La teoría cuántica puede ser generada a partir de un conjunto de ecuaciones estocásticas. Estas ecuaciones se obtienen a partir del hecho de que las soluciones de las ecuaciones de Schrodinger y Bloch están relacionadas entre sí por extensión analítica en el tiempo. En el presente trabajo, las ecuaciones estocásticas se construyen a partir de variables cuánticas, a diferencia del método de Feynman. Como resultado del análisis de estas ecuaciones, se muestra que solo una de sus soluciones está definida positivamente, todas las demás soluciones necesariamente cambian de signo y no pueden ser interpretadas como densidad de probabilidades.

Esta memoria fue concebida con el objetivo de ser un aporte tanto a la matemática como a la neurociencia computacional. En el capítulo 1 se proveen los antecedentes bibliográficos necesarios. El capítulo 2 es una investigación sobre ecuaciones diferenciales estocásticas reflejadas en el caso multidimensional con drift dado por y matriz de difusión . Se obtiene una expresión explícita para la medida estacionaria primero cuando el dominio de reflexión es acotado y de clase , y posteriormente para dominios no necesariamente suaves ni acotados, pero que son aproximables por estos últimos. También se obtienen algunos resultados de convergencia a la medida estacionaria. En el capítulo 3 se propone un nuevo modelo para la toma de decisiones, que busca conciliar las discusiones de la literatura cognitiva con los hallazgos neurobiológicos recientes. En este modelo, se utiliza el proceso de Ornstein-Uhlenbeck con reflexiones en el primer cuadrante para dar cuenta de la dinámica aleatoria de las poblaciones de neuronas que están involucradas en la toma de una decisión. A través de simulaciones computacionales se muestra que el modelo es capaz de representar varios hechos empíricos asociados a la toma de decisiones. Cabe mencionar que aunque el capítulo 2 sea una investigación independiente, ésta fue motivada absolutamente por el interés de estudiar el modelo del capítulo 3. Finalmente, en el capítulo 4 se propone un mecanismo, basado en un algoritmo de aproximación estocástica, para dar cuenta de algunos fenómenos de aprendizaje. Este mecanismo implementa las ideas que recientemente se han propuesto en el campo de la neurociencia computacional, y tiene buenas propiedades matemáticas en tanto que garantiza la convergencia casi segura a una constante. Los resultados de simulación muestran que efectivamente se logra explicar el aprendizaje aunque la lentitud de la convergencia exige que se hagan mejoras, lo que queda propuesto como una línea de trabajo futuro.

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Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Matemáticas Aplicadas. Ingeniero Civil Matemático / En la presente tesis se estudian las distribuciones cuasi-estacionarias para el proceso de Bessel en el intervalo (0,1]. Este proceso corresponde a una difusión uni-dimensional con coeficiente de drift singular en 0, la cual se extingue al llegar a 1. Debido a la naturaleza del problema, se hace un estudio sobre difusiones uni-dimensionales, tocando temas tales como condiciones de explosión, existencia y unicidad. Posteriormente se trata el problema en cuestión. La principal herramienta consiste en una representación espectral adecuada para el núcleo de transición del proceso de Bessel, obtenido a partir del Movimiento Browniano en la bola unitaria que se extingue al llegar a la frontera. Se demuestra que existe una única distribución cuasi-estacionaria para el proceso, que además resulta ser su límite de Yaglom. Se tocan algunos tópicos adicionales sobre el proceso de Bessel tales como su tipo de frontera y operadores diferenciales asociados. Esto dará orientación a una posible generalización de estos resultados a difusiones más generales.

