An Analytical Approach to Programs as Data Objects

This essay accompanies a selection of 32 articles (referred to in bold face in the text and marginally marked in the bibliographic references) submitted to Aarhus University towards a Doctor Scientiarum degree in Computer Science.The author's previous academic degree, beyond a doctoral degree in June 1986, is an "Habilitation à diriger les recherches" from the Université Pierre et Marie Curie (Paris VI) in France; the corresponding material was submitted in September 1992 and the degree was obtained in January 1993.The present 32 articles have all been written since 1993 and while at DAIMI.Except for one other PhD student, all co-authors are or have been the author's students here in Aarhus

Past, Present, and Infinite Future

I was supposed to deliver one of the speeches at Wolfgang Thomas\u27s retirement ceremony. Wolfgang had called me on the phone earlier and posed some questions about temporal logic, but I hadn\u27t had good answers at the time. What I decided to do at the ceremony was to take up the conversation again and show how it could have evolved if only I had put more effort into answering his questions. Here is the imaginary conversation with Wolfgang. The contributions are (1) the first direct translation from counter-free omega-automata into future temporal formulas, (2) a definition of bimachines for omega-words, (3) a translation from arbitrary temporal formulas (including both, future and past operators) into counter-free omega-bimachines, and (4) an automata-based proof of separation: every arbitrary temporal formula is equivalent to a boolean combination of pure future, present, and pure past formulas when interpreted in omega-words

Air Force Institute of Technology Contributions to Air Force Research and Development, Calendar Year 1979

This report provides the listing of the Master of Science Theses, Doctoral dissertations, faculty consultations, and selected faculty publications completed during the 1979 calendar year at the Air Force Institute of Technology, at Wright-Patterson Air Force Base, Ohio

Annual Report, 2013-2014

Beginning in 2004/2005- issued in online format onl

Air Force Institute of Technology Research Report 2009

This report summarizes the research activities of the Air Force Institute of Technology’s Graduate School of Engineering and Management. It describes research interests and faculty expertise; lists student theses/dissertations; identifies research sponsors and contributions; and outlines the procedures for contacting the school. Included in the report are: faculty publications, conference presentations, consultations, and funded research projects. Research was conducted in the areas of Aeronautical and Astronautical Engineering, Electrical Engineering and Electro-Optics, Computer Engineering and Computer Science, Systems and Engineering Management, Operational Sciences, Mathematics, Statistics and Engineering Physics

On algorithms for large-scale graph and clustering problems

Gegenstand dieser Arbeit sind algorithmische Methoden der modernen Datenanalyse. Dabei werden vorwiegend zwei übergeordnete Themen behandelt: Datenstromalgorithmen mit Kompressionseigenschaften und Approximationsalgorithmen für Clusteringverfahren. Datenstromalgorithmen verarbeiten einen Datensatz sequentiell und haben das Ziel, Eigenschaften des Datensatzes (approximativ) zu bestimmen, ohne dabei den gesamten Datensatz abzuspeichern. Unter Clustering versteht man die Partitionierung eines Datensatzes in verschiedene Gruppen. Das erste dargestellte Problem betrifft Matching in Graphen. Hier besteht der Datensatz aus einer Folge von Einfüge- und Löschoperationen von Kanten. Die Aufgabe besteht darin, die Größe des so genannten Maximum Matchings so genau wie möglich zu bestimmen. Es wird ein Algorithmus vorgestellt, der, unter der Annahme, dass das Matching höchstens die Größe k hat, die exakte Größe bestimmt und dabei k² Speichereinheiten benötigt. Dieser Algorithmus lässt sich weiterhin verwenden um eine konstante Approximation der Matchinggröße in planaren Graphen zu bestimmen. Des Weiteren werden untere Schranken für den benötigten Speicherplatz bestimmt und eine Reduktion von gewichtetem Matching zu ungewichteten Matching durchgeführt. Anschließend werden Datenstromalgorithmen für die Nachbarschaftssuche betrachtet, wobei die Aufgabe darin besteht, für n gegebene Mengen die Paare mit hoher Ähnlichkeit in nahezu Linearzeit zu finden. Dabei ist der Jaccard Index |A ∩ B|/|A U B| das Ähnlichkeitsmaß für zwei Mengen A und B. In der Arbeit wird eine Datenstruktur beschrieben, die dies erstmalig in dynamischen Datenströmen mit geringem Speicherplatzverbrauch leistet. Dabei werden Zufallszahlen mit nur 2-facher Unabhängigkeit verwendet, was eine sehr effiziente Implementierung ermöglicht. Das dritte Problem befindet sich an der Schnittstelle zwischen den beiden Themen dieser Arbeit und betrifft das k-center Clustering Problem in Datenströmen mit einem Zeitfenster. Die Aufgabe besteht darin k Zentren zu finden, sodass die maximale Distanz unter allen Punkten zu dem jeweils nächsten Zentrum minimiert wird. Ergebnis sind ein 6-Approximationalgorithmus für ein beliebiges k und ein optimaler 4-Approximationsalgorithmus für k = 2. Die entwickelten Techniken lassen sich ebenfalls auf das Durchmesserproblem anwenden und ermöglichen für dieses Problem einen optimalen Algorithmus. Danach werden Clusteringprobleme bezüglich der Jaccard Distanz analysiert. Dabei sind wieder eine Menge N von Teilmengen aus einer Grundgesamtheit U sind und die Aufgabe besteht darin eine Teilmenge $C$ zu finden, die max 1-|X ∩ C|/|X U C| minimiert. Es wird gezeigt, dass zwar eine exakte Lösung des Problems NP-schwer ist, es aber gleichzeitig eine PTAS gibt. Abschließend wird die weit verbreitete lokale Suchheuristik für k-median und k-means Clustering untersucht. Obwohl es im Allgemeinen schwer ist, diese Probleme exakt oder auch nur approximativ zu lösen, gelten sie in der Praxis als relativ gut handhabbar, was andeutet, dass die Härteresultate auf pathologischen Eingaben beruhen. Auf Grund dieser Diskrepanz gab es in der Vergangenheit praxisrelevante Datensätze zu charakterisieren. Für drei der wichtigsten Charakterisierungen wird das Verhalten einer lokalen Suchheuristik untersucht mit dem Ergebnis, dass die lokale Suchheuristik in diesen Fällen optimale oder fast optimale Cluster ermittelt