907 resultados para Variable Metric
Resumo:
O método de empilhamento sísmico CRS simula seções sísmicas ZO a partir de dados de cobertura múltipla, independente do macro-modelo de velocidades. Para meios 2-D, a função tempo de trânsito de empilhamento depende de três parâmetros, a saber: do ângulo de emergência do raio de reflexão normal (em relação à normal da superfície) e das curvaturas das frentes de onda relacionadas às ondas hipotéticas, denominadas NIP e Normal. O empilhamento CRS consiste na soma das amplitudes dos traços sísmicos em dados de múltipla cobertura, ao longo da superfície definida pela função tempo de trânsito do empilhamento CRS, que melhor se ajusta aos dados. O resultado do empilhamento CRS é assinalado a pontos de uma malha pré-definida na seção ZO. Como resultado tem-se a simulação de uma seção sísmica ZO. Isto significa que para cada ponto da seção ZO deve-se estimar o trio de parâmetros ótimos que produz a máxima coerência entre os eventos de reflexão sísmica. Nesta Tese apresenta-se fórmulas para o método CRS 2-D e para a velocidade NMO, que consideram a topografia da superfície de medição. O algoritmo é baseado na estratégia de otimização dos parâmetros de fórmula CRS através de um processo em três etapas: 1) Busca dos parâmetros, o ângulo de emergência e a curvatura da onda NIP, aplicando uma otimização global, 2) busca de um parâmetro, a curvatura da onda N, aplicando uma otimização global, e 3) busca de três parâmetros aplicando uma otimização local para refinar os parâmetros estimados nas etapas anteriores. Na primeira e segunda etapas é usado o algoritmo Simulated Annealing (SA) e na terceira etapa é usado o algoritmo Variable Metric (VM). Para o caso de uma superfície de medição com variações topográficas suaves, foi considerada a curvatura desta superfície no algoritmo do método de empilhamento CRS 2-D, com aplicação a dados sintéticos. O resultado foi uma seção ZO simulada, de alta qualidade ao ser comparada com a seção ZO obtida por modelamento direto, com uma alta razão sinal-ruído, além da estimativa do trio de parâmetros da função tempo de trânsito. Foi realizada uma nálise de sensibilidade para a nova função de tempo de trânsito CRS em relação à curvatura da superfície de medição. Os resultados demonstraram que a função tempo de trânsito CRS é mais sensível nos pontos-médios afastados do ponto central e para grandes afastamentos. As expressões da velocidade NMO apresentadas foram aplicadas para estimar as velocidades e as profundidades dos refletores para um modelo 2-D com topografia suave. Para a inversão destas velocidades e profundidades dos refletores, foi considerado o algoritmo de inversão tipo Dix. A velocidade NMO para uma superfície de medição curva, permite estimar muito melhor estas velocidades e profundidades dos refletores, que as velocidades NMO referidas as superfícies planas. Também apresenta-se uma abordagem do empilhamento CRS no caso 3-D. neste caso a função tempo de trânsito depende de oito parâmetros. São abordadas cinco estratégias de busca destes parâmetros. A combinação de duas destas estratégias (estratégias das três aproximações dos tempos de trânsito e a estratégia das configurações e curvaturas arbitrárias) foi aplicada exitosamente no empilhamento CRS 3-D de dados sintéticos e reais.
