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Based on about 1 million of pressure measurements around comet 67P/Churyumov-Gerasimenko we reconstruct the gas emission across the entire nucleus. Dust particles are seeded in the gas model and the resulting dust distribution follows a daily pattern which agrees with observations if a uniform dust release across the entire sunlit surface is assumed.
We reconstruct the temporal evolution of surface emissions for the four major gas species H2O, CO2, CO, and O2 emitted during the 2015 apparition of comet 67P/Churyumov-Gerasimenko (67P/C-G). Measurements from the Double Focusing Mass Spectrometer (DFMS) of the Rosetta Orbiter Spectrometer for Ion and Neutral Analysis (ROSINA) and the COmet Pressure Sensor (COPS) are used to determine the gas sources on the surface with an inverse gas model for the entire coma. For all species, peak production rates and integrated production rates per orbit are evaluated separately for the northern and the southern hemisphere. Complemented with the total mass production, this allows us to estimate the dust-to-gas ratio of the
emitted material.
Die Auswertungen der großen Datenmengen moderner bildgebender
Verfahren der ZfP können manuell kaum noch bewältigt werden. Hochauflösende
3D-CT-Aufnahmen bestehen oft aus über 1000 Schichtbildern mit einer Datenmenge
von mehreren Gigabytes. Aktuelle Computer können diese zwar problemlos
visualisieren und erlauben somit eine visuelle Inspektion, aber die möglichst
vollständige Erkennung bestimmter Merkmale in den Daten und deren qualitative wie
quantitative Auswertung ist durch Experten manuell nicht mehr zu bewältigen. Das
gilt insbesondere im Kontext der Schadensaufklärung für die quantitative Analyse
verschiedenartig induzierter Risse in Betonen (z.B. durch mechanische Belastungen
sowie Frost, Sulfat und Alkali-Kieselsäure-Reaktion).
Eine dazu notwendige Segmentierung und Merkmalserkennung kann nur
automatisch durchgeführt werden. Dabei ergibt sich (auch fast automatisch) die Frage
nach der Verlässlichkeit der verwendeten Algorithmen. Inwieweit kann man davon
ausgehen, dass alle gesuchten Merkmale auch tatsächlich gefunden worden sind? Sind
die gefundenen Merkmale quantitativ auswertbar und wie wirken sich
Parameteränderungen auf die Ergebnisse aus? Sollten immer dieselben, einmal mit
gutem Ergebnis angewandten, Parameter auch bei anderen Proben zur besseren
Vergleichbarkeit genutzt werden?
Anhand eines Risserkennungsalgorithmus basierend auf Formerkennung und
Bildverarbeitung wird die Problematik diskutiert. Als Grundlage zur Bewertung des
Ansatzes dienen 3D-CT-Aufnahmen von geschädigten Betonprobekörpern und
Datensätze, in denen sich aufgrund ihres homogenen Aufbaus mit einfachen Mitteln
Risse sicher und eindeutig erkennen lassen.
Zur Auswertung der erkannten Risse gehört auch deren Einbettung in das
umliegende Material. Das erfordert neben einer automatischen Risserkennung auch
eine Segmentierung des gesamten Probekörpers in Zementsteinmatrix,
Gesteinskörnung und Porenraum. Da eine solche Segmentierung aufgrund der
Datenmenge nur schwer manuell erfolgen kann, werden erste Ergebnisse aus einer
Segmentierung mit Hilfe selbstlernender Convolutional Neural Networks gezeigt.
Inspired by the problem of best managing the invasive mosquito Aedes albopictus across the 17 Torres Straits islands of Australia, we aim at solving a Markov decision process on large Susceptible-Infected-Susceptible (SIS) networks that are highly connected. While dynamic programming approaches can solve sequential decision-making problems on sparsely connected networks, these approaches are intractable for highly connected networks. Inspired by our case study, we focus on problems where the probability of nodes changing state is low and propose two approximate dynamic programming approaches. The first approach is a modified version of value iteration where only those future states that are similar to the current state are accounted for. The second approach models the state space as continuous instead of binary, with an on-line algorithm that takes advantage of Bellman's adapted equation. We evaluate the resulting policies through simulations and provide a priority order to manage the 17 infested Torres Strait islands. Both algorithms show promise, with the continuous state approach being able to scale up to high dimensionality (50 nodes). This work provides a successful example of how AI algorithms can be designed to tackle challenging computational sustainability problems.
