Theoretical Optimization of Enzymatic Biomass Processes

This dissertation introduces a complete, stochastically-based algorithmic framework Cellulect to study, optimize and predict hydrolysis processes of the structured biomass cellulose. The framework combines a comprehensive geometric model for the cellulosic substrate with microstructured crystalline/amorphous regions distribution, distinctive monomers, polymer chain lengths distribution and free surface area tracking. An efficient tracking algorithm, formulated in a serial fashion, performs the updates of the system. The updates take place reaction-wise. The notion of real time is preserved. Advanced types of enzyme actions (random cuts, reduced/non-reduced end cuts, orientation, and the possibility of a fixed position of active centers) and their modular structure (carbohydrate-binding module with a flexible linker and a catalytic domain) are taken into account within the framework. The concept of state machines is adopted to model enzyme entities. This provides a reliable, powerful and maintainable approach for modelling already known enzyme features and can be extended with additional features not taken into account in the present work. The provided extensive probabilistic catalytic mechanism description further includes adsorption, desorption, competitive inhibition by soluble product polymers, and dynamical bond-breaking reactions with inclusive dependence on monomers and their polymers states within the substrate. All incorporated parameters refer to specific system properties, providing a one to one relationship between degrees of freedom and available features of the model. Finally, time propagation of the system is based on the modified stochastic Gillespie algorithm. It provides an exact stochastic time-reaction propagation algorithm, taking into account the random nature of reaction events as well as its random occurrences. The framework is ready for constrained input parameter estimation with empirical data sets of product concentration profiles by utilizing common optimization routines. Verification of the available data for the most common enzyme kinds (EG, β-G, CBH) in the literature has been accomplished. Sensitivity analysis of estimated model parameters were carried out. Dependency of various experimental input is shown. Optimization behavior in underdetermined conditions is inspected and visualized. Results and predictions for mixtures of optimized enzymes, as well as a practical way to implement and utilize the Cellulect framework are also provided. The obtained results were compared to experimental literature data demonstrate the high flexibility, efficiency and accuracy of the presented framework for the prediction of the cellulose hydrolysis process

Testing and Active Learning of Resettable Finite-State Machines

This thesis proposes novel active-learning algorithms and testing methods for deterministic finite-state machines that (i) have a specified transition from every state on each input of the (fixed) alphabet and (ii) can be reliably reset to the initial state on request. These algorithms rely on the novel methods of construction of separating sequences. Extensive evaluation demonstrates that the described testing and learning methods are the most efficient in terms of the amount of interaction by a tester with the system under test

