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In diesem Bericht wurde das in [Pae02] eingeführte Verfahren "GenDurchschnitt" auf die symbolischen Daten zweier Datenbanken septischer Schock-Patienten angewendet. Es wurden jeweils Generalisierungsregeln generiert, die neben einer robusten Klassifikation der Patienten in die Klassen "überlebt" und "verstorben" auch eine Interpretation der Daten ermöglichten. Ein Vergleich mit den aktuellen Verfahren A-priori und FP-Baum haben die gute Verwendbarkeit des Algorithmus belegt. Die Heuristiken führten zu Laufzeitverbesserungen. Insbesondere die Möglichkeit, die Wichtigkeit von Variablen pro Klasse zu berechnen, führte zu einer Variablenreduktion im Eingaberaum und zu der Identifikation wichtiger Items. Einige Regelbeispiele wurden für jeden Datensatz genannt. Die Frühzeitigkeit von Regeln lieferte für die beiden Datenbanken ein unterschiedliches Ergebnis: Bei den ASK-Daten treten die Regeln für die Klasse "verstorben" früher als die der Klasse "überlebt" auf; bei den MEDAN-Klinikdaten ist es umgekehrt. Eine Erklärung hierfür könnte sein, dass es sich im Vergleich zu den MEDAN-Klinikdaten bei den ASK-Daten um ein Patientenkollektiv mit einer anderen, speziellen Patientencharakteristik handelt. Anhand der Ähnlichkeit der Regeln konnten für den Anwender eine überschaubare Anzahl zuverlässiger Regeln ausgegeben werden, die möglichst unähnlich zueinander sind und somit für einen Arzt in ihrer Gesamtheit interessant sind. Assoziationsregeln und FP-Baum-Regeln erzeugen zwar kürzere Regeln, die aber zu zahlreich und nicht hinreichend sind (vgl. [Pae02, Abschnitt 4]). Zusätzlich zu der Analyse der symbolischen Daten ist auch die Analyse der metrischen MEDAN-Klinikdaten der septischen Schock-Patienten interessant. Ebenfalls ist eine Kombination der Analysen der metrischen und symbolischen Daten sinnvoll. Solche Analysen wurden ebenfalls durchgeführt; die Ergebnisse dieser Analysen werden an anderer Stelle präsentiert werden. Weitere Anwendungen der Generalisierungsregeln sind denkbar. Auch eine Verbesserung des theoretischen Fundaments (vgl. [Pae02]) erscheint sinnvoll, da erst das Zusammenspiel theoretischer und praktischer Anstrengungen zum Ziel führt.
Performance and storage requirements of topology-conserving maps for robot manipulator control
(1989)
A new programming paradigm for the control of a robot manipulator by learning the mapping between the Cartesian space and the joint space (inverse Kinematic) is discussed. It is based on a Neural Network model of optimal mapping between two high-dimensional spaces by Kohonen. This paper describes the approach and presents the optimal mapping, based on the principle of maximal information gain. It is shown that Kohonens mapping in the 2-dimensional case is optimal in this sense. Furthermore, the principal control error made by the learned mapping is evaluated for the example of the commonly used PUMA robot, the trade-off between storage resources and positional error is discussed and an optimal position encoding resolution is proposed.
The dynamics of many systems are described by ordinary differential equations (ODE). Solving ODEs with standard methods (i.e. numerical integration) needs a high amount of computing time but only a small amount of storage memory. For some applications, e.g. short time weather forecast or real time robot control, long computation times are prohibitive. Is there a method which uses less computing time (but has drawbacks in other aspects, e.g. memory), so that the computation of ODEs gets faster? We will try to discuss this question for the assumption that the alternative computation method is a neural network which was trained on ODE dynamics and compare both methods using the same approximation error. This comparison is done with two different errors. First, we use the standard error that measures the difference between the approximation and the solution of the ODE which is hard to characterize. But in many cases, as for physics engines used in computer games, the shape of the approximation curve is important and not the exact values of the approximation. Therefore, we introduce a subjective error based on the Total Least Square Error (TLSE) which gives more consistent results. For the final performance comparison, we calculate the optimal resource usage for the neural network and evaluate it depending on the resolution of the interpolation points and the inter-point distance. Our conclusion gives a method to evaluate where neural nets are advantageous over numerical ODE integration and where this is not the case. Index Terms—ODE, neural nets, Euler method, approximation complexity, storage optimization.
Since the description of sepsis by Schottmüller in 1914, the amount on knowledge available on sepsis and its underlying pathophysiology has substantially increased. Epidemiologic examinations of abdominal septic shock patients show the potential for high risk posed by and the extensive therapy situation in the intensive care unit (ICU) (5). Unfortunately, until now it has not been possible to significantly reduce the mortality rate of septic shock, which is as high as 50-60% worldwide, although PROWESS' results (1) are encouraging. This paper summarizes the main results of the MEDAN project and their medical impacts. Several aspects are already published, see the references. The heterogeneity of patient groups and the variations in therapy strategies is seen as one of the main problems for sepsis trials. In the MEDAN multi-center study of 71 intensive care units in Germany, a group of 382 patients made up exclusively of abdominal septic shock patients who met the consensus criteria for septic shock (3) was analysed. For use within scores or stand-alone experiments variables are often studied as isolated variables, not as a multidimensional whole, e.g. a recent study takes a look at the role thrombocytes play (15). To avoid this limitation, our study compares several established scores (SOFA, APACHE II, SAPS II, MODS) by a multi-dimensional neuronal network analysis. For outcome prediction the data of 382 patients was analysed by using most of the commonly documented vital parameters and doses of medicine (metric variables). Data was collected in German hospitals from 1998 to 2001. The 382 handwritten patient records were transferred to an electronic database giving the amount of 2.5 million data entries. The metric data contained in the database is composed of daily measurements and doses of medicine. We used range and plausibility checks to allow no faulty data in the electronic database. 187 of the 382 patients are deceased (49 %).
At present, there are no quantitative, objective methods for diagnosing the Parkinson disease. Existing methods of quantitative analysis by myograms suffer by inaccuracy and patient strain; electronic tablet analysis is limited to the visible drawing, not including the writing forces and hand movements. In our paper we show how handwriting analysis can be obtained by a new electronic pen and new features of the recorded signals. This gives good results for diagnostics. Keywords: Parkinson diagnosis, electronic pen, automatic handwriting analysis
Attraction and commercial success of web sites depend heavily on the additional values visitors may find. Here, individual, automatically obtained and maintained user profiles are the key for user satisfaction. This contribution shows for the example of a cooking information site how user profiles might be obtained using category information provided by cooking recipes. It is shown that metrical distance functions and standard clustering procedures lead to erroneous results. Instead, we propose a new mutual information based clustering approach and outline its implications for the example of user profiling.
