A note on eigenvalues location for trace zero doubly stochastic matrices

Some results on the location of the eigenvalues of trace zero doubly stochastic matrices are provided. A result similar to that provided in [H. Perfect and L. Mirsky. Spectral properties of doubly–stochastic matrices. Monatshefte f¨ur Mathematik, 69(1):35–57, 1965.] for doubly stochastic matrices is given

The NIEP and the positive realization problem

The nonnegative inverse eigenvalue problem is the problem of determining necessary and sufficient conditions for a multiset of complex numbers to be the spectrum of a nonnegative real matrix of size equal to the cardinality of the multiset itself. The problem is longstanding and proved to be very difficult so that several variations have been defined by considering particular classes of multisets and nonnegative real matrices. In this paper, a novel variation of the problem is proposed. This variation is motivated by a practical application in the positive realization problem, that is the problem of characterizing existence and minimality of a positive state–space representation of a given transfer function

The NIEP for four dimensional Leslie and doubly stochastic matrices with zero trace from the coefficients of the characteristic polynomial

The constraints on the coefficients of the characteristic polynomials of four dimensional doubly stochastic matrices with zero trace and Leslie stochastic matrices with zero trace are determined. Then, on the basis of these constraints, the regions of the complex plane consisting of those points which can serve as characteristic roots of four dimensional doubly stochastic matrices with zero trace and Leslie stochastic matrices with zero trace are characterized

DEM particle characterization by artificial neural networks and macroscopic experiments

The macroscopic simulation results in Discrete Element Method (DEM) simulations are determined by particle-particle contact laws. These usually depend on semi-empirical parameters, difficult to obtain by direct microscopic measurements. Sub- sequently, macroscopic experiments are performed, and their results need to be linked to the microscopic DEM simulation parameters. Here, a methodology for the identifica- tion of DEM simulation parameters by means of macroscopic experiments and dedicated artificial neural networks is presented. We first trained a feed forward artificial neural network by backward propagation reinforcement through the macroscopic results of a se- ries of DEM simulations, each with a set of particle based simulation parameters. Then, we utilized this artificial neural network to forecast the macroscopic ensemble behaviour in dependence of additional sets of particle based simulation parameters. We finally re- alized a comprehensive database, to connect particle based simulation parameters with a specific macroscopic ensemble output. The trained artificial neural network can predict the behaviour of additional sets of input parameters fast and precisely. Further, the nu- merical macroscopic behaviour obtained with the neural network is compared with the experimental macroscopic behaviour obtained with calibration experiments. We hence determined the DEM simulation parameters of a specific granular material

Progettazione, realizzazione e collaudo di un sistema embedded per l'analisi in tempo reale di segnali interni a circuiti integrati mixed-signal

Il seguente lavoro di tesi è stato realizzato presso l'azienda di Navacchio, SensorDynamics (SD). Obbiettivo principale è stato quello di realizzare una sistema, basato su dispositivo programmabile FPGA, in grado di prelevare i dati provenienti da un ASIC under test attraverso due appositi pin e renderli disponibili per la loro visualizzazione su PC. All'interno dell'ASIC è stato implementato un IP (intellectual property) che sfrutta l'AMBA bus APB già presente al suo interno. Tale IP è configurabile ed preleva 8 segnali a 32 bit. I dati, una volta trasmessi sui due pin dedicati, vengono prelevati dall'ADSI (Advanced Digital Signal Inspector) che si occupa di interpretare il loro contenuto e di inviarli su di un PC dove rende possibile la loro visualizzazione in real time. Conteporanemante, attraverso una memoria SRAM, permette l'acquisizione dei segnali a partire da un determinato evento (impostato con un segnale di trigger) per eseguire analisi post processing. L'ADSI dispone di una connessione USB con il PC e di una comunicazione UART con l'ASIC under test. Questo permette di configurare l'ASIC direttamente dall'ADSI sfruttando un'unica connessione USB con il PC. L'architettura è controllata da una CPU8051 che, a sua volta, è gestita da un apposito firmware. Tale firmware, basandosi su un processo di interruzioni,riconosce quali dati provenienti dal PC sono destinati al settaggio dell'ASIC e quali invece sono indirizzati all'ADSI. I primi vengono così girati sulla seconda UART. Il sistema è stato descritto in linguaggio VHDL sfruttando il programma Active-HDL ed è stato sintetizzato su di una board basata su di un dispositivo programmabile FPGA a 400 Kgates. Per quanto concerne invece il lato Software è stato implementato attraverso Labview tutto quello che riguarda la gestione della scheda: all'utente è mostrata un'interfaccia grafica attraverso la quale si può settare nel dettaglio l'ASIC (è possibile scegliere il componente da analizzare tra quelli realizzati da SD) e settare tutte le funzioni dell'ADSI. L'interfaccia grafica è composta da tre finestre principali: una per la gestione dell'Oscilloscopio Virtuale e per la visualizzazione dei segnali in tempo reale, una per configurare l'ASIC e l'ADSI, e una terza per controllare lo scaricamento della memoria per la modalità Snapshot. La gestione delle istruzioni generate con Labview viene eseguita da una apposita DLL di proprietà della SD. Per quanto concerne i dati provenienti dalla memoria SRAM essi vengono salvati su file già formattato in modo da visualizzarne il contenuto in grafici attraverso Matlab. Sulla scheda è stato aggiunto anche un convertitore analogico digitale al fine di controllare i test svolti sui chip

Hybrid systems in automotive electronics design

Automotive electronic design is certainly one of the most attractive and promising application domains for hybrid system techniques. Some successful hybrid system applications to automotive model development and control algorithm design have already been reported in the literature. However, despite the significant advances achieved in the past few years, hybrid methods are in general still not mature enough for their effective introduction in the automotive industry design processes at large. In this paper, we take a broad view of the development process for embedded control systems in the automotive industry with the purpose of identifying challenges and additional opportunities for hybrid systems. We identify critical steps in the design flow and extract a number of open problems where hybrid system technology might play an important role