We take a Student process that is based on independent copies of a random variable X and has trajectories in the function space D[0,1]. As a consequence of a functional central limit theorem for this process, with X in the domain of attraction of the normal law, we consider convergence in distribution of several functionals of this process and derive respective asymptotic confidence intervals for the mean of X. We explore the expected lengths and finite-sample coverage probabilities of these confidence intervals and the one obtained from the asymptotic normality of the Student t-statistic, thus concluding some alternatives to the latter confidence interval that are shorter and/or have at least as high coverage probabilities.

Cette thèse vise à utiliser la modélisation mathématique avec les outils du contrôle avancé, afin de guider les thérapies pour assurer la contraction de la tumeur. Les buts de cette thèse sont la contribution au développement des méthodes de la théorie des ensembles pour le contrôle robuste des systèmes non linéaires et le développement d’outils numériques pour l’analyse et le contrôle de la croissance tumorale en présence de chimiothérapie et=ou de traitement anti-angiogénique. Génériquement, dans le contexte de la théorie du contrôle, les techniques qui sont théoriquement basées sur certaines propriétés des sous-ensembles de l’espace d’état du système pourraient être désignées comme des méthodes de la théorie des ensembles. Dans la première partie, nous passons en revue les définitions, concepts et outils de la théorie des ensembles existants dans la littérature pour réponde efficacement à des problématiques de contrôle des systèmes linéaires et non linéaires avec contraintes dures et incertitudes. Dans ce cadre, nous nous intéressons à deux propriétés des ensembles qui sont l’invariance et la contraction. Les problèmes liés à la stabilité des systèmes peuvent être formulés en termes de calcul de leurs domaines d’attraction. Pour des fins de développement, nous rappelons les méthodes de la littérature pour la caractérisation de ces domaines d’attraction pour les systèmes linéaires et non linéaires. Une application importante de ces méthodes est le contrôle de la croissance tumorale en présence de différents traitements. Car dans cette application, plusieurs contraintes peuvent être posées pour éviter l’intoxication des patients pendant les traitements et les méthodes de la théorie des ensembles peuvent les prendre en compte facilement. Pour cette application, nous proposons une méthodologie pour déterminer les domaines d’attraction pour les modèles mathématiques choisis pour simuler la croissance tumorale. Dans la deuxième partie, nous proposons des méthodes de la théorie des ensemble pour la caractérisation des domaines d’attraction pour les systèmes non linéaires incertains. Au début, nous développons des conditions suffisantes pour l’invariance et la contraction d’un ellipsoïde pour des systèmes saturés. Ces conditions permettent de déterminer implicitement une fonction de Lyapunov quadratique locale. Nous montrerons que l’approche proposée est moins conservatrice que celles de la littérature, et donnerons un algorithme pour la caractérisation de l’ellipsoïde invariant et contractif. Pour les systèmes non linéaires incertains, nous développons une condition suffisante pour l’invariance contrôlable robuste pour le cas des incertitudes paramétriques. Une méthode basée sur cette condition est développée pour la caractérisation des domaines d’attraction des systèmes avec ces incertitudes. Ensuite, nous nous concentrons sur l’étude des systèmes non linéaires avec incertitudes additives, et nous donnons également une autre méthode pour la caractérisation de leurs domaines d’attraction. Ces méthodes sont des méthodes facilement traitables en utilisant les outils de l’optimisation convexe. Dans la troisième partie, nous développons des outils numériques pour la caractérisation des domaines d’attraction pour les modèles de la croissance tumorale en présence de traitements, en particulier la chimiothérapie et le traitement anti-angiogénique. Ces domaines contiennent tous les états des patients pour lesquels ils existent des protocoles de traitement efficaces. Dans ce cadre, nous considérons que les modèles sont incertains car les paramètres exactes qui les définissent sont en pratique inconnus. Ces outils sont basés sur les méthodes rappelées et développées dans cette thèse. Plusieurs informations utiles pour une thérapie tumorale efficace peuvent être extraites de ces domaines. / This thesis aims at using the mathematical modeling with advanced control tools to guide therapies for the contraction of the tumor. The aims of this thesis