The Internet as the biggest human library ever assembled keeps on growing. Although all kinds of information carriers (e.g. audio/video/hybrid file formats) are available, text based documents dominate. It is estimated that about 80% of all information worldwide stored electronically exists in (or can be converted into) text form. More and more, all kinds of documents are generated by means of a text processing system and are therefore available electronically. Nowadays, many printed journals are also published online and may even discontinue to appear in print form tomorrow. This development has many convincing advantages: the documents are both available faster (cf. prepress services) and cheaper, they can be searched more easily, the physical storage only needs a fraction of the space previously necessary and the medium will not age. For most people, fast and easy access is the most interesting feature of the new age; computer-aided search for specific documents or Web pages becomes the basic tool for information-oriented work. But this tool has problems. The current keyword based search machines available on the Internet are not really appropriate for such a task; either there are (way) too many documents matching the specified keywords are presented or none at all. The problem lies in the fact that it is often very difficult to choose appropriate terms describing the desired topic in the first place. This contribution discusses the current state-of-the-art techniques in content-based searching (along with common visualization/browsing approaches) and proposes a particular adaptive solution for intuitive Internet document navigation, which not only enables the user to provide full texts instead of manually selected keywords (if available), but also allows him/her to explore the whole database.
Data driven automatic model selection and parameter adaptation – a case study for septic shock
(2004)
In bioinformatics, biochemical pathways can be modeled by many differential equations. It is still an open problem how to fit the huge amount of parameters of the equations to the available data. Here, the approach of systematically learning the parameters is necessary. This paper propose as model selection criterion the least complex description of the observed data by the model, the minimum description length. For the small, but important example of inflammation modeling the performance of the approach is evaluated.
In bioinformatics, biochemical signal pathways can be modeled by many differential equations. It is still an open problem how to fit the huge amount of parameters of the equations to the available data. Here, the approach of systematically obtaining the most appropriate model and learning its parameters is extremely interesting. One of the most often used approaches for model selection is to choose the least complex model which “fits the needs”. For noisy measurements, the model which has the smallest mean squared error of the observed data results in a model which fits too accurately to the data – it is overfitting. Such a model will perform good on the training data, but worse on unknown data. This paper propose as model selection criterion the least complex description of the observed data by the model, the minimum description length. For the small, but important example of inflammation modeling the performance of the approach is evaluated. Keywords: biochemical pathways, differential equations, septic shock, parameter estimation, overfitting, minimum description length.
In bioinformatics, biochemical pathways can be modeled by many differential equations. It is still an open problem how to fit the huge amount of parameters of the equations to the available data. Here, the approach of systematically learning the parameters is necessary. In this paper, for the small, important example of inflammation modeling a network is constructed and different learning algorithms are proposed. It turned out that due to the nonlinear dynamics evolutionary approaches are necessary to fit the parameters for sparse, given data. Proceedings of the 15th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence - ICTAI 2003
The early prediction of mortality is one of the unresolved tasks in intensive care medicine. This contribution models medical symptoms as observations cased by transitions between hidden markov states. Learning the underlying state transition probabilities results in a prediction probability success of about 91%. The results are discussed and put in relation to the model used. Finally, the rationales for using the model are reflected: Are there states in the septic shock data?
In intensive care units physicians are aware of a high lethality rate of septic shock patients. In this contribution we present typical problems and results of a retrospective, data driven analysis based on two neural network methods applied on the data of two clinical studies. Our approach includes necessary steps of data mining, i.e. building up a data base, cleaning and preprocessing the data and finally choosing an adequate analysis for the medical patient data. We chose two architectures based on supervised neural networks. The patient data is classified into two classes (survived and deceased) by a diagnosis based either on the black-box approach of a growing RBF network and otherwise on a second network which can be used to explain its diagnosis by human-understandable diagnostic rules. The advantages and drawbacks of these classification methods for an early warning system are discussed.
In bioinformatics, biochemical pathways can be modeled by many differential equations. It is still an open problem how to fit the huge amount of parameters of the equations to the available data. Here, the approach of systematically learning the parameters is necessary. In this paper, for the small, important example of inflammation modeling a network is constructed and different learning algorithms are proposed. It turned out that due to the nonlinear dynamics evolutionary approaches are necessary to fit the parameters for sparse, given data. Keywords: model parameter adaption, septic shock. coupled differential equations, genetic algorithm.
The selection of features for classification, clustering and approximation is an important task in pattern recognition, data mining and soft computing. For real-valued features, this contribution shows how feature selection for a high number of features can be implemented using mutual in-formation. Especially, the common problem for mutual information computation of computing joint probabilities for many dimensions using only a few samples is treated by using the Rènyi mutual information of order two as computational base. For this, the Grassberger-Takens corre-lation integral is used which was developed for estimating probability densities in chaos theory. Additionally, an adaptive procedure for computing the hypercube size is introduced and for real world applications, the treatment of missing values is included. The computation procedure is accelerated by exploiting the ranking of the set of real feature values especially for the example of time series. As example, a small blackbox-glassbox example shows how the relevant features and their time lags are determined in the time series even if the input feature time series determine nonlinearly the output. A more realistic example from chemical industry shows that this enables a better ap-proximation of the input-output mapping than the best neural network approach developed for an international contest. By the computationally efficient implementation, mutual information becomes an attractive tool for feature selection even for a high number of real-valued features.
In its first part, this contribution reviews shortly the application of neural network methods to medical problems and characterizes its advantages and problems in the context of the medical background. Successful application examples show that human diagnostic capabilities are significantly worse than the neural diagnostic systems. Then, paradigm of neural networks is shortly introduced and the main problems of medical data base and the basic approaches for training and testing a network by medical data are described. Additionally, the problem of interfacing the network and its result is given and the neuro-fuzzy approach is presented. Finally, as case study of neural rule based diagnosis septic shock diagnosis is described, on one hand by a growing neural network and on the other hand by a rule based system. Keywords: Statistical Classification, Adaptive Prediction, Neural Networks, Neurofuzzy, Medical Systems
In contrast to the symbolic approach, neural networks seldom are designed to explain what they have learned. This is a major obstacle for its use in everyday life. With the appearance of neuro-fuzzy systems which use vague, human-like categories the situation has changed. Based on the well-known mechanisms of learning for RBF networks, a special neuro-fuzzy interface is proposed in this paper. It is especially useful in medical applications, using the notation and habits of physicians and other medically trained people. As an example, a liver disease diagnosis system is presented.
The prevention of credit card fraud is an important application for prediction techniques. One major obstacle for using neural network training techniques is the high necessary diagnostic quality: Since only one financial transaction of a thousand is invalid no prediction success less than 99.9% is acceptable. Due to these credit card transaction proportions complete new concepts had to be developed and tested on real credit card data. This paper shows how advanced data mining techniques and neural network algorithm can be combined successfully to obtain a high fraud coverage combined with a low false alarm rate.