Resumo:
O método de empilhamento sísmico por Superfície de Reflexão Comum (ou empilhamento SRC) produz a simulação de seções com afastamento nulo (NA) a partir dos dados de cobertura múltipla. Para meios 2D, o operador de empilhamento SRC depende de três parâmetros que são: o ângulo de emergência do raio central com fonte-receptor nulo (β0), o raio de curvatura da onda ponto de incidência normal (RNIP) e o raio de curvatura da onda normal (RN). O problema crucial para a implementação do método de empilhamento SRC consiste na determinação, a partir dos dados sísmicos, dos três parâmetros ótimos associados a cada ponto de amostragem da seção AN a ser simulada. No presente trabalho foi desenvolvido uma nova sequência de processamento para a simulação de seções AN por meio do método de empilhamento SRC. Neste novo algoritmo, a determinação dos três parâmetros ótimos que definem o operador de empilhamento SRC é realizada em três etapas: na primeira etapa são estimados dois parâmetros (β°0 e R°NIP) por meio de uma busca global bidimensional nos dados de cobertura múltipla. Na segunda etapa é usado o valor de β°0 estimado para determinar-se o terceiro parâmetro (R°N) através de uma busca global unidimensional na seção AN resultante da primeira etapa. Em ambas etapas as buscas globais são realizadas aplicando o método de otimização Simulated Annealing (SA). Na terceira etapa são determinados os três parâmetros finais (β0, RNIP e RN) através uma busca local tridimensional aplicando o método de otimização Variable Metric (VM) nos dados de cobertura múltipla. Nesta última etapa é usado o trio de parâmetros (β°0, R°NIP, R°N) estimado nas duas etapas anteriores como aproximação inicial. Com o propósito de simular corretamente os eventos com mergulhos conflitantes, este novo algoritmo prevê a determinação de dois trios de parâmetros associados a pontos de amostragem da seção AN onde há intersecção de eventos. Em outras palavras, nos pontos da seção AN onde dois eventos sísmicos se cruzam são determinados dois trios de parâmetros SRC, os quais serão usados conjuntamente na simulação dos eventos com mergulhos conflitantes. Para avaliar a precisão e eficiência do novo algoritmo, este foi aplicado em dados sintéticos de dois modelos: um com interfaces contínuas e outro com uma interface descontinua. As seções AN simuladas têm elevada razão sinal-ruído e mostram uma clara definição dos eventos refletidos e difratados. A comparação das seções AN simuladas com as suas similares obtidas por modelamento direto mostra uma correta simulação de reflexões e difrações. Além disso, a comparação dos valores dos três parâmetros otimizados com os seus correspondentes valores exatos calculados por modelamento direto revela também um alto grau de precisão. Usando a aproximação hiperbólica dos tempos de trânsito, porém sob a condição de RNIP = RN, foi desenvolvido um novo algoritmo para a simulação de seções AN contendo predominantemente campos de ondas difratados. De forma similar ao algoritmo de empilhamento SRC, este algoritmo denominado empilhamento por Superfícies de Difração Comum (SDC) também usa os métodos de otimização SA e VM para determinar a dupla de parâmetros ótimos (β0, RNIP) que definem o melhor operador de empilhamento SDC. Na primeira etapa utiliza-se o método de otimização SA para determinar os parâmetros iniciais β°0 e R°NIP usando o operador de empilhamento com grande abertura. Na segunda etapa, usando os valores estimados de β°0 e R°NIP, são melhorados as estimativas do parâmetro RNIP por meio da aplicação do algoritmo VM na seção AN resultante da primeira etapa. Na terceira etapa são determinados os melhores valores de β°0 e R°NIP por meio da aplicação do algoritmo VM nos dados de cobertura múltipla. Vale salientar que a aparente repetição de processos tem como efeito a atenuação progressiva dos eventos refletidos. A aplicação do algoritmo de empilhamento SDC em dados sintéticos contendo campos de ondas refletidos e difratados, produz como resultado principal uma seção AN simulada contendo eventos difratados claramente definidos. Como uma aplicação direta deste resultado na interpretação de dados sísmicos, a migração pós-empilhamento em profundidade da seção AN simulada produz uma seção com a localização correta dos pontos difratores associados às descontinuidades do modelo.
Resumo:
Wir analysieren die Rolle von "Hintergrundunabhängigkeit" im Zugang der effektiven Mittelwertwirkung zur Quantengravitation. Wenn der nicht-störungstheoretische Renormierungsgruppen-(RG)-Fluß "hintergrundunabhängig" ist, muß die Vergröberung durch eine nicht spezifizierte, variable Metrik definiert werden. Die Forderung nach "Hintergrundunabhängigkeit" in der Quantengravitation führt dazu, daß die funktionale RG-Gleichung von zusätzlichen Feldern abhängt; dadurch unterscheidet sich der RG-Fluß in der Quantengravitation deutlich von dem RG-Fluß einer gewöhnlichen Quantentheorie, deren Moden-Cutoff von einer starren Metrik abhängt. Beispielsweise kann in der "hintergrundunabhängigen" Theorie ein Nicht-Gauß'scher Fixpunkt existieren, obwohl die entsprechende gewöhnliche Quantentheorie keinen solchen entwickelt. Wir untersuchen die Bedeutung dieses universellen, rein kinematischen Effektes, indem wir den RG-Fluß der Quanten-Einstein-Gravitation (QEG) in einem "konform-reduzierten" Zusammenhang untersuchen, in dem wir nur den konformen Faktor der Metrik