are the contribution to the development of the set-theoretic methods for robust control of nonlinear systems and the development of analytical tools for the analysis and control of tumor growth in presence of chemotherapy and/oranti-angiogenic therapy. Generically, in the context of control theory, techniques that are theoretically based on some properties of subsets of the system state space could be referred as set-theoretic methods.In the first part, we review the definitions, concepts and tools of the existing set-theoretic methods in the literature to respond effectively to the control issues of linear and nonlinear systems with hard constraints and uncertainties. In this context, we are interested in two properties of sets that are invariance and contractiveness. The problems associated with the stability of the systems may be formulated in terms of calculation of their domain of attraction. For development purposes, we recall methods from the literature for characterizing these domains of attraction for linear and nonlinear systems. An important application of these methods is the control of tumor growth in the presence of different treatments. For this application, several constraints can be imposed in order to avoid the patient intoxications during the treatments and the set-theoretic methods can consider easily these constraints. For this latter application, we propose a methodology to estimate the domains of attraction for the mathematical models chosen to simulate the tumor growth.In the second part, we propose set-theoretic methods for the characterization of the domains ofattraction for linear and nonlinear uncertain systems. At the beginning, we develop sufficient conditions for the invariance and contractiveness of an ellipsoid for saturated systems. These conditions allow implicitly determining a local Lyapunov function. We will show that the proposed approach is less conservative than those in the literature, and we give an algorithm for characterizing the invariant ellipsoids. For uncertain nonlinear systems, we develop a sufficient condition for the robust controlled invariance in the case of parametric uncertainties. A method based on this condition is developed for characterizing the domains of attraction for nonlinear systems with these uncertainties. Then we focus on the study of nonlinear systems with additive uncertainties, and we also give a method for the characterization of their domains of attraction. These methods are easily treatable using convex optimization tools.In the third part, we develop numerical tools for characterizing the domains of attraction for themodels of tumor growth in the presence of treatments, particularly chemotherapy and anti-angiogenictreatment. These domains contain all the states of the patients for whom effective treatment protocols exist. In this context, we consider that the models are uncertain and in particular the parameters that are unknown in practice. These tools are based on the methods developed in this thesis. Several useful informations for effective tumor therapy can be extracted from these domains.

The present thesis employs fuzzy-polynomial control techniques in order to improve the stability analysis and control of nonlinear systems. Initially, it reviews the more extended techniques in the field of Takagi-Sugeno fuzzy systems, such as the more relevant results about polynomial and fuzzy polynomial systems. The basic framework uses fuzzy polynomial models by Taylor series and sum-of-squares techniques (semidefinite programming) in order to obtain stability guarantees. The contributions of the thesis are: ¿ Improved domain of attraction estimation of nonlinear systems for both continuous-time and discrete-time cases. An iterative methodology based on invariant-set results is presented for obtaining polynomial boundaries of such domain of attraction. ¿ Extension of the above problem to the case with bounded persistent disturbances acting. Different characterizations of inescapable sets with polynomial boundaries are determined. ¿ State estimation: extension of the previous results in literature to the case of fuzzy observers with polynomial gains, guaranteeing stability of the estimation error and inescapability in a subset of the zone where the model is valid. ¿ Proposal of a polynomial Lyapunov function with discrete delay in order to improve some polynomial control designs from literature. Preliminary extension to the fuzzy polynomial case. Last chapters present a preliminary experimental work in order to check and validate the theoretical results on real platforms in the future. / Pitarch Pérez, JL. (2013). Contributions to fuzzy polynomial techniques for stability analysis and control [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/34773 / TESIS

