Disertační práce se zabývá lineárními diskrétními systémy s konstantními maticemi a s jedním nebo dvěma zpožděními. Hlavním cílem je odvodit vzorce analyticky popisující řešení počátečních úloh. K tomu jsou definovány speciální maticové funkce zvané diskrétní maticové zpožděné exponenciály a je dokázána jejich základní vlastnost. Tyto speciální maticové funkce jsou základem analytických vzorců reprezentujících řešení počáteční úlohy. Nejprve je uvažována počáteční úloha s impulsy, které působí na řešení v některých předepsaných bodech, a jsou odvozeny vzorce popisující řešení této úlohy. V další části disertační práce jsou definovány dvě různé diskrétní maticové zpožděné exponenciály pro dvě zpoždění a jsou dokázány jejich základní vlastnosti. Tyto diskrétní maticové zpožděné exponenciály nám dávají možnost najít reprezentaci řešení lineárních systémů se dvěma zpožděními. Tato řešení jsou konstruována v poslední kapitole disertační práce, kde je řešení tohoto problému dáno pomocí dvou různých vzorců.

Desde las contribuciones de Isaac Newton, Gottfried Wilhelm Leibniz, Jacob y Johann Bernoulli en el siglo XVII hasta ahora, las ecuaciones en diferencias y las diferenciales han demostrado su capacidad para modelar satisfactoriamente problemas complejos de gran interés en Ingeniería, Física, Epidemiología, etc. Pero, desde un punto de vista práctico, los parámetros o inputs (condiciones iniciales/frontera, término fuente y/o coeficientes), que aparecen en dichos problemas, son fijados a partir de ciertos datos, los cuales pueden contener un error de medida. Además, pueden existir factores externos que afecten al sistema objeto de estudio, de modo que su complejidad haga que no se conozcan de forma cierta los parámetros de la ecuación que modeliza el problema. Todo ello justifica considerar los parámetros de la ecuación en diferencias o de la ecuación diferencial como variables aleatorias o procesos estocásticos, y no como constantes o funciones deterministas, respectivamente. Bajo esta consideración aparecen las ecuaciones en diferencias y las ecuaciones diferenciales aleatorias. Esta tesis hace un recorrido resolviendo, desde un punto de vista probabilístico, distintos tipos de ecuaciones en diferencias y diferenciales aleatorias, aplicando fundamentalmente el método de Transformación de Variables Aleatorias. Esta técnica es una herramienta útil para la obtención de la función de densidad de probabilidad de un vector aleatorio, que es una transformación de otro vector aleatorio cuya función de densidad de probabilidad es conocida. En definitiva, el objetivo de este trabajo es el cálculo de la primera función de densidad de probabilidad del proceso estocástico solución en diversos problemas basados en ecuaciones en diferencias y diferenciales aleatorias. El interés por determinar la primera función de densidad de probabilidad se justifica porque dicha función determinista caracteriza la información probabilística unidimensional, como media, varianza, asimetría, curtosis, etc., de la solución de la ecuación en diferencias o diferencial correspondiente. También permite determinar la probabilidad de que acontezca un determinado suceso de interés que involucre a la solución. Además, en algunos casos, el estudio teórico realizado se completa mostrando su aplicación a problemas de modelización con datos reales, donde se aborda el problema de la estimación de distribuciones estadísticas paramétricas de los inputs en el contexto de las ecuaciones en diferencias y diferenciales aleatorias. / Ever since the early contributions by Isaac Newton, Gottfried Wilhelm Leibniz, Jacob and Johann Bernoulli in the XVII century until now, difference and differential equations have uninterruptedly demonstrated their capability to model successfully interesting complex problems in Engineering, Physics, Chemistry, Epidemiology, Economics, etc. But, from a practical standpoint, the application of difference or differential equations requires setting their inputs (coefficients, source term, initial and boundary conditions) using sampled data, thus containing uncertainty stemming from measurement errors. In addition, there are some random external factors which can affect to the system under study. Then, it is more advisable to consider input data as random variables or stochastic processes rather than deterministic constants or functions, respectively. Under this consideration random difference and differential equations appear. This thesis makes a trail by solving, from a probabilistic point of view, different types of random difference and differential equations, applying fundamentally the Random Variable Transformation method. This technique is an useful tool to obtain the probability density function of a random vector that results from mapping another random vector whose probability density function is known. Definitely, the goal of this dissertation is the computation of the first probability density function of the solution stochastic process in different problems, which are based on random difference or differential equations. The interest in determining the first probability density function is justified because this deterministic function characterizes the one-dimensional probabilistic information, as mean, variance, asymmetry, kurtosis, etc. of corresponding solution of a random difference or differential equation. It also allows to determine the probability of a certain event of interest that involves the solution. In addition, in some cases, the theoretical study carried out is completed, showing its application to modelling problems with real data, where the problem of parametric statistics distribution estimation is addressed in the context of random difference and differential equations. / Des de les contribucions de Isaac Newton, Gottfried Wilhelm Leibniz, Jacob i Johann Bernoulli al segle XVII fins a l'actualitat, les equacions en diferències i les diferencials han demostrat la seua capacitat per a modelar satisfactòriament problemes complexos de gran interés en Enginyeria, Física, Epidemiologia, etc. Però, des d'un punt de vista pràctic, els paràmetres o inputs (condicions inicials/frontera, terme font i/o coeficients), que apareixen en aquests problemes, són fixats a partir de certes dades, les quals poden contenir errors de mesura. A més, poden existir factors externs que afecten el sistema objecte d'estudi, de manera que, la seua complexitat faça que no es conega de forma certa els inputs de l'equació que modelitza el problema. Tot aço justifica la necessitat de considerar els paràmetres de l'equació en diferències o de la equació diferencial com a variables aleatòries o processos estocàstics, i no com constants o funcions deterministes. Sota aquesta consideració apareixen les equacions en diferències i les equacions diferencials aleatòries. Aquesta tesi fa un recorregut resolent, des d'un punt de vista probabilístic, diferents tipus d'equacions en diferències i diferencials aleatòries, aplicant fonamentalment el mètode de Transformació de Variables Aleatòries. Aquesta tècnica és una eina útil per a l'obtenció de la funció de densitat de probabilitat d'un vector aleatori, que és una transformació d'un altre vector aleatori i la funció de densitat de probabilitat és del qual és coneguda. En definitiva, l'objectiu d'aquesta tesi és el càlcul de la primera funció de densitat de probabilitat del procés estocàstic solució en diversos problemes basats en equacions en diferències i diferencials. L'interés per determinar la primera funció de densitat es justifica perquè aquesta funció determinista caracteritza la informació probabilística unidimensional, com la mitjana, variància, asimetria, curtosis, etc., de la solució de l'equació en diferències o l'equació diferencial aleatòria corresponent. També permet determinar la probabilitat que esdevinga un determinat succés d'interés que involucre la solució. A més, en alguns casos, l'estudi teòric realitzat es completa mostrant la seua aplicació a problemes de modelització amb dades reals, on s'aborda el problema de l'estimació de distribucions estadístiques paramètriques dels inputs en el context de les equacions en diferències i diferencials aleatòries. / Navarro Quiles, A. (2018). COMPUTATIONAL METHODS FOR RANDOM DIFFERENTIAL EQUATIONS: THEORY AND APPLICATIONS [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/98703