This paper describes the use of a Radial Basis Function (RBF) neural network in the approximation of process parameters for the extrusion of a rubber profile in tyre production. After introducing the rubber industry problem, the RBF network model and the RBF net learning algorithm are developed, which uses a growing number of RBF units to compensate the approximation error up to the desired error limit. Its performance is shown for simple analytic examples. Then the paper describes the modelling of the industrial problem. Simulations show good results, even when using only a few training samples. The paper is concluded by a discussion of possible systematic error influences, improvements and potential generalisation benefits. Keywords: Adaptive process control; Parameter estimation; RBF-nets; Rubber extrusion
Diese Arbeit plädiert für eine rationale Behandlung von Patientendaten und untersucht dazu die Analyse der Daten mit Hilfe neuronale Netze etwas näher. Erfolgreiche Beispielanwendungen zeigen, daß die menschlichen Diagnosefähigkeiten deutlich schlechter sind als neuronale Diagnosesysteme. Für das Beispiel der neueren Architektur mit RBF-Netzen wird die Funktionalität näher erläutert und gezeigt, wie menschliche und neuronale Expertise miteinander gekoppelt werden kann. Der Ausblick deutet Anwendungen und Praxisproblematik derartiger Systeme an.
The encoding of images by semantic entities is still an unresolved task. This paper proposes the encoding of images by only a few important components or image primitives. Classically, this can be done by the Principal Component Analysis (PCA). Recently, the Independent Component Analysis (ICA) has found strong interest in the signal processing and neural network community. Using this as pattern primitives we aim for source patterns with the highest occurrence probability or highest information. For the example of a synthetic image composed by characters this idea selects the salient ones. For natural images it does not lead to an acceptable reproduction error since no a-priori probabilities can be computed. Combining the traditional principal component criteria of PCA with the independence property of ICA we obtain a better encoding. It turns out that the Independent Principal Components (IPC) in contrast to the Principal Independent Components (PIC) implement the classical demand of Shannon’s rate distortion theory.
This paper proposes a new approach for the encoding of images by only a few important components. Classically, this is done by the Principal Component Analysis (PCA). Recently, the Independent Component Analysis (ICA) has found strong interest in the neural network community. Applied to images, we aim for the most important source patterns with the highest occurrence probability or highest information called principal independent components (PIC). For the example of a synthetic image composed by characters this idea selects the salient ones. For natural images it does not lead to an acceptable reproduction error since no a-priori probabilities can be computed. Combining the traditional principal component criteria of PCA with the independence property of ICA we obtain a better encoding. It turns out that this definition of PIC implements the classical demand of Shannon’s rate distortion theory.
This paper describes the problems and an adaptive solution for process control in rubber industry. We show that the human and economical benefits of an adaptive solution for the approximation of process parameters are very attractive. The modeling of the industrial problem is done by the means of artificial neural networks. For the example of the extrusion of a rubber profile in tire production our method shows good results even using only a few training samples.
In this paper we regard first the situation where parallel channels are disturbed by noise. With the goal of maximal information conservation we deduce the conditions for a transform which "immunizes" the channels against noise influence before the signals are used in later operations. It shows up that the signals have to be decorrelated and normalized by the filter which corresponds for the case of one channel to the classical result of Shannon. Additional simulations for image encoding and decoding show that this constitutes an efficient approach for noise suppression. Furthermore, by a corresponding objective function we deduce the stochastic and deterministic learning rules for a neural network that implements the data orthonormalization. In comparison with other already existing normalization networks our network shows approximately the same in the stochastic case but, by its generic deduction ensures the convergence and enables the use as independent building block in other contexts, e.g. whitening for independent component analysis. Keywords: information conservation, whitening filter, data orthonormalization network, image encoding, noise suppression.
Im Zeitraum 1. 11. 1993 bis 30. 3. 1997 wurden 1149 allgemeinchirurgische Intensivpatienten prospektiv erfaßt, von denen 114 die Kriterien des septischen Schocks erfüllten. Die Letalität der Patienten mit einem septischen Schock betrug 47,3%. Nach Training eines neuronalen Netzes mit 91 (von insgesamt n = 114) Patienten ergab die Testung bei den verbleibenden 23 Patienten bei der Berücksichtigung von Parameterveränderungen vom 1. auf den 2. Tag des septischen Schocks folgendes Ergebnis: Alle 10 verstorbenen Patienten wurden korrekt als nicht überlebend vorhergesagt, von den 13 Überlebenden wurden 12 korrekt als überlebend vorhergesagt (Sensitivität 100%; Spezifität 92,3%).
This paper describes the use of a radial basis function (RBF) neural network. It approximates the process parameters for the extrusion of a rubber profile used in tyre production. After introducing the problem, we describe the RBF net algorithm and the modeling of the industrial problem. The algorithm shows good results even using only a few training samples. It turns out that the „curse of dimensions“ plays an important role in the model. The paper concludes by a discussion of possible systematic error influences and improvements.
The paper focuses on the division of the sensor field into subsets of sensor events and proposes the linear transformation with the smallest achievable error for reproduction: the transform coding approach using the principal component analysis (PCA). For the implementation of the PCA, this paper introduces a new symmetrical, lateral inhibited neural network model, proposes an objective function for it and deduces the corresponding learning rules. The necessary conditions for the learning rate and the inhibition parameter for balancing the crosscorrelations vs. the autocorrelations are computed. The simulation reveals that an increasing inhibition can speed up the convergence process in the beginning slightly. In the remaining paper, the application of the network in picture encoding is discussed. Here, the use of non-completely connected networks for the self-organized formation of templates in cellular neural networks is shown. It turns out that the self-organizing Kohonen map is just the non-linear, first order approximation of a general self-organizing scheme. Hereby, the classical transform picture coding is changed to a parallel, local model of linear transformation by locally changing sets of self-organized eigenvector projections with overlapping input receptive fields. This approach favors an effective, cheap implementation of sensor encoding directly on the sensor chip. Keywords: Transform coding, Principal component analysis, Lateral inhibited network, Cellular neural network, Kohonen map, Self-organized eigenvector jets.
After a short introduction into traditional image transform coding, multirate systems and multiscale signal coding the paper focuses on the subject of image encoding by a neural network. Taking also noise into account a network model is proposed which not only learns the optimal localized basis functions for the transform but also learns to implement a whitening filter by multi-resolution encoding. A simulation showing the multi-resolution capabilitys concludes the contribution.