“Interior point algorithms are a good choice for solving pure LPs or QPs, but when you solve MIPs, all you need is a dual simplex” This is the common conception which disregards that an interior point solution provides some unique structural insight into the problem at hand. In this paper, we will discuss some of the benefits that an interior point solver brings to the solution of difficult MIPs within FICO Xpress. This includes many different components of the MIP solver such as branching variable selection, primal heuristics, preprocessing, and of course the solution of the LP relaxation.
Management of software information is difficult for various reasons.
First, software typically cannot be reduced to a single object:
information about software is an aggregate of software code,
APIs, documentation, installations guides, tutorials, user interfaces,
test data, dependencies on hardware and other software, etc.
Moreover, secondary information about software, especially use cases
and experience with employing the software, is important to communicate. Second, typically named software, which we term here a `software product', is taken to stand for all versions of the software which can have different features and properties and may produced different results from the same input data.
Software production is a dynamic process and software development is, increasingly, widely distributed. Therefore GitHub, GitLab, Bitbucket and other platforms for sharing are used. Information about software is alos provided in different locations, on websites, repositories, portals, etc. Each resource provides information about software from a particular point of view, but the information is often not linked together. Therefore swMATH has developed a conception which covers portals and a search engines for mathematical software, persistent
and citable landing pages for specific software, and a method for software archiving. Based on the publication-based approach, swMATH collects and analyses semi-automatically the existing information about mathematical software found on the Web and makes it available
in a user-oriented way.
Mathematische Software ist heute ein weitverbreitetes Werkzeug in der Forschung, aber auch in der mathematischen Bildung. Die Anzahl mathematischer Softwareprodukte wächst, nicht zuletzt durch die Anforderungen der Anwender, stark. Anders als für mathematische Publikationen sind für das Management mathematischer Software viele Fragen offen und werden noch diskutiert, etwa die Standardisierung von Software Zitationen. Der Aufbau einer effizienten Infrastruktur für Software ist eine notwendige Voraussetzung für die Überprüfung von Forschungsergebnissen, die mittels Software erzielt worden sind und wichtig für die Entscheidung, ob eine bestimmte Software zur Lösung eines Problems verwendet werden soll. Das swMATH [1] Portal gibt einen weitgehend vollständigen Überblick über die existierende mathematische Software. Es ist ein Dienst entstanden, der automatisiert die im Web vorhandenen Informationen zu einer Software identifiziert, auswertet und verfügbar macht. Der Dienst soll insbesondere durch die Verknüpfung mit anderen Quellen, etwa dem Internet Archive, persistente Informationen über ein Software Produkt und dessen Versionen liefern.
Mixed-integer linear programming (MILP) methods have been applied widely to optimal design of energy supply systems. A hierarchical MILP method has been proposed to solve such optimal design problems effi- ciently. An original problem has been solved by dividing it into a relaxed optimal design problem at the upper level and optimal operation problems which are independent of one another at the lower level. In addition, some strategies have been proposed to enhance the computation efficiency furthermore. In this paper, a method of reducing model by time aggregation is proposed as a novel strategy to search design candidates efficiently in the relaxed optimal design problem at the upper level. In addition, the previous strategies are modified in accordance with the novel strategy. This method is realized only by clustering periods and averaging energy demands for clustered periods, while it guarantees to derive the optimal solu- tion. The method can decrease the number of design variables and constraints at the upper level, and thus may decrease the computation time at the upper level. Through a case study on the optimal design of a gas turbine cogeneration system, it is clarified how the model reduction is effective to enhance the computation efficiency in comparison and combination with the modified previous strategies.