En santé publique, l’étude de la progression d’une maladie chronique et de son mécanisme peut nécessiter la modélisation conjointe de plusieurs marqueurs longitudinaux et leur structure de dépendances. Des approches de modélisation existent dans la littérature pour répondre partiellement aux objectifs de modélisation. Ces approches deviennent rapidement coûteuses et difficiles à utiliser dans certaines maladies complexes à caractère latent, dynamique et multidimensionnel, comme la maladie d’Alzheimer. Dans un tel contexte, l’objectif de cette thèse était de proposer une méthodologie innovante pour modéliser la dynamique de plusieurs processus latents et leurs influences temporelles à des fins d’interprétations causales à partir d’observations répétées de marqueurs continus Gaussiens et non Gaussiens. L’approche proposée, centrée sur des processus latents, définit un modèle structurel pour la trajectoire des processus latents et un modèle d’observation pour lier les marqueurs longitudinaux aux processus qu’ils mesurent. Dans le modèle structurel, défini en temps discret, le niveau initial et le taux de variation des processus spécifiques aux individus sont modélisés par des modèles linéaires à effets mixtes. Le modèle du taux de variation comporte une composante auto-régressive d’ordre 1 qui permet de modéliser l’effet d’un processus sur un autre processus en tenant explicitement compte du temps. Le modèle structurel, tel que défini, bénéficie des mêmes interprétations causales que les modèles à équations différentielles (ODE) de l’approche mécaniste de la causalité tout en évitant les problèmes numériques de ces derniers. Le modèle d’observation utilise des fonctions de lien paramétrées pour que le modèle puisse être appliqué à des marqueurs longitudinaux possiblement non Gaussiens. La méthodologie a été validée par des études de simulations. Cette approche, appliquée à la maladie d’Alzheimer a permis de décrire conjointement la dynamique de l’atrophie de l’hippocampe, du déclin de la mémoire épisodique, du déclin de la fluence verbale et de la perte d’autonomie ainsi que les influences temporelles entre ces dimensions dans plusieurs phases de la maladie à partir des données ADNI. / In public health, the study of the progression of a chronic disease and its mechanisms may require the joint modeling of several longitudinal markers and their dependence structure. Modeling approaches exist in the literature to partially address these modeling objectives. But these approaches become rapidly numerically expensive and difficult to use in some complex diseases involving latent, dynamic and multidimensional aspects, such as in Alzheimer’s disease. The aim of this thesis was to propose an innovative methodology for modeling the dynamics of several latent processes and their temporal influences for the purpose of causal interpretations, from repeated observations of continuous Gaussian and non Gaussian markers. The proposed latent process approach defines a structural model in discrete time for the latent processes trajectories and an observation model to relate longitudinal markers to the process they measure. In the structural model, the initial level and the rate of change of individual-specific processes are modeled by mixedeffect linear models. The rate of change model has a first order auto-regressive component that can model the effect of a process on another process by explicitly accounting for time. The structural model as defined benefits from the same causal interpretations as the models with differential equations (ODE) of the mechanistic approach of the causality while avoiding major numerical problems. The observation model uses parameterized link functions to handle possibly non-Gaussian continuous markers. The consistency of the ML estimators and the accuracy of the inference of the influence structures between the latent processes have been validated by simulation studies. This approach, applied to Alzheimer’s disease, allowed to jointly describe the dynamics of hippocampus atrophy, the decline of episodic memory, the decline of verbal fluency, and loss of autonomy as well as the temporal influences between these dimensions in several stages of Alzheimer’s dementia from the data of the ADNI initiative.