We present a framework for the self-organized formation of high level learning by a statistical preprocessing of features. The paper focuses first on the formation of the features in the context of layers of feature processing units as a kind of resource-restricted associative multiresolution learning We clame that such an architecture must reach maturity by basic statistical proportions, optimizing the information processing capabilities of each layer. The final symbolic output is learned by pure association of features of different levels and kind of sensorial input. Finally, we also show that common error-correction learning for motor skills can be accomplished also by non-specific associative learning. Keywords: feedforward network layers, maximal information gain, restricted Hebbian learning, cellular neural nets, evolutionary associative learning
One of the most interesting domains of feedforward networks is the processing of sensor signals. There do exist some networks which extract most of the information by implementing the maximum entropy principle for Gaussian sources. This is done by transforming input patterns to the base of eigenvectors of the input autocorrelation matrix with the biggest eigenvalues. The basic building block of these networks is the linear neuron, learning with the Oja learning rule. Nevertheless, some researchers in pattern recognition theory claim that for pattern recognition and classification clustering transformations are needed which reduce the intra-class entropy. This leads to stable, reliable features and is implemented for Gaussian sources by a linear transformation using the eigenvectors with the smallest eigenvalues. In another paper (Brause 1992) it is shown that the basic building block for such a transformation can be implemented by a linear neuron using an Anti-Hebb rule and restricted weights. This paper shows the analog VLSI design for such a building block, using standard modules of multiplication and addition. The most tedious problem in this VLSI-application is the design of an analog vector normalization circuitry. It can be shown that the standard approaches of weight summation will not give the convergence to the eigenvectors for a proper feature transformation. To avoid this problem, our design differs significantly from the standard approaches by computing the real Euclidean norm. Keywords: minimum entropy, principal component analysis, VLSI, neural networks, surface approximation, cluster transformation, weight normalization circuit.
It is well known that artificial neural nets can be used as approximators of any continuous functions to any desired degree and therefore be used e.g. in high - speed, real-time process control. Nevertheless, for a given application and a given network architecture the non-trivial task remains to determine the necessary number of neurons and the necessary accuracy (number of bits) per weight for a satisfactory operation which are critical issues in VLSI and computer implementations of nontrivial tasks. In this paper the accuracy of the weights and the number of neurons are seen as general system parameters which determine the maximal approximation error by the absolute amount and the relative distribution of information contained in the network. We define as the error-bounded network descriptional complexity the minimal number of bits for a class of approximation networks which show a certain approximation error and achieve the conditions for this goal by the new principle of optimal information distribution. For two examples, a simple linear approximation of a non-linear, quadratic function and a non-linear approximation of the inverse kinematic transformation used in robot manipulator control, the principle of optimal information distribution gives the the optimal number of neurons and the resolutions of the variables, i.e. the minimal amount of storage for the neural net. Keywords: Kolmogorov complexity, e-Entropy, rate-distortion theory, approximation networks, information distribution, weight resolutions, Kohonen mapping, robot control.
It is well known that artificial neural nets can be used as approximators of any continous functions to any desired degree. Nevertheless, for a given application and a given network architecture the non-trivial task rests to determine the necessary number of neurons and the necessary accuracy (number of bits) per weight for a satisfactory operation. In this paper the problem is treated by an information theoretic approach. The values for the weights and thresholds in the approximator network are determined analytically. Furthermore, the accuracy of the weights and the number of neurons are seen as general system parameters which determine the the maximal output information (i.e. the approximation error) by the absolute amount and the relative distribution of information contained in the network. A new principle of optimal information distribution is proposed and the conditions for the optimal system parameters are derived. For the simple, instructive example of a linear approximation of a non-linear, quadratic function, the principle of optimal information distribution gives the the optimal system parameters, i.e. the number of neurons and the different resolutions of the variables.
Towards correctness of program transformations through unification and critical pair computation
(2010)
Correctness of program transformations in extended lambda-calculi with a contextual semantics is usually based on reasoning about the operational semantics which is a rewrite semantics. A successful approach is the combination of a context lemma with the computation of overlaps between program transformations and the reduction rules, which results in so-called complete sets of diagrams. The method is similar to the computation of critical pairs for the completion of term rewriting systems. We explore cases where the computation of these overlaps can be done in a first order way by variants of critical pair computation that use unification algorithms. As a case study of an application we describe a finitary and decidable unification algorithm for the combination of the equational theory of left-commutativity modelling multi-sets, context variables and many-sorted unification. Sets of equations are restricted to be almost linear, i.e. every variable and context variable occurs at most once, where we allow one exception: variables of a sort without ground terms may occur several times. Every context variable must have an argument-sort in the free part of the signature. We also extend the unification algorithm by the treatment of binding-chains in let- and letrec-environments and by context-classes. This results in a unification algorithm that can be applied to all overlaps of normal-order reductions and transformations in an extended lambda calculus with letrec that we use as a case study.
This paper shows the equivalence of applicative similarity and contextual approximation, and hence also of bisimilarity and contextual equivalence, in the deterministic call-by-need lambda calculus with letrec. Bisimilarity simplifies equivalence proofs in the calculus and opens a way for more convenient correctness proofs for program transformations. Although this property may be a natural one to expect, to the best of our knowledge, this paper is the first one providing a proof. The proof technique is to transfer the contextual approximation into Abramsky's lazy lambda calculus by a fully abstract and surjective translation. This also shows that the natural embedding of Abramsky's lazy lambda calculus into the call-by-need lambda calculus with letrec is an isomorphism between the respective term-models.We show that the equivalence property proven in this paper transfers to a call-by-need letrec calculus developed by Ariola and Felleisen.
This note shows that in non-deterministic extended lambda calculi with letrec, the tool of applicative (bi)simulation is in general not usable for contextual equivalence, by giving a counterexample adapted from data flow analysis. It also shown that there is a flaw in a lemma and a theorem concerning finite simulation in a conference paper by the first two authors.
A logical framework consisting of a polymorphic call-by-value functional language and a first-order logic on the values is presented, which is a reconstruction of the logic of the verification system VeriFun. The reconstruction uses contextual semantics to define the logical value of equations. It equates undefinedness and non-termination, which is a standard semantical approach. The main results of this paper are: Meta-theorems about the globality of several classes of theorems in the logic, and proofs of global correctness of transformations and deduction rules. The deduction rules of VeriFun are globally correct if rules depending on termination are appropriately formulated. The reconstruction also gives hints on generalizations of the VeriFun framework: reasoning on nonterminating expressions and functions, mutual recursive functions and abstractions in the data values, and formulas with arbitrary quantifier prefix could be allowed.