Finite-State Genericity : on the Diagonalization Strength of Finite Automata

Algorithmische Generizit¨atskonzepte spielen eine wichtige Rolle in der Berechenbarkeitsund Komplexit¨atstheorie. Diese Begriffe stehen in engem Zusammenhang mit grundlegenden Diagonalisierungstechniken, und sie wurden zur Erzielung starker Trennungen von Komplexit¨atsklassen verwendet. Da f¨ur jedes Generizit¨atskonzept die zugeh¨origen generischen Mengen eine co-magere Klasse bilden, ist die Analyse generischer Mengen ein wichtiges Hifsmittel f¨ur eine quantitative Analyse struktureller Ph¨anomene. Typischerweise werden Generizit¨atskonzepte mit Hilfe von Erweiterungsfunktionen definiert, wobei die St¨arke eines Konzepts von der Komplexit¨at der zugelassenen Erwiterungsfunktionen abh¨angt. Hierbei erweisen sich die sog. schwachen Generizit¨atskonzepte, bei denen nur totale Erweiterungsfunktionen ber¨ucksichtigt werden, meist als wesentlich schw¨acher als die vergleichbaren allgemeinen Konzepte, bei denen auch partielle Funktionen zugelassen sind. Weiter sind die sog. beschr¨ankten Generizit¨atskonzepte – basierend auf Erweiterungen konstanter L¨ange – besonders interessant, da hier die Klassen der zugeh¨origen generischen Mengen nicht nur co-mager sind sondern zus¨atzlich Maß 1 haben. Generische Mengen diesen Typs sind daher typisch sowohl im topologischen wie im maßtheoretischen Sinn. In dieser Dissertation initiieren wir die Untersuchung von Generizit¨at im Bereich der Theorie der Formalen Sprachen: Wir f¨uhren finite-state-Generizit¨atskonzepte ein und verwenden diese, um die Diagonalisierungsst¨arke endlicher Automaten zu erforschen. Wir konzentrieren uns hierbei auf die beschr¨ankte finite-state-Generizit¨at und Spezialf ¨alle hiervon, die wir durch die Beschr¨ankung auf totale Erweiterungsfunktionen bzw. auf Erweiterungen konstanter L¨ange erhalten. Wir geben eine rein kombinatorische Charakterisierung der beschr¨ankt finite-state-generischen Mengen: Diese sind gerade die Mengen, deren charakteristische Folge saturiert ist, d.h. jedes Bin¨arwort als Teilwort enth¨alt. Mit Hilfe dieser Charakterisierung bestimmen wir die Komplexit¨at der beschr¨ankt finitestate- generischen Mengen und zeigen, dass solch eine generische Menge nicht regul¨ar sein kann es aber kontext-freie Sprachen mit dieser Generizit¨atseigenschaft gibt. Die von uns betrachteten unbeschr¨ankten finite-state-Generizit¨atskonzepte basieren auf Moore-Funktionen und auf Verallgemeinerungen dieser Funktionen. Auch hier vergleichen wir die St¨arke der verschiedenen korrespondierenden Generizit¨atskonzepte und er¨ortern die Frage, inwieweit diese Konzepte m¨achtiger als die beschr¨ankte finite-state-Generizit ¨at sind. Unsere Untersuchungen der finite-state-Generizit¨at beruhen zum Teil auf neuen Ergebnissen ¨uber Bi-Immunit¨at in der Chomsky-Hierarchie, einer neuen Chomsky-Hierarchie f¨ur unendliche Folgen und einer gr¨undlichen Untersuchung der saturierten Folgen. Diese Ergebnisse – die von unabh¨angigem Interesse sind – werden im ersten Teil der Dissertation vorgestellt. Sie k¨onnen unabh¨angig von dem Hauptteil der Arbeit gelesen werden

Model checking for a first-order temporal logic using multiway decision graphs

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Dynamic Protocol Reverse Engineering a Grammatical Inference Approach

Round trip engineering of software from source code and reverse engineering of software from binary files have both been extensively studied and the state-of-practice have documented tools and techniques. Forward engineering of protocols has also been extensively studied and there are firmly established techniques for generating correct protocols. While observation of protocol behavior for performance testing has been studied and techniques established, reverse engineering of protocol control flow from observations of protocol behavior has not received the same level of attention. State-of-practice in reverse engineering the control flow of computer network protocols is comprised of mostly ad hoc approaches. We examine state-of-practice tools and techniques used in three open source projects: Pidgin, Samba, and rdesktop . We examine techniques proposed by computational learning researchers for grammatical inference. We propose to extend the state-of-art by inferring protocol control flow using grammatical inference inspired techniques to reverse engineer automata representations from captured data flows. We present evidence that grammatical inference is applicable to the problem domain under consideration

Equivalence and Reduction of Hidden Markov Models

This report studies when and why two Hidden Markov Models (HMMs) may represent the same stochastic process. HMMs are characterized in terms of equivalence classes whose elements represent identical stochastic processes. This characterization yields polynomial time algorithms to detect equivalent HMMs. We also find fast algorithms to reduce HMMs to essentially unique and minimal canonical representations. The reduction to a canonical form leads to the definition of 'Generalized Markov Models' which are essentially HMMs without the positivity constraint on their parameters. We discuss how this generalization can yield more parsimonious representations of stochastic processes at the cost of the probabilistic interpretation of the model parameters