujos parâmetros dependem de covariáveis de interesse e que variam no tempo, mais concretamente para o modelo auto-regressivo de valores inteiros não negativos com coeficientes estocásticos, DSINAR(1). A introdução de novos modelos que pertencem à classe dos modelos baseados no operador binomial thinning é feita quando se propõem os modelos PINAR(1)T e o modelo SETINAR(2;1). O modelo PINAR(1)T tem estrutura periódica, cujas inovações são uma sucessão periódica de variáveis aleatórias independentes com distribuição de Poisson, o qual foi estudado com detalhe ao nível das suas propriedades probabilísticas, métodos de estimação e previsão. O modelo SETINAR(2;1) é um processo auto-regressivo de valores inteiros, definido por limiares auto-induzidos e cujas inovações formam uma sucessão de variáveis independentes e identicamente distribuídas com distribuição de Poisson. Para este modelo estudam-se as suas propriedades probabilísticas e métodos para estimar os seus parâmetros. Para cada modelo introduzido, foram realizados estudos de simulação para comparar os métodos de estimação que foram usados.
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A presente tese investiga o processo de tomada de decisão na gestão de cadeias de abastecimento, utilizando um quadro de análise de opções reais. Especificamente, estudamos tópicos como o nível de inventário ideal para protecção contra a incerteza da procura, o momento para implementação de capacidade flexível em mercados onde existe complexidade no mix de produtos, o tempo para o reforço do factor trabalho visando requisitos de serviço ao mercado, e as decisões entre integração e outsourcing num ambiente de incerteza. Foram usadas metodologias de tempo discreto e contínuo para identificar o valor ideal e o calendário das opções a adoptar, quando a procura é estocástica. Além disso, foram considerados os efeitos dos requisitos dos mercados, como a complexidade na oferta de produtos e o nível de serviço. A procura é representada recorrendo a diferentes processos estocásticos, o impacto de saltos inesperados também é explorado, reforçando a generalização dos modelos a diferentes condições de negócio. A aplicabilidade dos modelos que apresentamos permite a diversificação e o enriquecimento da literatura sobre a abordagem de opções reais, no âmbito das cadeias de abastecimento. Níveis de inventário flexíveis e capacidades flexíveis são característicos das cadeias de abastecimento e podem ser usados como resposta à incerteza do mercado. Esta tese é constituída por ensaios que suportam a aplicação dos modelos, e consiste num capítulo introdutório (designado por ensaio I) e mais seis ensaios sobre factores que discutem o uso de medidas de flexibilidade nas cadeias de abastecimento, em ambientes de incerteza, e um último ensaio sobre a extensão do conceito de flexibilidade ao tratamento da avaliação de planos de negócio. O segundo ensaio que apresentamos é sobre o valor do inventário num único estádio, enquanto medida de flexibilidade, sujeita ao crescente condicionalismo dos custos com posse de activos. Introduzimos uma nova classificação de artigos para suportar o indicador designado por overstock. No terceiro e quarto ensaio ampliamos a exploração do conceito de overstock, promovendo a interacção e o balanceamento entre vários estádios de uma cadeia de abastecimento, como forma de melhorar o desempenho global. Para sustentar a aplicação prática das abordagens, adaptamos o ensaio número três à gestão do desempenho, para suportar o estabelecimento de metas coordenadas e alinhadas; e adaptamos o quarto ensaio à coordenação das cadeias de abastecimento, como auxiliar ao planeamento integrado e sequencial dos níveis de inventário. No ensaio cinco analisamos o factor de produção “tecnologia”, em relação directa com a oferta de produtos de uma empresa, explorando o conceito de investimento, como medida de flexibilidade nas componentes de volume da procura e gama de produtos. Dedicamos o ensaio número seis à análise do factor de produção “Mão-de-Obra”, explorando as condicionantes para aumento do número de turnos na perspectiva económica e determinando o ponto crítico para a tomada de decisão em ambientes de incerteza. No ensaio número sete exploramos o conceito de internalização de operações, demarcando a nossa análise das demais pela definição do momento crítico que suporta a tomada de decisão em ambientes dinâmicos. Complementamos a análise com a introdução de factores temporais de perturbação, nomeadamente, o estádio de preparação necessário e anterior a uma eventual alteração de estratégia. Finalmente, no último ensaio, estendemos a análise da flexibilidade em ambientes de incerteza ao conceito de planos de negócio. Em concreto, exploramos a influência do número de pontos de decisão na flexibilidade de um plano, como