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    An automatic statistical inference approach using hilbert space embeddings and approximate bayesian computation

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    El tema central de este trabajo consiste en el desarrollo de un esquema automático de inferencia estadística usando embebimientos de espacios de Hilbert y métodos Kernel, teniendo en cuenta la relevancia de la información contenida en los datos durante la estimación no paramétrica de funciones de densidad de probabilidad, así como el alineamiento de los espacios de los parámetros y las simulaciones empleados en los métodos basados en computación Bayesiana Aproximada (ABC por sus siglas en inglés)

    Desarrollo de una metodología para el análisis de confiabilidad en subredes del sistema de gas natural de Colombia con base en optimización

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    El gas natural está jugando un papel cada vez más importante en la atención de la demanda de energía a nivel mundial. El mayor costo relativo de las distintas fuentes energéticas y el impacto ambiental que dichos recursos generan, convierten al gas natural en una alternativa que ofrece mayores oportunidades de crecimiento, desarrollo y e ciencia. Aquellos países que han incorporado el gas natural como insumo esencial para su funcionamiento muestran mayor pujanza y vigor, no solo por el mayor dinamismo de la economía, sino por la competitividad industrial en términos de bajos costos y uso de nuevas tecnologías. En lo que respecta al territorio colombiano, teniendo en cuenta que el gas natural es un recurso no renovable, ante una proyección creciente de la demanda a través de los años se tiene una proyección de la oferta con tendencia hacia el declive que obliga a la búsqueda exhaustiva de nuevas fuentes productivas en el subsuelo con el fin de contrarrestar de la manera más e ciente el posible desabastecimiento generado por el desbalance entre oferta y demanda

    An automatic statistical inference approach using hilbert space embeddings and approximate bayesian computation

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    El tema central de este trabajo consiste en el desarrollo de un esquema automático de inferencia estadística usando embebimientos de espacios de Hilbert y métodos Kernel, teniendo en cuenta la relevancia de la información contenida en los datos durante la estimación no paramétrica de funciones de densidad de probabilidad, así como el alineamiento de los espacios de los parámetros y las simulaciones empleados en los métodos basados en computación Bayesiana Aproximada (ABC por sus siglas en inglés)

    Constraints on the χ_(c1) versus χ_(c2) polarizations in proton-proton collisions at √s = 8 TeV

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    The polarizations of promptly produced χ_(c1) and χ_(c2) mesons are studied using data collected by the CMS experiment at the LHC, in proton-proton collisions at √s=8  TeV. The χ_c states are reconstructed via their radiative decays χ_c → J/ψγ, with the photons being measured through conversions to e⁺e⁻, which allows the two states to be well resolved. The polarizations are measured in the helicity frame, through the analysis of the χ_(c2) to χ_(c1) yield ratio as a function of the polar or azimuthal angle of the positive muon emitted in the J/ψ → μ⁺μ⁻ decay, in three bins of J/ψ transverse momentum. While no differences are seen between the two states in terms of azimuthal decay angle distributions, they are observed to have significantly different polar anisotropies. The measurement favors a scenario where at least one of the two states is strongly polarized along the helicity quantization axis, in agreement with nonrelativistic quantum chromodynamics predictions. This is the first measurement of significantly polarized quarkonia produced at high transverse momentum
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