Дисертації з теми "Other theoretical computer science and computational mathematics"
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Williamson, Alexander James. "Methods, rules and limits of successful self-assembly." Thesis, University of Oxford, 2011. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:9eb549f9-3372-4a38-9370-a9b0e58ca26b.
Повний текст джерелаBlakey, Edward William. "A model-independent theory of computational complexity : from patience to precision and beyond." Thesis, University of Oxford, 2010. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:5db40e2c-4a22-470d-9283-3b59b99793dc.
Повний текст джерелаDunn, Sara-Jane Nicole. "Towards a computational model of the colonic crypt with a realistic, deformable geometry." Thesis, University of Oxford, 2011. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:c3c9440a-52ac-4a3d-8e1c-5dc276b8eb6c.
Повний текст джерелаLeonard, Katherine H. L. "Mathematical and computational modelling of tissue engineered bone in a hydrostatic bioreactor." Thesis, University of Oxford, 2014. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:05845740-1a74-4e19-95ea-6b5229d1af27.
Повний текст джерелаDutta, Sara. "A multi-scale computational investigation of cardiac electrophysiology and arrhythmias in acute ischaemia." Thesis, University of Oxford, 2014. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:f5f68d8b-7a60-4109-91c8-6b1d80c7ee5b.
Повний текст джерелаKay, Sophie Kate. "Cell fate mechanisms in colorectal cancer." Thesis, University of Oxford, 2014. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:f19bf73d-0c0e-4fff-9589-bf43f9ff12f0.
Повний текст джерелаBjörck, Olof. "Creating Interactive Visualizations for Twitter Datasets using D3." Thesis, Uppsala universitet, Matematiska institutionen, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-351802.
Повний текст джерелаProject Meme Evolution Programme
Wredh, Simon, Anton Kroner, and Tomas Berg. "A Comparison of Three Time-stepping Methods for the LLG Equation in Dynamic Micromagnetics." Thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för beräkningsvetenskap, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-323537.
Повний текст джерелаUeda, Maria. "Programmering i matematik ur elevernas perspektiv : En fallstudie i en niondeklass." Thesis, KTH, Lärande, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-291255.
Повний текст джерелаDecision makers in Sweden and internationally have come to the conclusion that teaching programming is important. In Sweden, programming was thus introduced in the Swedish curriculum in 2018, where parts of the programming education will be conducted in the subject of mathematics. Many mathematics teachers, however, feel uncertain about how this teaching should be carried out. The purpose of this work is to study programming in the subject of mathematics from the perspective of students in year 7-9, and especially in terms of mathematical learning and how to think when programming (computational thinking). This is done as a case study in a class in ninth grade that was taught programming during 6 lessons on 5 occasions. The study consists of classroom observations, short questionnaires and interviews with students. The conclusion of the case study is that the students are predominantly positive about programming in mathematics and see it as something new and different. They see programming as compared to other math lessons and appreciate the direct response the computers give. However, they have difficulty seeing direct learning in mathematics, except that the use of variables. It is not enough that the programming tasks contain mathematics for the students to experience that they learn mathematics when they program. What signs of computational thinking appear after the programming lessons depends on how computational thinking is defined. In this work, computational thinking is divided into six main concepts: abstraction, algorithmic thinking, automation, decomposition, troubleshooting and generalization, of which the students in this work show signs of algorithmic thinking, express that they appreciate automation and learn to work through troubleshooting. In addition, they describe that they collaborate and communicate more in the programming lessons than in other mathematics lessons and appreciate being able to create their own programming tasks and work with open problems.
Xi, Jiahe. "Cardiac mechanical model personalisation and its clinical applications." Thesis, University of Oxford, 2013. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:0db4cf52-4f64-4ee0-8933-3fb49d64aee6.
Повний текст джерелаBosson, Maël. "Adaptive algorithms for computational chemistry and interactive modeling." Phd thesis, Université de Grenoble, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00846458.
Повний текст джерелаNalluri, Joseph Jayakar. "NETWORK ANALYTICS FOR THE MIRNA REGULOME AND MIRNA-DISEASE INTERACTIONS." VCU Scholars Compass, 2017. http://scholarscompass.vcu.edu/etd/5012.
Повний текст джерелаBauer, Pavol. "Parallelism in Event-Based Computations with Applications in Biology." Doctoral thesis, Uppsala universitet, Tillämpad beräkningsvetenskap, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-332009.
Повний текст джерелаUPMARC
Olofsson, Nils. "Kidney Dynamic Model Enrichment." Thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för visuell information och interaktion, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-242315.
Повний текст джерелаProst, Jean-Philippe. "Modelling Syntactic Gradience with Loose Constraint-based Parsing." Phd thesis, Université de Provence - Aix-Marseille I, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00352828.
