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A multiple filter test for the detection of rate changes in renewal processes with varying variance
(2014)
The thesis provides novel procedures in the statistical field of change point detection in time series.
Motivated by a variety of neuronal spike train patterns, a broad stochastic point process model is introduced. This model features points in time (change points), where the associated event rate changes. For purposes of change point detection, filtered derivative processes (MOSUM) are studied. Functional limit theorems for the filtered derivative processes are derived. These results are used to support novel procedures for change point detection; in particular, multiple filters (bandwidths) are applied simultaneously in oder to detect change points in different time scales.
This work is concerned with two topics at the intersection of convex algebraic geometry and optimization.
We develop a new method for the optimization of polynomials over polytopes. From the point of view of convex algebraic geometry the most common method for the approximation of polynomial optimization problems is to solve semidefinite programming relaxations coming from the application of Positivstellensätze. In optimization, non-linear programming problems are often solved using branch and bound methods. We propose a fused method that uses Positivstellensatz-relaxations as lower bounding methods in a branch and bound scheme. By deriving a new error bound for Handelman's Positivstellensatz, we show convergence of the resulting branch and bound method. Through the application of Positivstellensätze, semidefinite programming has gained importance in polynomial optimization in recent years. While it arises to be a powerful tool, the underlying geometry of the feasibility regions (spectrahedra) is not yet well understood. In this work, we study polyhedral and spectrahedral containment problems, in particular we classify their complexity and introduce sufficient criteria to certify the containment of one spectrahedron in another one.
A stochastic model for the joint evaluation of burstiness and regularity in oscillatory spike trains
(2013)
The thesis provides a stochastic model to quantify and classify neuronal firing patterns of oscillatory spike trains. A spike train is a finite sequence of time points at which a neuron has an electric discharge (spike) which is recorded over a finite time interval. In this work, these spike times are analyzed regarding special firing patterns like the presence or absence of oscillatory activity and clusters (so called bursts). These bursts do not have a clear and unique definition in the literature. They are often fired in response to behaviorally relevant stimuli, e.g., an unexpected reward or a novel stimulus, but may also appear spontaneously. Oscillatory activity has been found to be related to complex information processing such as feature binding or figure ground segregation in the visual cortex. Thus, in the context of neurophysiology, it is important to quantify and classify these firing patterns and their change under certain experimental conditions like pharmacological treatment or genetical manipulation. In neuroscientific practice, the classification is often done by visual inspection criteria without giving reproducible results. Furthermore, descriptive methods are used for the quantification of spike trains without relating the extracted measures to properties of the underlying processes.
For that reason, a doubly stochastic point process model is proposed and termed 'Gaussian Locking to a free Oscillator' - GLO. The model has been developed on the basis of empirical observations in dopaminergic neurons and in cooperation with neurophysiologists. The GLO model uses as a first stage an unobservable oscillatory background rhythm which is represented by a stationary random walk whose increments are normally distributed. Two different model types are used to describe single spike firing or clusters of spikes. For both model types, the distribution of the random number of spikes per beat has different probability distributions (Bernoulli in the single spike case or Poisson in the cluster case). In the second stage, the random spike times are placed around their birth beat according to a normal distribution. These spike times represent the observed point process which has five easily interpretable parameters to describe the regularity and the burstiness of the firing patterns.
It turns out that the point process is stationary, simple and ergodic. It can be characterized as a cluster process and for the bursty firing mode as a Cox process. Furthermore, the distribution of the waiting times between spikes can be derived for some parameter combination. The conditional intensity function of the point process is derived which is also called autocorrelation function (ACF) in the neuroscience literature. This function arises by conditioning on a spike at time zero and measures the intensity of spikes x time units later. The autocorrelation histogram (ACH) is an estimate for the ACF. The parameters of the GLO are estimated by fitting the ACF to the ACH with a nonlinear least squares algorithm. This is a common procedure in neuroscientific practice and has the advantage that the GLO ACF can be computed for all parameter combinations and that its properties are closely related to the burstiness and regularity of the process. The precision of estimation is investigated for different scenarios using Monte-Carlo simulations and bootstrap methods.
The GLO provides the neuroscientist with objective and reproducible classification rules for the firing patterns on the basis of the model ACF. These rules are inspired by visual inspection criteria often used in neuroscientific practice and thus support and complement usual analysis of empirical spike trains. When applied to a sample data set, the model is able to detect significant changes in the regularity and burst behavior of the cells and provides confidence intervals for the parameter estimates.