On considère la synthèse de la commande basée sur un asservissement affecté par des retards. L’approche utilisée repose sur des méthodes ensemblistes. Une partie de cette thèse est consacrée à une conception de commande active pour la compensation des retards qui apparaissent dans des canaux de communication entre le capteur et correcteur. Ce problème est considéré dans une perspective générale du cadre de commande tolérante aux défauts où des retards variés sont vus comme un mode particulier de dégradation du capteur. Le cas avec transmission de mesure retardée pour des systèmes avec des capteurs redondants est également examiné. Par conséquent, un cadre unifié est proposé afin de régler le problème de commande basé sur la transmission des mesures avec retard qui peuvent également être fournies par des capteurs qui sont affectés par des défauts soudains.Dans la deuxième partie le concept d’invariance positive pour des systèmes linéaires à retard à temps discret est exposé. En ce qui concerne l’invariance pour cette classe des systèmes dynamiques, il existe deux idées principales. La première approche repose sur la réécriture d’un tel système dans l’espace d’état augmenté et de le considérer comme un système linéaire. D’autre part, la seconde approche considère l’invariance dans l’espace d’état initial. Cependant, la caractérisation d’un tel ensemble invariant est encore une question ouverte, même pour le cas linéaire. Par conséquent, l’objectif de cette thèse est d’introduire une notion générale d’invariance positive pour des systèmes linéaires à retard à temps discret. Également, certains nouveaux éclairages sur l’existence et la construction pour les ensembles invariants positifs robustes sont détaillés. En outre, les nouveaux concepts d’invariance alternatives sont décrits. / We considered the process regulation which is based on feedback affected by varying delays. Proposed approach relies on set-based control methods. One part of the thesis examines active control design for compensation of delays in sensor-to controller communication channel. This problem is regarded in a general perspective of the fault tolerant control where delays are considered as a particular degradation mode of the sensor. Obtained results are also adapted to the systems with redundant sensing elements that are prone to abrupt faults. In this sense, an unified framework is proposed in order to address the control design with outdated measurements provided by unreliable sensors.Positive invariance for linear discrete-time systems with delays is outlined in the second part of the thesis. Concerning this class of dynamics, there are two main approaches which define positive invariance. The first one relies on rewriting a delay-difference equation in the augmented state-space and applying standard analysis and control design tools for the linear systems. The second approach considers invariance in the initial state-space. However, the initial state-space characterization is still an open problem even for the linear case and it represents our main subject of interest. As a contribution, we provide new insights on the existence of the positively invariant sets in the initial state-space. Moreover, a construction algorithm for the minimal robust D-invariant set is outlined. Additionally, alternative invariance concepts are discussed.

<div>Given a parametrized family of Iterated Function System (IFS) we give sufficient conditions for a parameter on the boundary of the connectedness locus, M, to be accessible from the complement of M.</div><div>Moreover, we provide a few examples of such parameters and describe how they are connected to Misiurewicz parameter in the Mandelbrot set, i.e. the connectedness locus of the quadratic family z^2+c.<br></div>

No description available.

