Stochastic dynamics on infinite and finite transport capacity networks: an operatorial approach

Nella tesi viene studiata la dinamica stocastica di particelle non interagenti su network con capacita di trasporto finita. L'argomento viene affrontato introducendo un formalismo operatoriale per il sistema. Dopo averne verificato la consistenza su modelli risolvibili analiticamente, tale formalismo viene impiegato per dimostrare l'emergere di una forza entropica agente sulle particelle, dovuta alle limitazioni dinamiche del network. Inoltre viene proposta una spiegazione qualitativa dell'effetto di attrazione reciproca tra nodi vuoti nel caso di processi sincroni.

Uma metodologia para o controle de seguranca dinamica de sistemas de energia eletrica

This work presents an algorithm for the security control of electric power systems using control actions like generation reallocation, determined by sensitivity analysis (linearized model) and optimization by neural networks. The model is developed taking into account the dynamic network aspects. The preventive control methodology is developed by means of sensitivity analysis of the security margin related with the mechanical power of the system synchronous machines. The reallocation power in each machine is determined using neural networks. The neural network used in this work is of Hopfield type. These networks are dedicated electric circuits which simulate the constraint set and the objective function of an optimization problem. The advantage of using these networks is the higher speed in getting the solutions when compared to conventional optimization algorithms due to the great convergence rate of the process and the facility of the method parallelization. Then, the objectives are: formulate and investigate these networks implementations in determining. The generation reallocation in digital computers. Aiming to illustrate the proposed methodology an application considering a multi-machine system is presented.

Tactile perception - Perception of tactile distance changes with body site: a neural network modelling study.

La distorsione della percezione della distanza tra due stimoli puntuali applicati sulla superfice della pelle di diverse regioni corporee è conosciuta come Illusione di Weber. Questa illusione è stata osservata, e verificata, in molti esperimenti in cui ai soggetti era chiesto di giudicare la distanza tra due stimoli applicati sulla superficie della pelle di differenti parti corporee. Da tali esperimenti si è dedotto che una stessa distanza tra gli stimoli è giudicata differentemente per diverse regioni corporee. Il concetto secondo cui la distanza sulla pelle è spesso percepita in maniera alterata è ampiamente condiviso, ma i meccanismi neurali che manovrano questa illusione sono, allo stesso tempo, ancora ampiamente sconosciuti. In particolare, non è ancora chiaro come sia interpretata la distanza tra due stimoli puntuali simultanei, e quali aree celebrali siano coinvolte in questa elaborazione. L’illusione di Weber può essere spiegata, in parte, considerando la differenza in termini di densità meccano-recettoriale delle differenti regioni corporee, e l’immagine distorta del nostro corpo che risiede nella Corteccia Primaria Somato-Sensoriale (homunculus). Tuttavia, questi meccanismi sembrano non sufficienti a spiegare il fenomeno osservato: infatti, secondo i risultati derivanti da 100 anni di sperimentazioni, le distorsioni effettive nel giudizio delle distanze sono molto più piccole rispetto alle distorsioni che la Corteccia Primaria suggerisce. In altre parole, l’illusione osservata negli esperimenti tattili è molto più piccola rispetto all’effetto prodotto dalla differente densità recettoriale che affligge le diverse parti del corpo, o dall’estensione corticale. Ciò, ha portato a ipotizzare che la percezione della distanza tattile richieda la presenza di un’ulteriore area celebrale, e di ulteriori meccanismi che operino allo scopo di ridimensionare – almeno parzialmente – le informazioni derivanti dalla corteccia primaria, in modo da mantenere una certa costanza nella percezione della distanza tattile lungo la superfice corporea. E’ stata così proposta la presenza di una sorta di “processo di ridimensionamento”, chiamato “Rescaling Process” che opera per ridurre questa illusione verso una percezione più verosimile. Il verificarsi di questo processo è sostenuto da molti ricercatori in ambito neuro scientifico; in particolare, dal Dr. Matthew Longo, neuro scienziato del Department of Psychological Sciences (Birkbeck University of London), le cui ricerche sulla percezione della distanza tattile e sulla rappresentazione corporea sembrano confermare questa ipotesi. Tuttavia, i meccanismi neurali, e i circuiti che stanno alla base di questo potenziale “Rescaling Process” sono ancora ampiamente sconosciuti. Lo scopo di questa tesi è stato quello di chiarire la possibile organizzazione della rete, e i meccanismi neurali che scatenano l’illusione di Weber e il “Rescaling Process”, usando un modello di rete neurale. La maggior parte del lavoro è stata svolta nel Dipartimento di Scienze Psicologiche della Birkbeck University of London, sotto la supervisione del Dott. M. Longo, il quale ha contribuito principalmente all’interpretazione dei risultati del modello, dando suggerimenti sull’elaborazione dei risultati in modo da ottenere un’informazione più chiara; inoltre egli ha fornito utili direttive per la validazione dei risultati durante l’implementazione di test statistici. Per replicare l’illusione di Weber ed il “Rescaling Proess”, la rete neurale è stata organizzata con due strati principali di neuroni corrispondenti a due differenti aree funzionali corticali: • Primo strato di neuroni (il quale dà il via ad una prima elaborazione degli stimoli esterni): questo strato può essere pensato come parte della Corteccia Primaria Somato-Sensoriale affetta da Magnificazione Corticale (homunculus). • Secondo strato di neuroni (successiva elaborazione delle informazioni provenienti dal primo strato): questo strato può rappresentare un’Area Corticale più elevata coinvolta nell’implementazione del “Rescaling Process”. Le reti neurali sono state costruite includendo connessioni sinaptiche all’interno di ogni strato (Sinapsi Laterali), e connessioni sinaptiche tra i due strati neurali (Sinapsi Feed-Forward), assumendo inoltre che l’attività di ogni neurone dipenda dal suo input attraverso una relazione sigmoidale statica, cosi come da una dinamica del primo ordine. In particolare, usando la struttura appena descritta, sono state implementate due differenti reti neurali, per due differenti regioni corporee (per esempio, Mano e Braccio), caratterizzate da differente risoluzione tattile e differente Magnificazione Corticale, in modo da replicare l’Illusione di Weber ed il “Rescaling Process”. Questi modelli possono aiutare a comprendere il meccanismo dell’illusione di Weber e dare così una possibile spiegazione al “Rescaling Process”. Inoltre, le reti neurali implementate forniscono un valido contributo per la comprensione della strategia adottata dal cervello nell’interpretazione della distanza sulla superficie della pelle. Oltre allo scopo di comprensione, tali modelli potrebbero essere impiegati altresì per formulare predizioni che potranno poi essere verificate in seguito, in vivo, su soggetti reali attraverso esperimenti di percezione tattile. E’ importante sottolineare che i modelli implementati sono da considerarsi prettamente come modelli funzionali e non intendono replicare dettagli fisiologici ed anatomici. I principali risultati ottenuti tramite questi modelli sono la riproduzione del fenomeno della “Weber’s Illusion” per due differenti regioni corporee, Mano e Braccio, come riportato nei tanti articoli riguardanti le illusioni tattili (per esempio “The perception of distance and location for dual tactile pressures” di Barry G. Green). L’illusione di Weber è stata registrata attraverso l’output delle reti neurali, e poi rappresentata graficamente, cercando di spiegare le ragioni di tali risultati.

