• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.45.2016.tde-09122015-123230
Documento
Autor
Nombre completo
Jorge Luis Torrejón Matos
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2015
Director
Tribunal
Stern, Julio Michael (Presidente)
Campos, Adriano Polpo de
Lauretto, Marcelo de Souza
Rifo, Laura Leticia Ramos
Simonis, Adilson
Título en portugués
Aproximação numérica à convolução de Mellin via mistura de exponenciais
Palabras clave en portugués
Aproximação numérica
Convolução
Mistura de exponenciais
Resumen en portugués
A finalidade deste trabalho e calcular a composição de modelos no FBST (the Full Bayesian Signicance Test) descrito por Borges e Stern [6]. Nosso objetivo foi encontrar um método de aproximação numérica mais eficiente que consiga substituir o método de condensação descrita por Kaplan. Três técnicas foram comparadas: a primeira é a aproximação da convolução de Mellin usando discretização e condensação descrita por Kaplan [11], a segunda é a aproximação da convolução de Mellin usando mistura de exponenciais, descrita por Dufresne [8], para calcular a convolução de Fourier mediante a aproximação de mistura de convoluções exponenciais, usando a estrutura algébrica descrita por Hogg [10], mais a aplicação do operador descrito por Collins [7], para transformar a convolução de Fourier para a convolução de Mellin, a terceira é a aproximação da convolução de Mellin usando mistura de exponenciais, descrita por Dufresne [8], para aproximar diretamente via mistura de exponenciais a convolução de Fourier, mais a aplicação do operador descrito por Collins [7], para transformar a convolução de Fourier para a convolução de Mellin.
Título en inglés
Numerical approximation to Mellin convolution by mixtures of exponentials
Palabras clave en inglés
Convolution
Mixtures of exponentials
Numerical approximation
Resumen en inglés
The purpose of this work is to calculate the compositional models of FBST (the Full Bayesian Signicance Test) studied by Borges and Stern [6]. The objective of this work was to find an approximation method numerically eficient that can replace the condensation methods described by Kaplan. Three techniques were compared: First, the approximation of Mellin convolution using discretization and condensation described by Kaplan [11], second, the approximation of Mellin convolution using mixtures of exponentials, described by Dufresne [8], to calculate the Fourier convolution by approximation of mixtures of exponential convolutions, using the algebraic structure described by Hogg [10], and then to apply the operator described by Collins [7], to transform the usual convolution to Mellin convolution, third, the approximation of Mellin convolution using mixtures of exponentials, described by Dufresne [8], to calculate the Fourier convolution by direct approximation of mixtures of exponentials, and then to apply the operator described by Collins [7], to transform the usual convolution to Mellin convolution.
 
ADVERTENCIA - La consulta de este documento queda condicionada a la aceptación de las siguientes condiciones de uso:
Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
TextoTese.pdf (976.23 Kbytes)
Fecha de Publicación
2016-01-22
 
ADVERTENCIA: Aprenda que son los trabajos derivados haciendo clic aquí.
Todos los derechos de la tesis/disertación pertenecen a los autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Tesis y Disertaciones de la USP. Copyright © 2001-2020. Todos los derechos reservados.