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A final assignment for measurement and error propagation in a sophomore physics lab course.

This is high-level formal approach to Data Integration. The goal was to model DI and model a high-level integration function and prove certain features (e.g. idempotency).

Your abstract.

Sidney Hann's résumé. Created using Ganesh Mohan's résumé template.

To get the correct answer one must ask the correct question. In the field of Quantum Gravity the question has been how do we quantize General Relativity or derive a quantum theory which becomes General Relativity at low energies. Observing that Quantum Field Theory was the result of making Quantum Mechanics into a relativistic theory, I asked myself why not make QFT obey the principles of GR? I answered this question with a model I call Relativization. In a series of three papers I presented an answer to this alternative question which gives finite results for everything from black holes to particle physics. Presented at the April meeting of the American Physical Society

Göteborg universitet, Chalmers universitet

Le modèle linéaire mixte a été mis en oeuvre dès les années 1950, essentiellement dans le domaine de la génétique animale (réf. Henderson[1],[2]). Il n’a toutefois connu une utilisation plus générale qu’au cours des années 1990, en relation avec le développement de nouvelles procédures de calcul dans le cadre des logiciels statistiques. L’utilisation du modèle linéaire mixte soulève, par rapport aux modèles classiques d’analyse de la variance, un certain nombre de difficultés particulières, tant en ce qui concerne l’estimation des différents paramètres que la réalisation des tests d’hypothèses. Des informations peuvent être trouvées à ce sujet dans les articles de Littell [2002], McLean et al. [1991], et Piepho et al. [2003], et dans les livres de Demidenko [2004], McCulloch et Searle [2001],

Jwala Kumar's CV. Created based on the tccv template.