Cette thèse a pour objectif d’explorer plusieurs approches pour traiter des comportements extrêmes. Nous commençons par définir une nouvelle classe M de fonctions positives et mesurables à support R^+ ayant un comportement asymptotique polynomial, strictement plus grande que la classe de fonctions à variation régulière (RV). Les fonctions U∊M sont identifiées à un indice réel, appelé le M -indice de U, correspondant à l’indice de RV si U est RV. Nous démontrons des propriétés algébriques et analytiques, ainsi que plusieurs caractérisations de M. Nous pouvons étendre M et certaines de ses propriétés à deux classes, M_∞ et M_(-∞), ensembles de fonctions dont le comportement asymptotique est de type e^x et e^(-x) respectivement. Nous généralisons également le théorème de Karamata et le théorème Taubérien de Karamata à M, et mettons en relation le domaine d’attraction de Fréchet et M, ainsi que celui de Gumbel et M_(-∞). Nous pouvons proposer une preuve unifiée des théorèmes Taubériens de type exponentiel donnés par Kohlbecker, de Bruijn, et Kasahara, en utilisant une caractérisation de M. La seconde partie de la thèse traite d’une part de l’analyse empirique des avantages économiques générées par le partenariat de Swiss Life France avec un organisme tiers, révélant des relations non linéaires entre les variables impliquées dans l’étude; d’autre part de l’analyse empirique des relations entre les risques de mortalité et de marché mettant en évidence une dépendance faible entre ces extrêmes. Dans la dernière partie de la thèse, nous proposons un nouveau modèle relationnel à risque accéléré, intégré dans une régression de Poisson, montrant un excellent ajustement aux données réelles. / The main objective of this thesis is to explore several approaches to deal with extreme behaviors. We start defining a new class M of positive and measurable functions with support R^+ and polynomial asymptotic tail behavior, strictly larger than the class of regularly varying (RV) functions. The functions U∊M are identified by a real index, called the M-index of U, which corresponds to the RV index when U is RV. Algebraic and analytic properties and characterizations of M are given. M is extended into two classes, called M_∞ and M_(-∞), of which functions have exponential asymptotic tail behaviors of the types e^x and e^(-x) respectively. Properties satisfied on M also hold on those classes. Extensions on M of Karamata’s theorem and Karamata’s Tauberian theorem are given. Relations between the domain of attraction of Fréchet and M, as well as that of Gumbel and M_(-∞) are provided. Using a characterization of M, a unified proof of the Tauberian theorems of exponential type given by Kohlbecker, de Bruijn, and Kasahara is given. The second part of the thesis presents on one hand an empirical analysis on the economic benefits generated by the partnership of Swiss Life France with a third-party organization revealing non-linear relations between variables involved in the study; on the other hand, an empirical study on relations between mortality and market risks provides evidence of weak dependence between these extremes. The last part of the thesis presents an accelerated hazard relational model, embedded in a Poisson regression framework, showing an excellent fit to real data.

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The thesis is focused on extreme value distributions and their applications. Firstly, basics of the extreme value theory for one-dimensional observations are summarized. Using the limit theorem for distribution of maximum, three extreme value distributions (Gumbel, Fréchet, Weibull) are introduced and their domains of attraction are described. Two models for parametric functions estimation based on the generalized extreme value distribution (block maxima model) and the generalized Pareto distribution (threshold model) are introduced. Parameters estimates of these distributions are derived using the method of maximum likelihood and the probability weighted moment method. Described methods are used for analysis of the rainfall data in the Brno Region. Further attention is paid to Gumbel class of distributions, which is frequently used in practice. Methods for statistical inference of multiply left-censored samples from exponential and Weibull distribution considering the type I censoring are developed and subsequently used in the analysis of synthetic musk compounds concentrations. The last part of the thesis deals with the extreme value theory for two-dimensional observations. Demonstrational software for the extreme value distributions was developed as a part of this thesis.