quantisieren. Alle anderen Freiheitsgrade der Metrik werden vernachlässigt. Die konforme Reduktion der Einstein-Hilbert-Trunkierung zeigt exakt dieselben qualitativen Eigenschaften wie in der vollen Einstein-Hilbert-Trunkierung. Insbesondere besitzt sie einen Nicht-Gauß'schen Fixpunkt, der notwendig ist, damit die Gravitation asymptotisch sicher ist. Ohne diese zusätzlichen Feldabhängigkeiten ist der RG-Fluß dieser Trunkierung der einer gewöhnlichen $phi^4$-Theorie. Die lokale Potentialnäherung für den konformen Faktor verallgemeinert den RG-Fluß in der Quantengravitation auf einen unendlich-dimensionalen Theorienraum. Auch hier finden wir sowohl einen Gauß'schen als auch einen Nicht-Gauß'schen Fixpunkt, was weitere Hinweise dafür liefert, daß die Quantengravitation asymptotisch sicher ist. Das Analogon der Metrik-Invarianten, die proportional zur dritten Potenz der Krümmung ist und die die störungstheoretische Renormierbarkeit zerstört, ist unproblematisch für die asymptotische Sicherheit der konform-reduzierten Theorie. Wir berechnen die Skalenfelder und -imensionen der beiden Fixpunkte explizit und diskutieren mögliche Einflüsse auf die Vorhersagekraft der Theorie. Da der RG-Fluß von der Topologie der zugrundeliegenden Raumzeit abhängt, diskutieren wir sowohl den flachen Raum als auch die Sphäre. Wir lösen die Flußgleichung für das Potential numerisch und erhalten Beispiele für RG-Trajektorien, die innerhalb der Ultraviolett-kritischen Mannigfaltigkeit des Nicht-Gauß'schen Fixpunktes liegen. Die Quantentheorien, die durch einige solcher Trajektorien definiert sind, zeigen einen Phasenübergang von der bekannten (Niederenergie-) Phase der Gravitation mit spontan gebrochener Diffeomorphismus-Invarianz zu einer neuen Phase von ungebrochener Diffeomorphismus-Invarianz. Diese Hochenergie-Phase ist durch einen verschwindenden Metrik-Erwartungswert charakterisiert.
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Let H be a real Hilbert space and T be a maximal monotone operator on H. A well-known algorithm, developed by R. T. Rockafellar [16], for solving the problem (P) ”To find x ∈ H such that 0 ∈ T x” is the proximal point algorithm. Several generalizations have been considered by several authors: introduction of a perturbation, introduction of a variable metric in the perturbed algorithm, introduction of a pseudo-metric in place of the classical regularization, . . . We summarize some of these extensions by taking simultaneously into account a pseudo-metric as regularization and a perturbation in an inexact version of the algorithm.
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We work on the research of a zero of a maximal monotone operator on a real Hilbert space. Following the recent progress made in the context of the proximal point algorithm devoted to this problem, we introduce simultaneously a variable metric and a kind of relaxation in the perturbed Tikhonov’s algorithm studied by P. Tossings. So, we are led to work in the context of the variational convergence theory.
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This research focuses on automatically adapting a search engine size in response to fluctuations in query workload. Deploying a search engine in an Infrastructure as a Service (IaaS) cloud facilitates allocating or deallocating computer resources to or from the engine. Our solution is to contribute an adaptive search engine that will repeatedly re-evaluate its load and, when appropriate, switch over to a dierent number of active processors. We focus on three aspects and break them out into three sub-problems as follows: Continually determining the Number of Processors (CNP), New Grouping Problem (NGP) and Regrouping Order Problem (ROP). CNP means that (in the light of the changes in the query workload in the search engine) there is a problem of determining the ideal number of processors p active at any given time to use in the search engine and we call this problem CNP. NGP happens when changes in the number of processors are determined and it must also be determined which groups of search data will be distributed across the processors. ROP is how to redistribute this data onto processors while keeping the engine responsive and while also minimising the switchover time and the incurred network load. We propose solutions for these sub-problems. For NGP we propose an algorithm for incrementally adjusting the index to t the varying number of virtual machines. For ROP we present an ecient method for redistributing data among processors while keeping the search engine responsive. Regarding the solution for CNP, we propose an algorithm determining the new size of the search engine by re-evaluating its load. We tested the solution performance using a custom-build prototype search engine deployed in the Amazon EC2 cloud. Our experiments show that when we compare our NGP solution with computing the index from scratch, the incremental algorithm speeds up the index computation 2{10 times while maintaining a similar search performance. The chosen redistribution method is 25% to 50% faster than other methods and reduces the network load around by 30%. For CNP we present a deterministic algorithm that shows a good ability to determine a new size of search engine. When combined, these algorithms give an adapting algorithm that is able to adjust the search engine size with a variable workload.
