Numerical methods for the inverse dynamics simulation of underactuated mechanical systems

In der vorliegenden Dissertation wird die Simulation der inversen Dynamik unteraktuierter Mehrkörpersysteme behandelt. Insbesondere werden Steuerungsprobleme der Bahnverfolgung für differentiell flache unteraktuierte Systeme untersucht. Mit Hilfe von Servobindungen werden die Steuerungsprobleme der Bahnverfolgung für unteraktuierte Systeme formuliert. Die betrachteten Probleme werden unteraktuierte Servobindungsprobleme genannt. Minimalkoordinaten, abhängige oder redundante Koordinaten werden zur Formulierung unteraktuierter Servobindungsprobleme verwendet. Die Formulierung ergibt differential-algebraische Gleichungen mit hohem Index. Die diskrete Nullraum-Methode ermöglicht den Übergang von redundanten Koordinaten zu Minimalkoordinaten. Da die numerische Lösung der differential-algebraischen Gleichungen mit hohem Index anspruchsvoll ist und die flachheitsbasierte analytische Lösung für komplizierte unteraktuierte Systeme nicht praktikabel ist, werden Methoden zur Indexreduktion vor der direkten Zeitdiskretisierung eingesetzt. Eine spezielle Projektionsmethode wird angewendet, um den Index von fünf auf drei zu reduzieren. Die Methode erfordert die Berechnung von Projektionsmatrizen, die in der redundanten Koordinaten Formulierung konstant und in der Minimalkoordinaten Formulierung zeitabhängig sind. Eine neue Methode, Indexreduktion durch minimale Erweiterung genannt, wird in dieser Dissertation entwickelt und für Servobindungsprobleme unteraktuierter Systeme verwendet. Die beiden Methoden werden auf repräsentative numerische Beispiele angewandt. Insbesondere wird schon gezeigt, dass sich die neu entwickelte Indexreduktionsmethode zur Lösung involvierter Probleme eignet, die bislang mit der Projektionsmethode nicht gelöst werden konnten

E-Negotiation systems: A theoretical framework and empirical investigation

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Global Reactions to COVID-19 on Twitter: A Labelled Dataset with Latent Topic, Sentiment and Emotion Attributes

This paper presents a large, labelled dataset on people's responses and expressions related to the COVID-19 pandemic over the Twitter platform. From 28 January 2020 to 1 Jan 2021, we retrieved over 132 million public Twitter posts (i.e., tweets) from more than 20 million unique users using four keywords: "corona", "wuhan", "nCov" and "covid". Leveraging natural language processing techniques and pre-trained machine learning-based emotion analytic algorithms, we labelled each tweet with seventeen latent semantic attributes, including a) ten binary attributes indicating the tweet's relevance or irrelevance to the top ten detected topics, b) five quantitative emotion intensity attributes indicating the degree of intensity of the valence or sentiment (from extremely negative to extremely positive), and the degree of intensity of fear, of anger, of sadness and of joy emotions (from barely noticeable to extremely high intensity), and c) two qualitative attributes indicating the sentiment category and the dominant emotion category the tweet is mainly expressing. We report the descriptive statistics around the topic, sentiment and emotion attributes, and their temporal distributions, and discuss the dataset's possible usage in communication, psychology, public health, economics, and epidemiology research.Comment: Updated with the complete 2020 data (28 Jan 2020-1 Jan 2021

Helical Luttinger liquid on the edge of a 2-dimensional topological antiferromagnet

Boundary helical Luttinger liquid (HLL) with broken bulk time-reversal symmetry belongs to a unique topological class which may occur in antiferromagnets (AFM). Here, we search for signatures of HLL on the edge of a recently discovered topological AFM, MnBi2Te4 even-layer. Using scanning superconducting quantum interference device, we directly image helical edge current in the AFM ground state appearing at its charge neutral point. Such helical edge state accompanies an insulating bulk which is topologically distinct from the ferromagnetic Chern insulator phase as revealed in a magnetic field driven quantum phase transition. The edge conductance of the AFM order follows a power-law as a function of temperature and source-drain bias which serves as strong evidence for HLL. Such HLL scaling is robust at finite fields below the quantum critical point. The observed HLL in a layered AFM semiconductor represents a highly tunable topological matter compatible with future spintronics and quantum computation