Composizione dinamica di funzioni di rete virtuali in ambienti cloud

Questo documento si interroga sulle nuove possibilità offerte agli operatori del mondo delle Reti di Telecomunicazioni dai paradigmi di Network Functions Virtualization, Cloud Computing e Software Defined Networking: questi sono nuovi approcci che permettono la creazione di reti dinamiche e altamente programmabili, senza disdegnare troppo il lato prestazionale. L'intento finale è valutare se con un approccio di questo genere si possano implementare dinamicamente delle concatenazioni di servizi di rete e se le prestazioni finali rispecchiano ciò che viene teorizzato dai suddetti paradigmi. Tutto ciò viene valutato per cercare una soluzione efficace al problema dell'ossificazione di Internet: infatti le applicazioni di rete, dette middle-boxes, comportano costi elevati, situazioni di dipendenza dal vendor e staticità delle reti stesse, portando all'impossibilità per i providers di sviluppare nuovi servizi. Il caso di studio si basa proprio su una rete che implementa questi nuovi paradigmi: si farà infatti riferimento a due diverse topologie, una relativa al Livello L2 del modello OSI (cioè lo strato di collegamento) e una al Livello L3 (strato di rete). Le misure effettuate infine mostrano come le potenzialità teorizzate siano decisamente interessanti e innovative, aprendo un ventaglio di infinite possibilità per il futuro sviluppo di questo settore.

Sistemi dinamici stocastici su network

L'obiettivo della tesi è studiare la dinamica di un random walk su network. Essa è inoltre suddivisa in due parti: la prima è prettamente teorica, mentre la seconda analizza i risultati ottenuti mediante simulazioni. La parte teorica è caratterizzata dall'introduzione di concetti chiave per comprendere i random walk, come i processi di Markov e la Master Equation. Dopo aver fornito un esempio intuitivo di random walk nel caso unidimensionale, tale concetto viene generalizzato. Così può essere introdotta la Master Equation che determina l'evoluzione del sistema. Successivamente si illustrano i concetti di linearità e non linearità, fondamentali per la parte di simulazione. Nella seconda parte si studia il comportamento di un random walk su network nel caso lineare e non lineare, studiando le caratteristiche della soluzione stazionaria. La non linearità introdotta simula un comportamento egoista da parte di popolazioni in interazioni. In particolare si dimostra l'esistenza di una Biforcazione di Hopf.

Piano di controllo SDN per la composizione dinamica di funzioni di rete virtuali

Il documento analizza i vantaggi introdotti nel mondo delle telecomunicazioni dai paradigmi di Software Defined Networking e Network Functions Virtualization: questi nuovi approcci permettono di creare reti programmabili e dinamiche, mantenendo alte le prestazioni. L’obiettivo finale è quello di capire se tramite la generalizzazione del codice del controller SDN , il dispositivo programmabile che permette di gestire gli switch OpenFlow, e la virtualizzazione delle reti, si possa risolvere il problema dell’ossificazione della rete Internet.