<p>This thesis consists of four papers on the following topics in analysis and probability: analysis on Wiener space, asymptotic properties of orthogonal polynomials, and convergence rates in the central limit theorem. The first paper gives lower bounds on the constants in the Meyer inequality from the Malliavin calculus. It is shown that both constants grow at least like <i>(p-1)</i>^-1 or like <i>p</i> when <i>p</i> approaches 1 or ∞ respectively. This agrees with known upper bounds. In the second paper, an extremal problem on Wiener chaos motivates an investigation of the <i>L</i>^p-norms of Hermite polynomials. This is followed up by similar computations for Charlier polynomials in the third paper. In both cases, the <i>L</i>^p-norms present a peculiar behaviour with certain threshold values of p, where the growth rate and the dominating intervals undergo a rapid change. The fourth paper analyzes a connection between probability and numerical analysis. More precisely, known estimates on the convergence rate of finite difference equations are "translated" into results on convergence rates of certain functionals in the central limit theorem. These are also extended, using interpolation of Banach spaces as a main tool. Besov spaces play a central role in the emerging results.</p>

This thesis consists of four papers on the following topics in analysis and probability: analysis on Wiener space, asymptotic properties of orthogonal polynomials, and convergence rates in the central limit theorem. The first paper gives lower bounds on the constants in the Meyer inequality from the Malliavin calculus. It is shown that both constants grow at least like (p-1)-1 or like p when p approaches 1 or ∞ respectively. This agrees with known upper bounds. In the second paper, an extremal problem on Wiener chaos motivates an investigation of the Lp-norms of Hermite polynomials. This is followed up by similar computations for Charlier polynomials in the third paper. In both cases, the Lp-norms present a peculiar behaviour with certain threshold values of p, where the growth rate and the dominating intervals undergo a rapid change. The fourth paper analyzes a connection between probability and numerical analysis. More precisely, known estimates on the convergence rate of finite difference equations are "translated" into results on convergence rates of certain functionals in the central limit theorem. These are also extended, using interpolation of Banach spaces as a main tool. Besov spaces play a central role in the emerging results.

In this thesis the Lyapunov exponents of random dynamical systems are presented and investigated. The main results are: 1. In the space of all unbounded linear cocycles satisfying a certain integrability condition, we construct an open set of linear cocycles have simple Lyapunov spectrum and no exponential separation. Thus, unlike the bounded case, the exponential separation property is nongeneric in the space of unbounded cocycles. 2. The multiplicative ergodic theorem is established for random difference equations as well as random differential equations with random delay. 3. We provide a computational method for computing an invariant measure for infinite iterated functions systems as well as the Lyapunov exponents of products of random matrices. / In den vorliegenden Arbeit werden Lyapunov-Exponented für zufällige dynamische Systeme untersucht. Die Hauptresultate sind: 1. Im Raum aller unbeschränkten linearen Kozyklen, die eine gewisse Integrabilitätsbedingung erfüllen, konstruieren wir eine offene Menge linearer Kyzyklen, die einfaches Lyapunov-Spektrum besitzen und nicht exponentiell separiert sind. Im Gegensatz zum beschränkten Fall ist die Eingenschaft der exponentiellen Separiertheit nicht generisch in Raum der unbeschränkten Kozyklen. 2. Sowohl für zufällige Differenzengleichungen, als auch für zufällige Differentialgleichungen, mit zufälligem Delay wird ein multiplikatives Ergodentheorem bewiesen. 3.Eine algorithmisch implementierbare Methode wird entwickelt zur Berechnung von invarianten Maßen für unendliche iterierte Funktionensysteme und zur Berechnung von Lyapunov-Exponenten für Produkte von zufälligen Matrizen.

Orientador: Prof. Dr. Eduardo Guéron / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional, 2016. / Apresentamos neste trabalho um estudo sobre as equações de diferenças autônomas li-neares e não lineares que descreve um sistema dinâmico discreto. Para o caso linear, o objeti-vo foi encontrar uma solução analítica da evolução temporal do sistema e a partir desta solu-ção estudamos a estabilidade do sistema. No caso do não linear, na impossibilidade de deter-minar uma solução analítica, o que procuramos foi uma compreensão sobre a evolução quali-tativa do sistema, ou seja, fizemos um estudo qualitativo de uma família de mapas logísticos discretos, onde a partir da variação de um parâmetro verificamos alguns comportamentos co-mo: pontos fixos, órbitas periódicas, bifurcação e caos. Em ambos os casos, estudamos alguns modelos simples relacionados à Economia, Demografia ou Ecologia como exemplos de apli-cações dos aspectos teóricos estudados. / Here we present a study of the equations of linear and nonlinear autonomous differ-ences that describes a dynamic discrete system. For the linear case, the objective was to find an analytical solution of the time evolution of the system and from this solution we study the system stability. In the case of nonlinear, it is impossible to determine an analytical solution, what we seek is an understanding of the qualitative evolution of the system, ie, did a qualita-tive study of a family of discrete logistic maps, where from the change in a parameter we found some behaviors such as fixed points, periodic orbits, bifurcation and chaos. In both cas-es, we study some simple models related to Economics, Demography and Ecology as exam-ples of applications of the theoretical aspects studied.