48 research outputs found

    Structural EM methods in phylogenetics and stemmatology

    Get PDF

    Handbook of Stemmatology

    Get PDF
    Stemmatology studies aspects of textual criticism that use genealogical methods. This handbook is the first to cover the entire field, encompassing both theoretical and practical aspects, ranging from traditional to digital methods. Authors from all the disciplines involved examine topics such as the material aspects of text traditions, methods of traditional textual criticism and their genesis, and modern digital approaches used in the field

    Tilastollisia ja informaatioteoreettisia data-analyysimenetelmiä

    Get PDF
    In this Thesis, we develop theory and methods for computational data analysis. The problems in data analysis are approached from three perspectives: statistical learning theory, the Bayesian framework, and the information-theoretic minimum description length (MDL) principle. Contributions in statistical learning theory address the possibility of generalization to unseen cases, and regression analysis with partially observed data with an application to mobile device positioning. In the second part of the Thesis, we discuss so called Bayesian network classifiers, and show that they are closely related to logistic regression models. In the final part, we apply the MDL principle to tracing the history of old manuscripts, and to noise reduction in digital signals."Data on esitys, jolla ei itsessään ole merkitystä. Kun dataa käsitellään ja sille annetaan merkitys, siitä voi syntyä informaatiota ja lopulta tietoa." [Wikipedia]. Datan muuntaminen informaatioksi on data-analyysia. Tähän sisältyvät datasta oppiminen ja siihen pohjautuvien päätelmien teko. Nykyaikaisessa data-analyysissa keskeisimpiin tieteenaloihin kuuluu tietojenkäsittelytiede, jonka roolina on tehokkaiden tietokoneessa suoritettavien sääntöjen ja algoritmien kehittäminen. Data-analyysissa tarvitaan myös muiden tieteenalojen osaamista, esimerkkeinä matematiikka, tilastotiede, tieteenfilosofia ja monet sovelletut tieteenalat kuten insinööritiede ja bioinformatiikka. Analyysin kohteena oleva data voi olla vaikkapa mittaustuloksia, kirjoitettua tekstiä tai kuvia --- näitä kaikkia datan olomuotoja esiintyy väitöskirjassa, jonka nimi on suomeksi "Tilastollisia ja informaatioteoreettisia data-analyysimenetelmiä". Väitöskirjassa data-analyysin ongelmia lähestytään kolmesta näkökulmasta, jotka ovat tilastollisen oppimisen teoria (engl. statistical learning theory), Bayes-menetelmät sekä informaatioteoreettinen lyhimmän kuvauspituuden periaate (engl. minimum description length (MDL) principle). Tilastollisen oppimisen teorian puitteissa käsitellään mahdollisuutta tehdä induktiivisia (yleistäviä) päätelmiä, jotka koskevat toistaiseksi kokonaan havaitsemattomia tapauksia, sekä lineaarisen mallin oppimista vain osittain havaitusta datasta. Jälkimmäinen tutkimus mahdollistaa tehokkaan radioaaltojen etenemisen mallintamisen, mikä puolestaan helpottaa mm. mobiililaitteiden paikannusta. Väitöskirjan toisessa osassa osoitetaan läheinen yhteys ns. Bayes-verkkoluokittelijoiden ja logistisen regression välillä. Näiden kahden parhaita puolia yhdistelemällä johdetaan uusi tehokkaiden luokittelualgoritmien perhe, jonka välityksellä voidaan saavuttaa tasapaino luokittelijan monimutkaisuuden ja oppimisnopeuden välillä. Väitöskirjan viimeisessä osassa sovelletaan MDL-periaatetta kahteen erityyppiseen ongelmaan. Ensimmäisenä ongelmana pyritään rekonstruoimaan useina erilaisina kappaleina esiintyvän tekstin syntyhistoria. Aineistona on käytetty Pyhän Henrikin latinankielisen pyhimyslegendan n. 50 erilaista tekstiversiota. Tuloksena saatava tekstiversioiden "sukupuu" tarjoaa kiinnostavaa tietoa Suomen ja Pohjoismaiden keskiajan historiasta. Toisena ongelmana tutkitaan digitaalisten signaalien, kuten digikuvien, laadun parantamista kohinaa vähentämällä. Mahdollisuus käyttää alunperin huonolaatuista signaalia on hyödyllinen mm. lääketieteellisissä kuvantamissovelluksissa

    Analysis of variation significance in artificial traditions using Stemmaweb

    Full text link

    Nation and Compilation in England, 1270-1500

    Get PDF
    Scholarship has frequently explored how people in medieval England engaged the concept of nation. Scholarship has also investigated the manners in which book production participated in and enacted cultural phenomena. Hitherto, there has been limited consideration of these two concerns together. This is problematic because the manuscripts which carry medieval texts to modern scholars offer the best evidence of contemporary reception of these texts. This dissertation fills this void. It unites questions of compilation and nation in the study of medieval England from 1270 to 1500. It explores the manner in which the collection of works in one manuscript—the manuscript matrix—engages, shapes, denies, or ignores the discourses of the English nation. The dissertation opens with consideration of the textual network of those manuscripts containing one or two tales of Geoffrey Chaucer's Canterbury Tales. It further argues that such study reveals a political interpretation at the heart of the Clerk's Tale. This dissertation's attention to the manuscript matrix also challenges longstanding proto-nationalist readings of Layamon's Brut and Thomas Malory's Morte Darthur and replaces these with more complicated interpretations of their engagement with nation. Ultimately, the manuscript matrix proves a powerful tool for demonstrating the pluralistic and paradoxical engagements with concepts of nation within late medieval England
    corecore