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Tamashiro, Silvio Mauro - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
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Estudo de algoritmos de alocação de rota e comprimento de onda em redes opticas
[s.n.], 2018Co-Authors: Tamashiro, Silvio MauroAbstract:Orientador: Eleri CardozoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Neste trabalho estudamos algoritmos de alocação de rota e comprimento de onda em redes ópticas com multiplexação por divisão de comprimento de onda usando simulação orientada a eventos discretos e modelamento analítico. Algoritmos de roteamento fixo, adaptativo e de caminhos alternativos foram implementados. Foi considerado o efeito da quantidade de comprimentos de onda por fibra óptica, a quantidade de fibras ópticas e o uso de conversores de comprimento de onda no desempenho da rede. A simulação foi escrita na linguagem de programação C++, para fins de eficiência e portabilidade, utilizando orientação a objeto. O modelamento analítico utilizou uma aproximação por redução de carga, supondo que o tráfego oferecido tem distribuição de probabilidade de Poisson e duração exponencial. Os resultados analíticos foram comparados com os resultados de simulação, para roteamento fixo e de caminhos alternativosAbstract: In this work we studied Routing and Wavelength Assignment (RW A) algorithms on Wavelength Division Multiplexing Optical Networks, using discrete event simulation and analytical modeling. Fixed routing, alternate routing and adaptive routing algorithms were implemented. The effect of the number of wavelengths per optical fiber, number of optical fibers and use of wavelength conversion on the performance of the network was considered. The simulation software was written in C++ programming language, using object oriented methodology, in order to achieve efficiency and portability. The analytical modeling used a reduced load approximation with Poisson Probability Distribution call arrivals and exponential holding times. The analytical results were compared with the results from simulation, for fixed and alternate routingMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétric
Silvio Mauro Tamashiro - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
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Estudo de algoritmos de alocação de rota e comprimento de onda em redes opticas
2017Co-Authors: Silvio Mauro TamashiroAbstract:Resumo: Neste trabalho estudamos algoritmos de alocação de rota e comprimento de onda em redes ópticas com multiplexação por divisão de comprimento de onda usando simulação orientada a eventos discretos e modelamento analítico. Algoritmos de roteamento fixo, adaptativo e de caminhos alternativos foram implementados. Foi considerado o efeito da quantidade de comprimentos de onda por fibra óptica, a quantidade de fibras ópticas e o uso de conversores de comprimento de onda no desempenho da rede. A simulação foi escrita na linguagem de programação C++, para fins de eficiência e portabilidade, utilizando orientação a objeto. O modelamento analítico utilizou uma aproximação por redução de carga, supondo que o tráfego oferecido tem distribuição de probabilidade de Poisson e duração exponencial. Os resultados analíticos foram comparados com os resultados de simulação, para roteamento fixo e de caminhos alternativosAbstract: In this work we studied Routing and Wavelength Assignment (RW A) algorithms on Wavelength Division Multiplexing Optical Networks, using discrete event simulation and analytical modeling. Fixed routing, alternate routing and adaptive routing algorithms were implemented. The effect of the number of wavelengths per optical fiber, number of optical fibers and use of wavelength conversion on the performance of the network was considered. The simulation software was written in C++ programming language, using object oriented methodology, in order to achieve efficiency and portability. The analytical modeling used a reduced load approximation with Poisson Probability Distribution call arrivals and exponential holding times. The analytical results were compared with the results from simulation, for fixed and alternate routin
Surbhi Suman - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
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revisit of a randomized response model for estimating a rare sensitive attribute under Probability proportional to size sampling using Poisson Probability Distribution
Communications in Statistics-theory and Methods, 2019Co-Authors: G N Singh, C. Singh, Surbhi SumanAbstract:AbstractThe present article deals with the estimation of mean number of individuals possess a rare sensitive attribute using Poisson Probability Distribution, when the population consists of clusters. Unbiased estimation procedures for the mean number of individuals have been suggested and their properties are discussed when the parameter of a rare non-sensitive unrelated attribute is assumed to be known as well as unknown. The suggested estimation procedure is further discussed for situation of stratified cluster population. Empirical studies are carried out to show the dominance of proposed method and resultant estimators over a well-known contemporary estimator.