Повний текст джерелаNous suggérons d'élargir au langage mal formé les concepts de Gradience Intersective et de Gradience Subsective, proposés par Aarts pour la modélisation de jugements graduels. Selon ce nouveau modèle, le problème que soulève la gradience concerne la classification d'un énoncé dans une catégorie particulière, selon des critères basés sur les caractéristiques syntaxiques de l'énoncé. Nous nous attachons à étendre la notion de Gradience Intersective (GI) afin qu'elle concerne le choix de la meilleure solution parmi un ensemble de candidats, et celle de Gradience Subsective (GS) pour qu'elle concerne le calcul du degré de typicité de cette structure au sein de sa catégorie. La GI est alors modélisée à l'aide d'un critère d'optimalité, tandis que la GS est modélisée par le calcul d'un degré d'acceptabilité grammaticale. Quant aux caractéristiques syntaxiques requises pour permettre de classer un énoncé, notre étude de différents cadres de représentation pour la syntaxe du langage naturel montre qu'elles peuvent aisément être représentées dans un cadre de syntaxe modèle-théorique (Model-Theoretic Syntax). Nous optons pour l'utilisation des Grammaires de Propriétés (GP), qui offrent, précisément, la possibilité de modéliser la caractérisation d'un énoncé. Nous présentons ici une solution entièrement automatisée pour la modélisation de la gradience syntaxique, qui procède de la caractérisation d'une phrase bien ou mal formée, de la génération d'un arbre syntaxique optimal, et du calcul d'un degré d'acceptabilité grammaticale pour l'énoncé.
À travers le développement de ce nouveau modèle, la contribution de ce travail comporte trois volets.
Premièrement, nous spécifions un système logique pour les GP qui permet la révision de sa formalisation sous l'angle de la théorie des modèles. Il s'attache notamment à formaliser les mécanismes de satisfaction et de relâche de contraintes mis en oeuvre dans les GP, ainsi que la façon dont ils permettent la projection d'une catégorie lors du processus d'analyse. Ce nouveau système introduit la notion de satisfaction relâchée, et une formulation en logique du premier ordre permettant de raisonner au sujet d'un énoncé.
Deuxièmement, nous présentons notre implantation du processus d'analyse syntaxique relâchée à base de contraintes (Loose Satisfaction Chart Parsing, ou LSCP), dont nous prouvons qu'elle génère toujours une analyse syntaxique complète et optimale. Cette approche est basée sur une technique de programmation dynamique (dynamic programming), ainsi que sur les mécanismes décrits ci-dessus. Bien que d'une complexité élevée, cette solution algorithmique présente des performances suffisantes pour nous permettre d'expérimenter notre modèle de gradience.
Et troisièmement, après avoir postulé que la prédiction de jugements humains d'acceptabilité peut se baser sur des facteurs dérivés de la LSCP, nous présentons un modèle numérique pour l'estimation du degré d'acceptabilité grammaticale d'un énoncé. Nous mesurons une bonne corrélation de ces scores avec des jugements humains d'acceptabilité grammaticale. Qui plus est, notre modèle s'avère obtenir de meilleures performances que celles obtenues par un modèle préexistant que nous utilisons comme référence, et qui, quant à lui, a été expérimenté à l'aide d'analyses syntaxiques générées manuellement.
Mishkinis, Anton. "Extension des méthodes de géométrie algorithmique aux structures fractales." Phd thesis, Université de Bourgogne, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00991384.
Повний текст джерелаSzekely, Tamas. "Stochastic modelling and simulation in cell biology." Thesis, University of Oxford, 2014. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:f9b8dbe6-d96d-414c-ac06-909cff639f8c.
Повний текст джерелаEdvinsson, Marcus. "Implementing the circularly polarized light method for determining wall thickness of cellulosic fibres." Thesis, Uppsala universitet, Bildanalys och människa-datorinteraktion, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-174066.
Повний текст джерелаWang, Bei. "Separating Features from Noise with Persistence and Statistics." Diss., 2010. http://hdl.handle.net/10161/2982.
Повний текст джерелаIn this thesis, we explore techniques in statistics and persistent homology, which detect features among data sets such as graphs, triangulations and point cloud. We accompany our theorems with algorithms and experiments, to demonstrate their effectiveness in practice.
We start with the derivation of graph scan statistics, a measure useful to assess the statistical significance of a subgraph in terms of edge density. We cluster graphs into densely-connected subgraphs based on this measure. We give algorithms for finding such clusterings and experiment on real-world data.
We next study statistics on persistence, for piecewise-linear functions defined on the triangulations of topological spaces. We derive persistence pairing probabilities among vertices in the triangulation. We also provide upper bounds for total persistence in expectation.
We continue by examining the elevation function defined on the triangulation of a surface. Its local maxima obtained by persistence pairing are useful in describing features of the triangulations of protein surfaces. We describe an algorithm to compute these local maxima, with a run-time ten-thousand times faster in practice than previous method. We connect such improvement with the total Gaussian curvature of the surfaces.
Finally, we study a stratification learning problem: given a point cloud sampled from a stratified space, which points belong to the same strata, at a given scale level? We assess the local structure of a point in relation to its neighbors using kernel and cokernel persistent homology. We prove the effectiveness of such assessment through several inference theorems, under the assumption of dense sample. The topological inference theorem relates the sample density with the homological feature size. The probabilistic inference theorem provides sample estimates to assess the local structure with confidence. We describe an algorithm that computes the kernel and cokernel persistence diagrams and prove its correctness. We further experiment on simple synthetic data.
Dissertation