The problem of unconstrained or constrained optimization occurs in many branches of mathematics and various fields of application. It is, however, an NP-hard problem in general. In this thesis, we examine an approximation approach based on the class of SAGE exponentials, which are nonnegative exponential sums. We examine this SAGE-cone, its geometry, and generalizations. The thesis consists of three main parts:
1. In the first part, we focus purely on the cone of sums of globally nonnegative exponential sums with at most one negative term, the SAGE-cone. We ex- amine the duality theory, extreme rays of the cone, and provide two efficient optimization approaches over the SAGE-cone and its dual.
2. In the second part, we introduce and study the so-called S-cone, which pro- vides a uniform framework for SAGE exponentials and SONC polynomials. In particular, we focus on second-order representations of the S-cone and its dual using extremality results from the first part.
3. In the third and last part of this thesis, we turn towards examining the con- ditional SAGE-cone. We develop a notion of sublinear circuits leading to new duality results and a partial characterization of extremality. In the case of poly- hedral constraint sets, this examination is simplified and allows us to classify sublinear circuits and extremality for some cases completely. For constraint sets with certain conditions such as sets with symmetries, conic, or polyhedral sets, various optimization and representation results from the unconstrained setting can be applied to the constrained case.
Die Populationsgenetik beschäftigt sich mit dem Einfluss von zufälliger Reproduktion, Rekombination, Migration, Mutation und Selektion auf die genetische Struktur einer Population.
In dieser Arbeit mit dem englischen Titel "Ancestral lines under mutation and selection" wird das Zusammenspiel von zufälliger Reproduktion, gerichteter Selektion und Zweiwegmutation untersucht.
Dazu betrachten wir eine haploide Population in der jedes Individuum zu jedem Zeitpunkt genau einen von zwei Typen aus S:={0,1} trägt. Dabei sei 1 der neutrale und 0 der selektiv bevorzugte Typ. Im Diffusionslimes sehr großer Populationen modellieren wir den Prozess der Frequenz der Typ-0-Individuen durch eine Wright-Fisher-Diffusion X:=(X_t) mit Mutation und gerichteter Selektion.
Zu jedem Zeitpunkt s gibt es genau ein Individuum, dessen Nachkommen ab einem bestimmten zukünftigen Zeitpunkt t>s die gesamte Population ausmachen werden. Wir nennen dieses Individuum den gemeinsamen Vorfahren zum Zeitpunkt s, da alle Individuen zu allen Zeitpunkten r>t von ihm abstammen. Sei R_{s} dessen Typ zum Zeitpunkt s. Wir nehmen an, dass der Prozess X zum Zeitpunkt 0 im Gleichgewicht ist und definieren die Wahrscheinlichkeit, dass der gemeinsame Vorfahre zum Zeitpunkt 0 Typ 0 hat, durch h(x):= P(R_{0}=0|X_{0}=x). Eine Darstellung von h(x) wurde bereits von Fearnhead (2002) und Taylor (2007) gefunden und dort mit vorwiegend analytischen Methoden bewiesen. In dieser Arbeit entwickeln wir in Kapitel 3 ein neues Teilchenbild, den pruned lookdown ancestral selection graph (pruned LD-ASG), der für sich selbst genommen interessant ist und eine neue probabilistische Interpretation der Darstellung von h(x) liefert.
Durch Erweiterung des Teilchenbildes auf Nachkommenverteilungen mit schweren Tails und mit Hilfe einer Siegmund Dualität gelingt es uns in Kapitel 4 das Resultat für h(x) von klassischen Wright-Fisher-Diffusionen auf Lambda-Wright-Fisher-Diffuison zu erweitern.
Eine Verbindung zwischen Ideen von Taylor (2007), der den gemeinsamen Prozess (X,R) untersucht hat, und einem von Fearnhead (2002) betrachteten Prozess (R,V), der die Entwicklung des Typs R des gemeinsamen Vorfahren in einer Umgebung von V sogenannten virtuellen Linien beschreibt, stellen wir in Kapitel 6 her. Wir bestimmen die gemeinsame Dynamik des Tripels (X,R,V). In Kapitel 7 betrachten wir ein diskretes Bild mit endlicher Populationsgröße N und schlagen dort eine Brücke zu Resultaten von Kluth, Hustedt und Baake (2013).
Des Weiteren entwickeln wir in Kapitel 5 dieser Arbeit einen Algorithmus zur Simulation der Typen einer Stichprobe von m Individuen, die aus einer Wright-Fisher-Population mit Mutation und Selektion im Gleichgewicht gezogen wird. Mittels dieses Algorithmus illustrieren wir die Typenverteilung für verschiedene Parameterwerte und Stichprobengrößen.