Zur genomweiten Genexpressionsanalyse werden Microarray-Experimente verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es, Methoden zur Präprozessierung von Microarrays der Firma Affymetrix zu evaluieren und die VSN-Methode für Experimente mit weniger als 1000 Zellen zu verbessern. Bei dieser Technologie wird die Expression jedes Gens durch mehrere Probessets gemessen. Jedes Probeset besteht aus einem Perfect-Match (PM) und einem dazugehörigen Mismatch (MM). Der Expressionswert pro Gen wird durch ein vierstufiges Verfahren aus den einzelnen Probe-Werten berechnet: Hintergrundkorrektur, Normalisierung, PM-Adjustierung und Aggregation. Für jeden dieser Schritte existieren mehrere Algorithmen. Dazu dienten die im affy-Paket des Bioconductor implementierten Methoden MAS5, RMA, VSN und die Methode sRMA von Cope et al. [Cope et al., 2006] in Kombination mit der Methode VSN von Huber et al. [Huber et al., 2002]. Den ersten Teil dieser Arbeit bildet die Reanalyse der Datensätze von Küppers et al. [Küppers et al., 2003] und Piccaluga et al. [Piccaluga et al., 2007] mit der VSN-Methode. Dabei konnte gezeigt werden, dass die VSN-Methode gegenüber Klein et al. [Klein et al., 2001] Vorteile zeigt. Bei beiden Datensätzen wurden zusätzliche Gene gefunden, die für die Pathogenese der jeweiligen Tumorarten wichtig sein können. Einige der zusätzlich gefunden Gene wurden durch andere wissenschaftliche Arbeiten bestätigt. Die Gene, die bisher in keinem Zusammenhang mit der untersuchten Tumorart stehen, sind eine Möglichkeit für die weitere Forschung. Vor allem der Zytokine/Zytokine Signalweg wurde bei beiden Reanalysen als überrepräsentiert erkannt. Da für einige Microarray-Experimente die Anzahl der Zellen und damit die Menge an mRNA nur begrenzt zur Verfügung stehen, müssen die Laborarbeit und die statistischen Analysen angepasst werden. Hierzu werden fünf Methoden für die Präprozessierung untersucht, um zu evaluieren, welche Methode geeignet ist, derartige Expressionsdaten zu verrechnen. Auf Basis eines Testdatensatzes der bereits zur Etablierung des Laborprozesses diente werden Expressionswerte durch empirische Verteilung, Gammaverteilung und ein linear gemischtes Modell simuliert. Die Simulation lässt sich in vier Schritte einteilen: Wahl der Verteilung, Simulation der Expressionsmatrix, Simulation der differentiellen Expression, Sortierung der Probes innerhalb des Probesets. Anschließend werden die fünf Präprozessierungsmethoden mit diesen simulierten Expressionsdaten auf ihre Sensitivität und Spezifität untersucht. Während sich bei den empirisch und gammaverteilt simulierten Expressionsdaten kein eindeutiges Ergebnis abzeichnet, hat sVSN bei den Daten aus dem linear gemischten Modell die größte Sensitivität und die größte Spezifität. Der in dieser Arbeit entwickelte sVSN-Algorithmus wurde zum ersten Mal angewendet und bewertet. Abschließend wird ein Teildatensatz von Brune et al. verwendet und hinsichtlich der fünf Präprozessierungsmethoden untersucht. Die Ergebnisse der sVSN-Methode wird im Detail weiter verfolgt. Die zusätzlich gefunden Gene können durch bereits veröffentlichte Arbeiten bestätigt werden. Letztendlich zeigt sich, dass neuere statistische Methoden (wie das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte sVSN) bei der Analyse von Affymetrix Microarrays einen Vorteil bringen. Die sVSN und sRMA Methoden zeigen Vorteile, da die Probes nach der Normalisierung gewichtet werden, bevor diese aggregiert werden. Die MAS5-Methode schneidet am schlechtesten ab und sollte bei geringen Zellmengen nicht eingesetzt werden. Für die Analyse mit geringer Menge an mRNA müssen weitere Untersuchungen vorgenommen werden, um eine geeignete statistische Methode für die Analyse der Expressionsdaten zu finden.
Ambiguity and communication
(2009)
The ambiguity of a nondeterministic finite automaton (NFA) N for input size n is the maximal number of accepting computations of N for an input of size n. For all k, r 2 N we construct languages Lr,k which can be recognized by NFA's with size k poly(r) and ambiguity O(nk), but Lr,k has only NFA's with exponential size, if ambiguity o(nk) is required. In particular, a hierarchy for polynomial ambiguity is obtained, solving a long standing open problem (Ravikumar and Ibarra, 1989, Leung, 1998).
Bayessche Methoden zur Schätzung von Stammbäumen mit Verzweigungszeitpunkten aus molekularen Daten
(2009)
Ein großes Ziel der Evolutionsbiologie ist es, die Stammesgeschichte der Arten zu rekonstruieren. Historisch verwendeten Systematiker hierfür morphologische und anatomische Merkmale. Mit dem stetigen Zuwachs an verfügbaren Sequenzdaten werden heute verstärkt Methoden entwickelt und eingesetzt, welche die Rekonstruktion auf Basis von molekularen Daten ermöglichen. Im Fokus der aktuellen Forschung steht die Anwendung und Weiterentwicklung Bayesscher Methoden. Diese Methoden besitzen große Popularität, da sie in Verbindung mit Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren eingesetzt werden können, um einen Stammbaum zu vorgegebenen Spezies zu schätzen und dessen Variabilität zu bestimmen. Im Rahmen dieser Dissertation wurde die erweiterbare Software TreeTime entwickelt. TreeTime bietet Schnittstellen für die Einbindung von molekularen Evolutions- und Ratenänderungsmodellen und stellt neu entwickelte Methoden bereit, um Stammbäume mit Verzweigungszeitpunkten zu rekonstruieren. In TreeTime werden die molekularen Daten und die zeitlichen Informationen, wie z.B. Fossilfunde, in einem Bayes-Verfahren simultan berücksichtigt, um die Zeitpunkte der Artaufspaltungen genauer zu datieren. Für die Anwendung Bayesscher Methoden in der Rekonstruktion von Stammbäumen wird ein stochastisches Modell benötigt, das die Evolution der molekularen Sequenzen entlang den Kanten eines Stammbaums beschreibt. Der Mutationsprozess der Sequenzen wird durch ein molekulares Evolutionsmodell definiert. Die Verwendung der klassischen molekularen Evolutionsmodelle impliziert die Annahme einer konstanten Evolutionsgeschwindigkeit der Sequenzen im Stammbaum. Diese Annahme wird als Hypothese der molekularen Uhr bezeichnet und bildet die Grundlage zum Schätzen der Verzweigungszeiten des Stammbaums. Der Verzweigungszeitpunkt, an dem sich zwei Spezies im Stammbaum aufspalten, spiegelt sich in der Ähnlichkeit der zugehörigen molekularen Sequenzen. Je älter dieser Verzweigungszeitpunkt ist, desto größer ist die Anzahl der unterschiedlichen Positionen in den Sequenzen. Häufig ist jedoch die Annahme der molekularen Uhr verletzt, so dass in gewissen Teilbereichen eines Stammbaums eine erhöhte Evolutionsgeschwindigkeit nachweisbar ist. Falls die Verletzung konstanter Evolutionsgeschwindigkeiten nicht ausgeschlossen werden kann, sollten schwankende Mutationsraten in der Modellierung explizit berücksichtigt werden. Hierfür wurden verschiedene Ratenänderungsmodelle vorgeschlagen. Bisher sind nur wenige dieser Ratenänderungsmodelle in Softwarepaketen verfügbar und ihre Eigenschaften sind nicht ausreichend erforscht. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Bereitstellung von Bayesschen Modellen und Methoden zum Schätzen von Stammbäumen mit Verzweigungszeitpunkten. Die Methoden sollten auch bei unterschiedlichen Evolutionsgeschwindigkeiten im Stammbaum anwendbar sein. Vorgestellt wird ein neues Ratenänderungsmodell, eine neue Möglichkeit der Angabe von flexiblen Beschränkungen für die Topologie des Stammbaums sowie die Nutzung dieser Beschränkungen für die zeitliche Kalibrierung. Das neue Raten Änderungsmodell sowie die topologischen und zeitlichen Beschränkungen werden in einen modularen Softwareentwurf eingebettet. Durch den erweiterbaren Entwurf können bestehende und zukünftige molekulare Evolutionsmodelle und Ratenänderungsmodelle in die Software eingebunden und verwendet werden. Die vorgestellten Modelle und Methoden werden gemäß dem Softwareentwurf in das neu entwickelte Programm TreeTime aufgenommen und effzient implementiert. Zusätzlich werden bereits vorhandene Modelle programmiert und eingebunden, die nicht in anderen Softwarepaketen verfügbar sind. Des Weiteren wird eine neue Methode entwickelt und angewendet, um die Passgenauigkeit eines Modells für die Apriori-Verteilung auf der Menge der Baumtopologien zu beurteilen. Diese Methode wird zur Auswahl geeigneter Modelle benutzt, indem eine Auswertung der beobachteten Baumtopologien der Datenbank TreeBASE durchgeführt wird. Anschließend wird die Software TreeTime in einer Simulationsstudie eingesetzt, um die Eigenschaften der implementierten Ratenänderungsmodelle zu vergleichen. Die Software wird für die Rekonstruktion des Stammbaums zu 38 Spezies aus der Familie der Eidechsen (Lacertidae) verwendet. Da die zugehörigen molekularen Daten von der Hypothese der molekularen Uhr abweichen, werden unterschiedliche Ratenänderungsmodelle bei der Rekonstruktion verwendet und abschließend bewertet. ........
Gegenstand dieser Arbeit war die Analyse der Komplexität von Kosten- und Erlösrechnungssystemen und ihrer Auswirkung auf die Auswahl geeigneter Instrumente für die EDV-gestützte Realisierung dieser Systeme, wobei insbesondere auf die bisherigen Ansätze der Datenbank- und Wissensuntersrutzung der Kosten- und Erlösrechnung eingegangen werden sollte. Das zweite Kapitel befaßt sich mit einer Analyse der Komplexität der in Deutschland am weitesten verbreiteten Kosten- und Erlösrechnungssysteme. Die Untersuchung der grundlegenden Gestaltungsmerkmale von Kosten- und Erlösrechnungssystemen auf ihre Komplexitätsrelevanz zeigte, daß einige Merkmale die Komplexität sehr stark beeinflussen, andere dagegen kaum, darunter auch in der betriebswirtschaftlichen Diskussion so wesentliche wie der verwendete Kostenbegriff. Den größten Einfluß auf die Komplexität von Kosten- und Erlösrechnungssystemen besitzen die Kosten- und Erlösstrukturierung sowie die Verarbeitungsarten, -methoden und -inhalte. Ein Vergleich der Grenzplankostenrechnung nach Kn.GER und FLAUT, stellvertretend Im überwiegend zweckmonistische Kostenrechnungssysteme, und der Einzelkostenrechnung nach RIEBEL als zweckpluralistischem Kosten- und Erlösrechnungssystem bezüglich der komplexitätsrelevanten Merkmale ergab eindeutige Unterschiede zwischen diesen Systemen. Während die Grenzplankostenrechnung polynomiale Platz- und Funktionskomplexitäten niedriger Grade (überwiegend quadratisch und nur im Rahmen der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung kubisch) aufweist, treten in der Einzelkostenrechnung an mehreren entscheidenden Stellen exponentielle Komplexitäten auf. Die Analyse der Komplexität dieser beiden Kosten- und Erlösrechnungssystemen zeigt einen eindeutigen Zusammenhang zwischen vielseitiger Auswertbarkeit und der Komplexität eines Systems auf, der bei einer Beurteilung von Kosten- und Erlösrechnungssystemen berücksichtigt werden muß. Für die Gestaltung von Kosten- und Erlösrechnungssystemen bedeutet dies eine grundsätzliche Wahlmöglichkeit zwischen Systemen begrenzter Auswertbarkeit und niedriger Komplexität sowie Systemen mit größerer Auswertungsvielfalt, aber deutlich höherer Komplexität. Die Komplexität von Kosten- und Erlösrechnungssystemen ist jedoch nicht als eine Folge der Auswahl eines Rechnungssystems zu betrachten, sondern resultiert letztlich aus der Komplexität einer Unternehmung und ihrer Umwelt, die unterschiedlich detailliert abgebildet werden können. Da diese Komplexitäten in Zukunft eher noch zunehmen werden, ist grundSätzlich mit einem Trend zu universelleren und komplexeren Systemen zu rechnen. Die Erweiterung der Grenzplankostenrechnung hin zu größerer Komplexität sowie die Entwicklung neuerer Ansätze wie der Prozeßkostenrechnung bestätigen beide diesen Trend. Für die weitere Untersuchung wird vorausgesetzt, daß die Grenzplankostenrechnung und die Einzelkostenrechnung die entgegengesetzten Enden eines Komplexitätsspektrums von Kosten- und Erlösrechnungssystemen bilden und daher auch das Spektrum der Anforderungen an die Instrumente zu ihrer EDV-Implementierung begrenzen. Unter einer Anzahl von neueren Entwicklungen in der EDV wurden daher zwei Konzepte ausgewählt, die zur Behandlung verschiedener Aspekte der Komplexität geeignet sind: Datenbanksysteme zur Behandlung der Platzkomplexität und Wissenssysteme zur Behandlung der Funktionskomplexität. Im folgenden werden die Erfahrungen, die bei der Realisierung von Datenbank- und Wissenssystemen für die Kosten- und Erlösrechnung gemacht wurden, unter dem Gesichtspunkt der Komplexität von Kosten- und Erlösrechnungssystemen bewertet. Bei der Betrachtung von Datenbanksystemen ist zu berücksichtigen, daß sich im Laufe der Zeit zwei unterschiedliche Anwendungstypen herauskristallisiert haben: konventionelle Datenbankanwendungen, die den herkömmlichen Paradigmen von Datenbanksystemen entsprechen, und neuere Datenbankanwendungen, die z.T. wesentlich höhere Anforderungen stellen und so die Entwicklung neuer Datenbanksysteme erforderlich machten. Beide Systeme der Kosten- und Erlösrechnung eignen sich grundSätzlich als Datenbankanwendungen, d.h. sie rechtfertigen den Einsatz von Datenbanksystemen zur Verwaltung ihrer Datenmengen. Während die Grenzplankostenrechnung aber den konventionellen Datenbankanwendungen zuzurechnen ist, weist die Einzelkostenrechnung bereits wesentliche Merkmale