Esta tesis considera un enfoque basado en Lyapunov para el análisis y control de sistemas no lineales cuyas ecuaciones dinámicas son reescritas como un modelo Takagi-Sugeno o uno polinomial convexo. Estas estructuras permiten resolver problemas de control mediante técnicas de optimización convexa, más concretamente desigualdades matriciales lineales y suma de cuadrados, que son eficientes herramientas desde un punto de vista computacional. Después de proporcionar una visión general básica del estado actual en el campo de los modelos Takagi-Sugeno, esta tesis aborda cuestiones sobre las funciones de Lyapunov por trozos, dependiente de parámetros e integral de línea, con las siguientes contribuciones: Un algoritmo mejorado para estimaciones del dominio de atracción de sistemas no lineales para sistemas de tiempo continuo. Los resultados se basan en funciones de Lyapunov por trozos, desigualdades matriciales lineales y argumentaciones geométricas; enfoques basados en conjuntos de nivel en la literatura previa se han mejorado significativamente. Una función Lyapunov generalizada dependiente de parámetros para la síntesis de controladores para sistemas Takagi-Sugeno. El enfoque propone una ley de control multi-índice que retroalimenta la derivada del tiempo de las funciones de membresía del modelo Takagi-Sugeno para anular los términos que causan localidad a priori en el análisis de Lyapunov. Una nueva función integral de Lyapunov para el análisis de estabilidad de sistemas no lineales. Estos resultados generalizan aquellos basados en funciones de Lyapunov integral de línea al marco polinomial; resulta que los requisitos de independencia del camino pueden ser anulados por una definición adecuada de una función Lyapunov con términos integrales. / This thesis considers a Lyapunov-based approach for analysis and control of nonlinear systems whose dynamical equations are rewritten as a Takagi-Sugeno model or a convex polynomial one. These structures allow solving control problems via convex optimisation techniques, more specifically linear matrix inequalities and sum-of-squares, which are efficient tools from the computational point of view. After providing a basic overview of the state of the art in the field of Takagi-Sugeno models, this thesis address issues on piecewise, parameter-dependent and line-integral Lyapunov functions, with the following contributions: An improved algorithm to estimate the domain of attraction of nonlinear systems for continuous-time systems. The results are based on piecewise Lyapunov functions, linear matrix inequalities, and geometrical argumentations; level-set approaches in prior literature are significantly improved. A generalised parameter-dependent Lyapunov function for synthesis of controllers for Takagi-Sugeno systems. The approach proposed a multi-index control law that feeds back the time derivative of the membership function of the Takagi-Sugeno model to cancel out the terms that cause a priori locality in the Lyapunov analysis. A new integral Lyapunov function for stability analysis of nonlinear systems. These results generalise those based on line-integral Lyapunov functions to the polynomial framework; it turns out path-independency requirements can be overridden by an adequate definition of a Lyapunov function with integral terms. / Aquesta tesi considera un enfocament basat en Lyapunov per a l'anàlisi i control de sistemes no lineals les equacions dinàmiques dels quals són reescrites com un model Takagi-Sugeno o un de polinomial convex. Aquestes estructures permeten resoldre problemes de control mitjançant tècniques d'optimització convexa, més concretament desigualtats matricials lineals i suma de quadrats, que són eines eficients des d'un punt de vista computacional. Després de proporcionar una visió general bàsica de l'estat actual en el camp dels models Takagi-Sugeno, aquesta tesi aborda qüestions sobre les funcions de Lyapunov per trossos, dependent de paràmetres i integral de línia, amb les següents contribucions: Un algoritme millorat per a estimar el domini d'atracció de sistemes no lineals per a sistemes de temps continu. Els resultats es basen en funcions de Lyapunov per trossos, desigualtats matricials lineals i argumentacions geomètriques; enfocaments basats en conjunts de nivell en la literatura prèvia s'han millorat significativament. Una funció Lyapunov generalitzada dependent de paràmetres per a la síntesi de controladors per a sistemes Takagi-Sugeno. L'enfocament proposa una llei de control multi-índex que retroalimenta la derivada del temps de les funcions de membres del model Takagi-Sugeno per anul·lar els termes que causen localitat a priori en l'anàlisi de Lyapunov. Una nova funció integral de Lyapunov per a l'anàlisi d'estabilitat de sistemes no lineals. Aquests resultats generalitzen aquells basats en funcions de Lyapunov integral de línia al marc polinomial; resulta que els requisits d'independència del camí poden ser anul·lats per una definició adequada d'una funció Lyapunov amb termes integrals. / González Germán, IT. (2018). Contributions to analysis and control of Takagi-Sugeno systems via piecewise, parameter-dependent, and integral Lyapunov functions [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/101282 / TESIS