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Social organisation of colonies was examined in the ant Formica cinerea by estimating the coefficient of genetic relatedness among worker nest mates. The estimates based on microsatellite genotypes at three loci ranged from values close to zero to 0.61 across the populations studied in Finland. These results showed that a fundamental feature of colonies, the number of reproductive queens, varied greatly among the populations. Colonies in some populations had a single queen, whereas the nests could have a high number number of queens in other populations. There was a weak but non-significant correlation between the genetic and metric distance of nests within two populations with intermediate level of relatedness. Differentiation among nearby populations (within the dispersal distance of individuals) in one locality indicated limited dispersal or founder effects. This could occur when females are philopatric and stay in the natal polygynous colony which expands by building a network of nest galleries within a single habitat patch.
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A new arena for the dynamics of spacetime is proposed, in which the basic quantum variable is the two-point distance on a metric space. The scaling dimension (that is, the Kolmogorov capacity) in the neighborhood of each point then defines in a natural way a local concept of dimension. We study our model in the region of parameter space in which the resulting spacetime is not too different from a smooth manifold.
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A new arena for the dynamics of spacetime is proposed, in which the basic quantum variable is the two-point distance on a metric space. The scaling dimension (that is, the Kolmogorov capacity) in the neighborhood of each point then defines in a natural way a local concept of dimension. We study our model in the region of parameter space in which the resulting spacetime is not too different from a smooth manifold.
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We demonstrate that the self-similarity of some scale-free networks with respect to a simple degree-thresholding renormalization scheme finds a natural interpretation in the assumption that network nodes exist in hidden metric spaces. Clustering, i.e., cycles of length three, plays a crucial role in this framework as a topological reflection of the triangle inequality in the hidden geometry. We prove that a class of hidden variable models with underlying metric spaces are able to accurately reproduce the self-similarity properties that we measured in the real networks. Our findings indicate that hidden geometries underlying these real networks are a plausible explanation for their observed topologies and, in particular, for their self-similarity with respect to the degree-based renormalization.
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Biological Crossover occurs during the early stages of meiosis. During this process the chromosomes undergoing crossover are synapsed together at a number of homogenous sequence sections, it is within such synapsed sections that crossover occurs. The SVLC (Synapsing Variable Length Crossover) Algorithm recurrently synapses homogenous genetic sequences together in order of length. The genomes are considered to be flexible with crossover only being permitted within the synapsed sections. Consequently, common sequences are automatically preserved with only the genetic differences being exchanged, independent of the length of such differences. In addition to providing a rationale for variable length crossover it also provides a genotypic similarity metric for variable length genomes enabling standard niche formation techniques to be utilised. In a simple variable length test problem the SVLC algorithm outperforms current variable length crossover techniques.
Synapsing variable length crossover: An algorithm for crossing and comparing variable length genomes
Resumo:
The Synapsing Variable Length Crossover (SVLC) algorithm provides a biologically inspired method for performing meaningful crossover between variable length genomes. In addition to providing a rationale for variable length crossover it also provides a genotypic similarity metric for variable length genomes enabling standard niche formation techniques to be used with variable length genomes. Unlike other variable length crossover techniques which consider genomes to be rigid inflexible arrays and where some or all of the crossover points are randomly selected, the SVLC algorithm considers genomes to be flexible and chooses non-random crossover points based on the common parental sequence similarity. The SVLC Algorithm recurrently "glues" or synapses homogenous genetic sub-sequences together. This is done in such a way that common parental sequences are automatically preserved in the offspring with only the genetic differences being exchanged or removed, independent of the length of such differences. In a variable length test problem the SVLC algorithm is shown to outperform current variable length crossover techniques. The SVLC algorithm is also shown to work in a more realistic robot neural network controller evolution application.
Resumo:
The synapsing variable-length crossover (SVLC algorithm provides a biologically inspired method for performing meaningful crossover between variable-length genomes. In addition to providing a rationale for variable-length crossover, it also provides a genotypic similarity metric for variable-length genomes, enabling standard niche formation techniques to be used with variable-length genomes. Unlike other variable-length crossover techniques which consider genomes to be rigid inflexible arrays and where some or all of the crossover points are randomly selected, the SVLC algorithm considers genomes to be flexible and chooses non-random crossover points based on the common parental sequence similarity. The SVLC algorithm recurrently "glues" or synapses homogenous genetic subsequences together. This is done in such a way that common parental sequences are automatically preserved in the offspring with only the genetic differences being exchanged or removed, independent of the length of such differences. In a variable-length test problem, the SVLC algorithm compares favorably with current variable-length crossover techniques. The variable-length approach is further advocated by demonstrating how a variable-length genetic algorithm (GA) can obtain a high fitness solution in fewer iterations than a traditional fixed-length GA in a two-dimensional vector approximation task.
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)