neuerer Datenbankanwendungen auf. Im Gegensatz zu Datenbanksystemen sind die Anforderungen an Wissenssysteme und ihre Eigenschaften sehr unpräzise, z.T. sogar widersprüchlich formuliert. Auf der Basis der gängigen Eigenschaftskataloge erscheint die Kosten- und Erlösrechnung nicht als typische Wissenssystemanwendung. Trotzdem wurden bereits mehrere Wissenssysteme für Kosten- und Erlösrechnungsprobleme (Abweichungsanalyse, Betriebsergebnisanalyse, Bestimmung von Preisuntergrenzen, konstruktionsbegleitende Kalkulation und Teilprobleme der Prozeßkostenrechnung) realisiert, von denen jedes einige der Eignungskriterien für Wissenssystemanwendungen erfüllt. Die behandelten Beispiele für Wissenssysteme im Rahmen der Kosten- und Erlösrechnung basieren überwiegend auf der Grenzplankostenrechnung. Es ist daher anzunehmen, daß die Einzelkostenrechnung auf Grund ihrer höheren Komplexität weitere Anwendungsprobleme für Wissenssysteme enthält. Insgesamt sind jedoch die Unterschiede zwischen der Grenzplankostenrechnung und der Einzelkostenrechnung im Hinblick auf den Einsatz von Wissenssystemen wesentlich weniger ausgeprägt als dies für den Einsatz von Datenbanksystemen der Fall war. Nachdem beide Systeme der Kosten- und Erlösrechnung sowohl als Datenbankanwendungen geeignet sind als auch Anwendungsprobleme für Wissenssysteme aufweisen, ist auch die Verbindung von Wissenssystemen und Datenbanksystemen in Betracht zu ziehen. Daher wurde im Anschluß die jeweiligen Vor- und Nachteile von Datenbank- und Wissenssysteme gegenübergestellt. Die Vorteile von Datenbanksystemen liegen auf den maschinennäheren Ebenen, auf denen die Vorkehrungen für Datenschutz, Datensicherung, reibungslosen Mehrbenutzerbetrieb sowie die effiziente Ausführung der Operationen geschaffen werden. Die Vorteile von Wissenssystemen liegen in der größeren Mächtigkeit der Problemlösungskomponente, der Wissenserweiterungskomponente und der Erklärungskomponente. Ein neueres Beispiel für eine Zusammenarbeit von Datenbank- und Wissenssystemen ist die Auswertung eines speziell für derartige Zwecke angelegten Data Warehouse durch das Data Mining sowie andere Analysesysteme. Ein Data Warehouse stimmt in wesentlichen Merkmalen mit der Grundrechnung der Einzelkostenrechnung überein und zeigt, daß eine Grundrechnung auf der Basis heutiger EDV -Systeme realisierbar ist. Zur Auswertung einer Datenbank dieser Größe sind spezielle Analysesysteme notwendig. Für standardisierte Auswertungen eines Data Warehouse wurden OLAP-Systeme entwickelt, deren Operationen Verallgemeinerungen mehrdimensionaler Deckungsbeitragsrechnungen sind. Bei nicht standardisierbaren Auswertungen empfiehlt sich dagegen der Einsatz von Wissenssystemen, für den das Data Mining ein Beispiel liefert. Diese Kombination von Datenbanksystem, konventionellen und Kl-Auswertungen erscheint für eine Verwendung in der Kosten- und Erlösrechnung bestens geeignet. Das vierte Kapitel befaßt sich mit Ansätzen zur Strukturierung von Daten- und Wissensbasen, die bei Datenbanksystemen als Datenmodelle, bei Wissenssystemen als Wissensrepräsentationstechniken bezeichnet werden. Dabei wurde der Unterteilung des dritten Kapitels gefolgt und zwischen konventionellen und neueren Datenmodellen sowie Wissensrepräsentationstechniken unterschieden. Die Betrachtung des Relationenmodells als Vertreters der konventionellen Datenmodelle ergab, daß es für die Grenzplankostenrechnung völlig ausreicht. Die Erfahrungen mit der Realisierung einer Grundrechnung auf der Basis des Relationenmodells haben dagegen gezeigt, daß seine syntaktischen und semantischen Mängel zu weitgehenden Vereinfachungen beim Schemaentwurf zwingen, die wiederum die Operationen der Auswertungsrechnungen unnötig komplizieren. Aus der Vielzahl semantischer und objektorientierter Datenmodelle, die für neuere Datenbankanwendungen entwickelt wurden, hat sich trotz Unterschieden in Details eine Anzahl von Konzepten herauskristallisiert, die den meisten dieser DatenmodelIe gemeinsam sind. Mit Hilfe dieser Konzepte sind die Probleme, die bei der Verwendung des Relationenmodelis auftraten, vermeidbar. Im Grunde sind daher fast alle semantischen und objektorientierten Entwurfsmodelle zur ModelIierung einer Grundrechnung geeignet. Wichtig ist jedoch,daß die Grundrechnung auch mit einem Datenbanksystem realisiert wird, dem eines dieser Datenmodelle zugrunde liegt, da bei einer Transformation auf ein relationales Datenmodell wesentliche Entwurfsüberlegungen - und damit der größte Teil des Vorteils,den semantische und objektorientierte Entwurfsmodelle bieten -, verloren gehen. Zur Realisierung einer Grundrechnung erscheinen objektrelationale Datenbanksysteme am besten geeignet, da sie einerseits objektorientierte Konzepte mit mächtigen und komfortablen Anfragesprachen verbinden und andererseits aufwärtskompatibel zu den weitverbreiteten relationalen Datenbanksystemen sind. Da sich die objektorientierten Datenmodelle als für die Modellierung einer Grundrechnung geeignet erwiesen haben, wurden unter dem Gesichtspunkt der Verbindung von Datenbank- und Wissenssystemen nur objektorientierte Wissensrepräsentationstechniken in Betracht gezogen. Zwischen semantischen und objektorientierten Datenmodellen einerseits und objektorientierten Wissensrepräsentationstechniken, vor allem semantischen Netzen und Frames, andererseits bestehen weitgehende Übereinstimmungen. Daher können z.B. framebasierte Wissenssysteme direkt auf objektorientierten Datenbanksystemen realisiert werden. Inzwischen werden aber auch objektorientierte Programmiersprachen wie C++ oder Smalltalk zur Implementierung von Wissenssystemen verwendet, von denen die objektorientierte Sprache C++ am geeignetsten erscheint, da die meisten objektorientierten und objektrelationalen Datenbanksysteme eine C++-Schnittstelle aufweisen. Abschließend ist daher festzustellen, daß das Paradigma der Objektorientierung, das in Entwurfssprachen, Datenmodellen, Wissensrepräsentationstechniken und Programmiersprachen wesentliche Einflüsse ausgeübt hat, für die Realisierung der datenbankgestützten Grundrechnung eines zweckpluralistischen Kosten- und Erlösrechnungssystems wie der Einzelkostenrechnung sowie darauf aufbauender Auswertungsrechnungen, die z.T. als Wissenssysteme realisiert werden, wesentliche Vorteile besitzt. Über die adäquatere ModelIierung der Strukturen hinaus entsteht durch den Einsatz objektorientierter Techniken zum Entwurf und zur Implementierung aller System teile ein möglichst homogenes System, das nicht zusätzlich zu der inhärenten Komplexität noch weitere Probleme durch ungeeignete Darstellungskonzepte oder schlechte Abstimmung schafft.