resposta à crescente incerteza dos mercados. A título de exemplo, usamos o mecanismo de gestão sequencial do orçamento para suportar o nosso modelo. A crescente incerteza da procura obrigou a um aumento da agilidade e da flexibilidade das cadeias de abastecimento, limitando o uso de muitas das técnicas tradicionais de suporte à gestão, pela incapacidade de incorporarem os efeitos da incerteza. A flexibilidade é claramente uma vantagem competitiva das empresas que deve, por isso, ser quantificada. Com os modelos apresentados e com base nos resultados analisados, pretendemos demonstrar a utilidade da consideração da incerteza nos instrumentos de gestão, usando exemplos numéricos para suportar a aplicação dos modelos, o que claramente promove a aproximação dos desenvolvimentos aqui apresentados às práticas de negócio.
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Limited dispersal may favor the evolution of helping behaviors between relatives as it increases their relatedness, and it may inhibit such evolution as it increases local competition between these relatives. Here, we explore one way out of this dilemma: if the helping behavior allows groups to expand in size, then the kin-competition pressure opposing its evolution can be greatly reduced. We explore the effects of two kinds of stochasticity allowing for such deme expansion. First, we study the evolution of helping under environmental stochasticity that may induce complete patch extinction. Helping evolves if it results in a decrease in the probability of extinction or if it enhances the rate of patch recolonization through propagules formed by fission of nonextinct groups. This mode of dispersal is indeed commonly found in social species. Second, we consider the evolution of helping in the presence of demographic stochasticity. When fecundity is below its value maximizing deme size (undersaturation), helping evolves, but under stringent conditions unless positive density dependence (Allee effect) interferes with demographic stochasticity. When fecundity is above its value maximizing deme size (oversaturation), helping may also evolve, but only if it reduces negative density-dependent competition.
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In many situations probability models are more realistic than deterministic models. Several phenomena occurring in physics are studied as random phenomena changing with time and space. Stochastic processes originated from the needs of physicists.Let X(t) be a random variable where t is a parameter assuming values from the set T. Then the collection of random variables {X(t), t ∈ T} is called a stochastic process. We denote the state of the process at time t by X(t) and the collection of all possible values X(t) can assume, is called state space
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Recurrent iterated function systems (RIFSs) are improvements of iterated function systems (IFSs) using elements of the theory of Marcovian stochastic processes which can produce more natural looking images. We construct new RIFSs consisting substantially of a vertical contraction factor function and nonlinear transformations. These RIFSs are applied to image compression.
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We analyze an infinite horizon, single product, periodic review model in which pricing and production/inventory decisions are made simultaneously. Demands in different periods are identically distributed random variables that are independent of each other and their distributions depend on the product price. Pricing and ordering decisions are made at the beginning of each period and all shortages are backlogged. Ordering cost includes both a fixed cost and a variable cost proportional to the amount ordered. The objective is to maximize expected discounted, or expected average profit over the infinite planning horizon. We show that a stationary (s,S,p) policy is optimal for both the discounted and average profit models with general demand functions. In such a policy, the period inventory is managed based on the classical (s,S) policy and price is determined based on the inventory position at the beginning of each period.
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A technique for simultaneous localisation and mapping (SLAM) for large scale scenarios is presented. This solution is based on the use of independent submaps of a limited size to map large areas. In addition, a global stochastic map, containing the links between adjacent submaps, is built. The information in both levels is corrected every time a loop is closed: local maps are updated with the information from overlapping maps, and the global stochastic map is optimised by means of constrained minimisation
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