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estimation of a rare sensitive attribute for two stage randomized response model in Probability proportional to size sampling using Poisson Probability Distribution
Statistics, 2019Co-Authors: G N Singh, C. Singh, Surbhi SumanAbstract:ABSTRACTThis paper addresses the estimation of the mean number of individuals in the population who possess a rare sensitive attribute using Poisson Distribution for the situations of (i) clustered population and (ii) stratified population with clusters are strata units. Properties of the proposed estimation procedures have been discussed when the proportion of a rare unrelated non-sensitive attribute is assumed to be known as well as unknown. Empirical studies are carried out to support the theoretical results which showed dominance over Lee et al. [Estimation of a rare sensitive attribute in Probability proportional to size measures using Poisson Distribution. Statistics (Ber). 2014;48(3):685–709] estimation procedures.
Nick Laskin - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
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some applications of the fractional Poisson Probability Distribution
Journal of Mathematical Physics, 2009Co-Authors: Nick LaskinAbstract:Physical and mathematical applications of the recently invented fractional Poisson Probability Distribution have been presented. As a physical application, a new family of quantum coherent states has been introduced and studied. As mathematical applications, we have developed the fractional generalization of Bell polynomials, Bell numbers, and Stirling numbers of the second kind. The appearance of fractional Bell polynomials is natural if one evaluates the diagonal matrix element of the evolution operator in the basis of newly introduced quantum coherent states. Fractional Stirling numbers of the second kind have been introduced and applied to evaluate the skewness and kurtosis of the fractional Poisson Probability Distribution function. A representation of the Bernoulli numbers in terms of fractional Stirling numbers of the second kind has been found. In the limit case when the fractional Poisson Probability Distribution becomes the Poisson Probability Distribution, all of the above listed developments and implementations turn into the well-known results of the quantum optics and the theory of combinatorial numbers.
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some applications of the fractional Poisson Probability Distribution
arXiv: Mathematical Physics, 2008Co-Authors: Nick LaskinAbstract:Physical and mathematical applications of fractional Poisson Probability Distribution have been presented. As a physical application, a new family of quantum coherent states has been introduced and studied. As mathematical applications, we have discovered and developed the fractional generalization of Bell polynomials, Bell numbers, and Stirling numbers. Appearance of fractional Bell polynomials is natural if one evaluates the diagonal matrix element of the evolution operator in the basis of newly introduced quantum coherent states. Fractional Stirling numbers of the second kind have been applied to evaluate skewness and kurtosis of the fractional Poisson Probability Distribution function. A new representation of Bernoulli numbers in terms of fractional Stirling numbers of the second kind has been obtained. A representation of Schlafli polynomials in terms of fractional Stirling numbers of the second kind has been found. A new representations of Mittag-Leffler function involving fractional Bell polynomials and fractional Stirling numbers of the second kind have been discovered. Fractional Stirling numbers of the first kind have been introduced and studied. Two new polynomial sequences associated with fractional Poisson Probability Distribution have been launched and explored. The relationship between new polynomials and the orthogonal Charlier polynomials has also been investigated. In the limit case when the fractional Poisson Probability Distribution becomes the Poisson Probability Distribution, all of the above listed developments and implementations turn into the well-known results of quantum optics, the theory of combinatorial numbers and the theory of orthogonal polynomials of discrete variable.
Santos, Daiane De Souza - One of the best experts on this subject based on the ideXlab platform.