We provide the first non-trivial result on dynamic breadth-first search (BFS) in external-memory: For general sparse undirected graphs of initially $n$ nodes and O(n) edges and monotone update sequences of either $\Theta(n)$ edge insertions or $\Theta(n)$ edge deletions, we prove an amortized high-probability bound of $O(n/B^{2/3}+\sort(n)\cdot \log B)$ I/Os per update. In contrast, the currently best approach for static BFS on sparse undirected graphs requires $\Omega(n/B^{1/2}+\sort(n))$ I/Os. 1998 ACM Subject Classification: F.2.2. Key words and phrases: External Memory, Dynamic Graph Algorithms, BFS, Randomization.
Algorithms and data structures constitute the theoretical foundations of computer science and are an integral part of any classical computer science curriculum. Due to their high level of abstraction, the understanding of algorithms is of crucial concern to the vast majority of novice students. To facilitate the understanding and teaching of algorithms, a new research field termed "algorithm visualisation" evolved in the early 1980's. This field is concerned with innovating techniques and concepts for the development of effective algorithm visualisations for teaching, study, and research purposes. Due to the large number of requirements that high-quality algorithm visualisations need to meet, developing and deploying effective algorithm visualisations from scratch is often deemed to be an arduous, time-consuming task, which necessitates high-level skills in didactics, design, programming and evaluation. A substantial part of this thesis is devoted to the problems and solutions related to the automation of three-dimensional visual simulation of algorithms. The scientific contribution of the research presented in this work lies in addressing three concerns: - Identifying and investigating the issues related to the full automation of visual simulations. - Developing an automation-based approach to minimising the effort required for creating effective visual simulations. - Designing and implementing a rich environment for the visualisation of arbitrary algorithms and data structures in 3D. The presented research in this thesis is of considerable interest to (1) researchers anxious to facilitate the development process of algorithm visualisations, (2) educators concerned with adopting algorithm visualisations as a teaching aid and (3) students interested in developing their own algorithm animations.
Various concurrency primitives had been added to functional programming languages in different ways. In Haskell such a primitive is a MVar, joins are described in JoCaml and AliceML uses futures to provide a concurrent behaviour. Despite these concurrency libraries seem to behave well, their equivalence between each other has not been proven yet. An expressive formal system is needed. In their paper "On proving the equivalence of concurrency primitives", Jan Schwinghammer, David Sabel, Joachim Niehren, and Manfred Schmidt-Schauß define a universal calculus for concurrency primitives known as the typed lambda calculus with futures. There, equivalence of processes had been proved. An encoding of simple one-place buffers had been worked out. This bachelor’s thesis is about encoding more complex concurrency abstractions in the lambda calculus with futures and proving correctness of its operational semantics. Given the new abstractions, we will discuss program equivalence between them. Finally, we present a library written in Haskell that exposes futures and our concurrency abstractions as a proof of concept.
This paper gives a brief overview of computation models for data stream processing, and it introduces a new model for multi-pass processing of multiple streams, the so-called mp2s-automata. Two algorithms for solving the set disjointness problem with these automata are presented. The main technical contribution of this paper is the proof of a lower bound on the size of memory and the number of heads that are required for solving the set disjointness problem with mp2s-automata.
Iterative arrays (IAs) are a, parallel computational model with a sequential processing of the input. They are one-dimensional arrays of interacting identical deterministic finite automata. In this note, realtime-lAs with sublinear space bounds are used to accept formal languages. The existence of a proper hierarchy of space complexity classes between logarithmic anel linear space bounds is proved. Furthermore, an optimal spacc lower bound for non-regular language recognition is shown. Key words: Iterative arrays, cellular automata, space bounded computations, decidability questions, formal languages, theory of computation
It is shown that between one-turn pushdown automata (1-turn PDAs) and deterministic finite automata (DFAs) there will be savings concerning the size of description not bounded by any recursive function, so-called non-recursive tradeoffs. Considering the number of turns of the stack height as a consumable resource of PDAs, we can show the existence of non-recursive trade-offs between PDAs performing k+ 1 turns and k turns for k >= 1. Furthermore, non-recursive trade-offs are shown between arbitrary PDAs and PDAs which perform only a finite number of turns. Finally, several decidability questions are shown to be undecidable and not semidecidable.
We investigate a restricted one-way cellular automaton (OCA) model where the number of cells is bounded by a constant number k, so-called kC-OCAs. In contrast to the general model, the generative capacity of the restricted model is reduced to the set of regular languages. A kC-OCA can be algorithmically converted to a deterministic finite automaton (DFA). The blow-up in the number of states is bounded by a polynomial of degree k. We can exhibit a family of unary languages which shows that this upper bound is tight in order of magnitude. We then study upper and lower bounds for the trade-off when converting DFAs to kC-OCAs. We show that there are regular languages where the use of kC-OCAs cannot reduce the number of states when compared to DFAs. We then investigate trade-offs between kC-OCAs with different numbers of cells and finally treat the problem of minimizing a given kC-OCA.