Wir führen eine neue Unterklasse der Fourier Hyperfunktionen mit polynomialen Wachstumsbedingungen ein mit dem Ziel, asymptotische Entwicklungen von Hyperfunktionen studieren zu wollen, wie sie für gewisse Distributionenklassen bekannt sind. Wir entwickeln zuerst die Theorie analytischer Funktionale auf Räumen integrabler Funktionen bezüglich Maßen mit Wachstum O(|Re z|^gamma), wobei gamma in R ist, im Unendlichen. Ein an das berühmte Phragmén-Lindelöf-Prinzip erinnerndes, einfaches analytisches Resultat bildet die Basis der Dualitätstheorie dieser Räume zu Funktionen mit festgelegtem Wachstumstyp. Wir studieren diese Dualität analytischer Funktionale mit Wachstumsbedingungen und unbeschränkten Trägern gründlich in einer Dimension unter Verwendung des von den Fourier Hyperfunktionen her bekannten exponentiell abfallenden Cauchy-Hilbert-Kerns. Daraus ergeben sich Analoga zu den Theoremen von Runge und Mittag-Leffler, die die Grundlage für die Garbentheorie der Hyperfunktionen mit polynomialen Wachstumsbedingungen sind, die wir sodann entwickeln. Die für uns wichtigsten neuen Klassen von Fourier Hyperfunktionen sind die von unendlichem Typ, das heißt solche, die wie eine beliebige Potenz wachsen beziehungsweise schneller als jede Potenz abfallen. In n Dimensionen benutzen wir die Fouriertransformation und Dualität um das Verhältnis dieser temperierten beziehungsweise asymptotischen Hyperfunktionen zu bekannten Distributionenräumen zu studieren. Wir leiten Theoreme vom Paley-Wiener-Typ her, die es uns erlauben, unsere Hyperfunktionen in ein Schema zu ordnen, das Wachstumsordnung und Singularität gegenüberstellt. Wir zeigen, daß dieses Schema eine sinvolle Erweiterung des von Gelfand und Shilow zur Charakterisierung von Testfunktionenräumen eingeführten Schemas der Räume S(alpha,beta) um verallgemeinerte Funktionen ist. Schließlich zeigen wir die Nuklearität der temperierten und asymptotischen Hyperfunktionen. Wir zeigen, daß die asymptotischen Hyperfunktionen genau die Klasse bilden, die Moment-asymptotische Entwicklungen erlauben, wie sie von Estrada et al. für Distributionen betrachtet wurden. Estradas Theorie ist damit ein Spezialfall der unsrigen. Für Hyperfunktionen lassen sich aber dank des Konzeptes der standard definierenden Funktionen die Moment-asymptotischen Entwicklungen als klassische asymptotische Entwicklungen von analytischen Funktionen verstehen. Wir zeigen die einfache Beziehung zwischen der Moment-asymptotischen Entwicklung und der Taylorentwicklung der Fouriertransformierten und benutzen dann ein Resultat von Estrada, um die Vollständigkeit unseres Moment-asymptotischen Schemas abzuleiten. Wir geben genaue Bedingungen für die Moment-Folgen von Hyperfunktionen mit kompaktem Träger an, die kürzlich von Kim et al. gefunden wurden. Die asymptotischen Entwicklungen übertragen wir auf den höherdimensionalen Fall, indem wir die von Kaneko und Takiguchi eingeführte Radontransformation für Hyperfunktionen verwenden. Die wohlbekannte Beziehung zwischen Radon- und Fouriertransformation zeigt wiederum das enge Verhältnis von asymptotischer Entwicklung zur Taylorentwicklung der Fouriertransformierten. Wir benutzen Kims Resultate, um die Moment-Folgen von Hyperfunktionen zu charakterisieren, die von Kugeln mit endlichem Radius getragen werden. Schließlich verwenden wir das Träger-Theorem der Radontransformation, um ein Resultat über das Singularitätenspektrum aus Bedingungen an die Radontransformierte abzuleiten.
Dessins d'enfants (children's drawings) may be defined as hypermaps, i.e. as bipartite graphs embedded in compact Riemann surfaces. They are very important objects in order to describe the surface of the embedding as an algebraic curve. Knowing the combinatorial properties of the dessin may, in fact, help us determining defining equations or the field of definition of the surface. This task is easier if the automorphism group of the dessin is "large". In this thesis we consider a special type of dessins, so-called Wada dessins, for which the underlying graph illustrates the incidence structure of points and of hyperplanes of projective spaces. We determine under which conditions they have a large orientation-preserving automorphism group. We show that applying algebraic operations called "mock" Wilson operations to the underlying graph we may obtain new dessins. We study the automorphism group of the new dessins and we show that the dessins we started with are coverings of the new ones.