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Hyper-Poisson dispersion model for observable and unobservable discrete variables
'Universidade de Sao Paulo Agencia USP de Gestao da Informacao Academica (AGUIA)', 2020Co-Authors: Santos, Daiane De SouzaAbstract:A distribuição Poisson é amplamente utilizada para modelar dados de contagem, no entanto tem como desvantagem a suposição de que os dados precisam ter média e variância iguais, o que nem sempre é verdade, pois em muitas situações é comum o fenômeno de sobredispersão (variância maior do que a média) ou subdispersão (variância menor do que a média). Desta forma, trabalhamos com a distribuição hiper-Poisson, que permite analisar dados com sobredispersão ou subdispersão. O modelo hiper-Poisson é investigado aqui em dois cenários distintos, primeiramente modelando variáveis aleatórias observáveis em problemas de contagem, e em um segundo momento representando uma variável não observável (latente) utilizada em modelos de análise de sobrevivência. No primeiro cenário, realizamos uma abordagem clássica para a estimação dos parâmetros da distribuição hiper-Poisson e empregamos o usual teste da razão de verossimilhanças, juntamente com o teste gradiente para testar o parâmetro de dispersão do modelo. Por outro lado, na análise de sobrevivência, propomos um novo modelo com fração de cura induzido por fragilidade discreta com distribuição de probabilidade hiper-Poisson, uma vez que é importante a escolha de uma distribuição que leve em conta a dispersão dos fatores de risco. Para este novo modelo desenvolvemos procedimentos inferenciais sob as perspectivas clássica e bayesiana. Todos os modelos trabalhados foram analisados por meio de estudos de simulação e aplicados a conjuntos de dados reais.Poisson Distribution is widely used to model count data, however it has the disadvantage the assumption that the data must have equal mean and variance, which is not always true, since in many situations the phenomenon of overdispersion (variance greater than average) or underdispersion (variance lower than average) is common. Thus, we work with the hyper-Poisson Distribution, which may accomodate data with overdispersion or underdispersion. The hyper- Poisson model is investigated here in two distinct scenarios, first modeling observable random variables in counting problems, and secondly representing an unobservable (latent) variable used in survival analysis models. In the first scenario, we take a classic approach for the estimation of the parameters of the hyper-Poisson Distribution and we developed the usual likelihood ratio test, together with the gradient test to test the model dispersion parameter. In the survival analysis, we propose a new cure rate model induced by frailty discrete with hyper-Poisson Probability Distribution, since it is important to choose a Distribution that takes into account the dispersion of risk factors. For this new model we developed inferential procedures from the classical and bayesian perspectives. All the models worked were analyzed through simulation studies and applied to real data sets
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Hyper-Poisson dispersion model for observable and unobservable discrete variables
Câmpus São Carlos, 2019Co-Authors: Santos, Daiane De SouzaAbstract:Poisson Distribution is widely used to model count data, however it has the disadvantage the assumption that the data must have equal mean and variance, which is not always true, since in many situations the phenomenon of overdispersion (variance greater than average) or under- dispersion (variance lower than average) is common. Thus, we work with the hyper-Poisson Distribution, which may accomodate data with overdispersion or underdispersion. The hyper- Poisson model is investigated here in two distinct scenarios, first modeling observable random variables in counting problems, and secondly representing an unobservable (latent) variable used in survival analysis models. In the first scenario, we take a classic approach for the estimation of the parameters of the hyper-Poisson Distribution and we developed the usual likelihood ratio test, together with the gradient test to test the model dispersion parameter. In the survival analysis, we propose a new cure rate model induced by frailty discrete with hyper-Poisson Probability Distribution, since it is important to choose a Distribution that takes into account the dispersion of risk factors. For this new model we developed inferential procedures from the classical and bayesian perspectives. All the models worked were analyzed through simulation studies and applied to real data sets.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)A distribuição Poisson é amplamente utilizada para modelar dados de contagem, no entanto tem como desvantagem a suposição de que os dados precisam ter média e variância iguais, o que nem sempre é verdade, pois em muitas situações é comum o fenômeno de sobredispersão (variância maior do que a média) ou subdispersão (variância menor do que a média). Desta forma, trabalhamos com a distribuição hiper-Poisson, que permite analisar dados com sobredis- persão ou subdispersão. O modelo hiper-Poisson é investigado aqui em dois cenários distintos, primeiramente modelando variáveis aleatórias observáveis em problemas de contagem, e em um segundo momento representando uma variável não observável (latente) utilizada em modelos de análise de sobrevivência. No primeiro cenário, realizamos uma abordagem clássica para a estimação dos parâmetros da distribuição hiper-Poisson e empregamos o usual teste da razão de verossimilhanças, juntamente com o teste gradiente para testar o parâmetro de dispersão do modelo. Por outro lado, na análise de sobrevivência, propomos um novo modelo com fração de cura induzido por fragilidade discreta com distribuição de probabilidade hiper-Poisson, uma vez que é importante a escolha de uma distribuição que leve em conta a dispersão dos fatores de risco. Para este novo modelo desenvolvemos procedimentos inferenciais sob as perspectivas clássica e bayesiana. Todos os modelos trabalhados foram analisados por meio de estudos de simulação e aplicados a conjuntos de dados reaisCAPES: Código do Financiamento 00