In der folgenden Arbeit werden Eigenschaften von Verzweigungsprozessen in zufälliger Umgebung (engl. branching processes in random environment, kurz BPREs) untersucht. Das Modell geht auf Smith (1969) und Athreya (1971) zurück. Ein BPRE ist ein einfaches mathematisches Modell für die Entwicklung einer Population von apomiktischen (d.h. sich ungeschlechtlich fortpflanzenden) Individuen in diskreter Zeit, wobei die Umgebungsbedingungen einen Einfluß auf den Fortpflanzungserfolg der Individuen haben. Dabei wird angenommen, dass die Umgebungsbedingungen in den einzelnen Generationen zufällig sind, und zwar unabhängig und identisch verteilt von Generation zu Generation. Man denke z.B. an eine Population von Pflanzen mit einem einjährigen Zyklus, die in jedem Jahr anderen Witterungsbedingungen ausgesetzt sind, wobei angenommen wird, dass diese sich unabhängig und identisch verteilt ändern. In Kapitel 1 wird eines der wichtigsten Hilfsmittel zur Beschreibung von BPREs, die sogenannte zugehörige Irrfahrt, eingeführt und die Klassifizierung von BPREs beschrieben. In Kapitel 2 werden bekannte Resultate, insbesondere zu kritischen, schwach subkritischen und stark subkritischen Verzweigungsprozessen, wiederholt. In Kapitel 3 wird der sogenannte intermediär subkritische Fall behandelt. Mithilfe von funktionalen Grenzwertsätzen für bedingte Irrfahrten wird die genaue Asymptotik der Überlebenswahrscheinlichkeit des Prozesses, die bereits in Vatutin (2004) bewiesen wurde, unter etwas allgemeineren Voraussetzungen gezeigt. Anschließend wird untersucht, wie häufig der Prozess, bedingt auf Überleben, nur noch aus einem Individuum besteht. Im letzten Teil des Kapitels wird ein funktionaler Grenzwertsatz für die zugehörige Irrfahrt, bedingt aufs Überleben des Prozesses, gezeigt. Diese konvergiert, richtig skaliert, gegen einen Levy-Prozess, der darauf bedingt ist, sein Minimum am Ende anzunehmen. In Kapitel 4 werden große Abweichungen von BPREs untersucht. Die Ratenfunktion des BPRE wird sowohl für den Fall mindestens geometrisch schnell abfallender Tails, als auch für den Fall von Nachkommenverteilungen mit schweren Tails bestimmt. Wie sich herausstellt, hängt die Ratenfunktion von der Ratenfunktion der zugehörigen Irrfahrt, der exponentiellen Abfallrate der Überlebenswahrscheinlichkeit sowie, bei Nachkommenverteilungen mit schweren Tails, auch von den Tails derselben ab. In der Ratenfunktion spiegeln sich die wahrscheinlichsten Wege, um Ereignisse der großen Abweichungen zu realisieren, wider, was in Kapitel 4.3 beschrieben wird. In Kapitel 4.4 wird im speziellen Fall von Nachkommenverteilungen mit gebrochen-linearer Erzeugendenfunktion die Ratenfunktion für Ereignisse bestimmt, bei denen ein superkritischer BPRE überlebt, aber klein im Vergleich zum Erwartungswert bleibt. In Kapitel 4.5 werden die großen Abweichungen, bedingt auf die Umgebung untersucht (engl. quenched). In diesem Fall können unwahrscheinliche Ereignisse nur über den Verzweigungsmechanismus und nicht mehr über eine außergewöhnliche Umgebung realisiert werden. Zum Abschluss der Dissertation werden Verzweigungsprozesse in zufälliger Umgebung, bedingt auf Überle-ben, simuliert. Dazu wird eine Konstruktion nach Geiger (1999) angewendet. Diese erlaubt es, Galton-Watson Bäume in variierender Umgebung, bedingt auf Überleben, entlang einer Ahnenlinie zu konstruieren. Der Fall geometrischer Nachkommenverteilungen, auf den wir uns in Kapitel 5 beschränken, erlaubt die explizite Berechnung der benötigten Verteilungen. Als Anwendung des Grenzwertsatzes aus Kapitel 3.1 können nun intermediär subkritische Verzweigungsprozesse, bedingt auf Überleben, wie folgt simuliert werden: Zunächst wird die Umgebung zufällig bestimmt, und zwar als Irrfahrt, bedingt darauf ihr Minimum am Ende anzunehmen. Anschließend wird, der Geiger-Konstruktion folgend, ein Verzweigungsprozess in dieser Umgebung, bedingt auf Überleben, simuliert. Zum Abschluss wird in einem kurzen Ausblick auf aktuelle Forschung verwiesen. Im Anhang befinden sich einige technische Resultate.
The work presented in this thesis is devoted to two classes of mathematical population genetics models, namely the Kingman-coalescent and the Beta-coalescents. Chapters 2, 3 and 4 of the thesis include results concerned with the first model, whereas Chapter 5 presents contributions to the second class of models.