Ingeniero Civil Matemático / La velocidad de estabilización de un sistema aleatorio es un problema que ha sido abordado tanto en Física como en Matemáticas. El objetivo de la presente memoria es entender, desde un punto de vista trayectorial, algunas condiciones que aseguran la convergencia exponencial al equilibrio para procesos de difusión degenerados. Además, se desea encontrar nuevas condiciones suficientes para cuantificar esta velocidad de convergencia. Se estudian procesos de difusión de Markov que poseen una única medida invariante y que son solución de ecuaciones diferenciales estocásticas con coeficientes suficientemente regulares. Se encuentran, por un lado, la descripción como semimartingala de la derivada de Radon-Nykodim de la ley del proceso respecto a la ley invariante y, por otro lado, la descripción de las derivadas espaciales de ésta. Con esta información se prueba un teorema que da condiciones suficientes para la convergencia exponencial al equilibrio de la ley del proceso, cuando la distribuciones iniciales son suficientemente regulares. Se muestra que con este teorema se pueden obtener condiciones similares a las existentes en la literatura. Por completitud del trabajo, primero se entregan los resultados básicos necesarios para el desarrollo posterior, con énfasis en el enfoque trayectorial de la disipación de entropía desarrollado por Fontbona y Jourdain \cite{F-J} y en los resultados de Villani \cite{VB} sobre convergencia exponencial de algunos procesos de difusión degenerados. A continuación, se muestra como incluir, desde el punto de vista trayectorial, las derivadas de la densidad de Radon-Nykodim de la ley del proceso respecto a su ley invariante. Se estudia la forma en que estas derivadas intervienen en una nueva entropía que cuantifica la convergencia. Esto permite encontrar condiciones basadas sólo en los coeficientes y en la medida de equilibrio, para asegurar decaimiento exponencial de esta nueva entropía. Gracias a esto es posible recuperar algunos de los teoremas de Villani y obtener algunas extensiones.

El objetivo de la presente memoria de tesis es la modelación y estudio de problemas de tratamiento de recursos acuíferos mediante la utilización de biorreactores. En la Introducción de esta memoria se hace una revisión del problema de las aguas residuales, los métodos y fases del tratamiento de descontaminación, y se enfatiza la etapa de tratamiento secundario, cuya finalidad es la reducción de la materia orgánica presente en las aguas. Se introduce al biorreactor como herramienta para el tratamiento de la materia orgánica mediante el uso de microorganismos, los cuales se alimentan de ella. Se realiza una revisión de los modelos existentes para biorreactores, tanto en el caso determinista como en el estocástico, remarcándose la existencia de resultados de extinción de la biomasa y exclusión competitiva en el caso de dos especies. La presente tesis se divide en dos partes. En la Parte I se estudia un modelo estocástico de tratamiento de aguas mediante un biorreactor secuencial por lotes. Para ello, en el Capítulo 2 se desarrolla un modelo estocástico de biorreactores; esto se hace mediante un límite de aproximaciones de la dinámica del biorreactor por procesos de nacimiento y muerte. En el Capítulo 3 se estudia la existencia y unicidad de soluciones de la ecuación diferencial estocástica controlada que define la dinámica del biorreactor, cuyos coeficientes no cumplen las condiciones de tipo Lipschitz habitualmente requeridas para este tipo de resultados. En el Capítulo 4 se plantea el problema de descontaminación de aguas a tiempo mínimo mediante el uso de biorreactores secuenciales por lotes, con el modelo obtenido en el Capítulo 2, y se muestra que bajo cualquier estrategia admisible, la probabilidad de extinción de la biomasa es positiva, lo que hace que el tiempo esperado de tratamiento sea infinito. Con esto se prueba que el problema así formulado no tiene solución factible. En particular, esto muestra que la estrategia de llenado más rápido no es óptima para el problema estudiado, no obstante lo era para el problema determinista. Se plantean entonces otros problemas de control estocástico relevantes para el biorreactor secuencial por lotes, que pueden ser abordados en el contexto del modelo desarrollado. En la Parte 2 se estudia un problema de biorremediación de recursos acuíferos naturales mediante el uso de quimiostatos. En el Capítulo 5, se estudia el problema de descontaminación de recursos de gran volumen mediante un quimiostato de volumen mucho menor. Esto hace que haya zonas con difícil acceso al aparato descontaminante, por lo que se produce un gradiente de concentraciones en el recurso y no se puede aplicar la hipótesis de homogeneidad de sustrato. Esto se modela mediante la separación del recurso en dos zonas, llamadas zona activa, la que tiene fácil acceso a la descontaminación, y zona muerta, la que se descontamina por difusión con la zona activa. Se busca encontrar estrategias de descontaminación a tiempo mínimo controlando la velocidad de bombeo del quimiostato, y comparar dichas estrategias con la del caso homogéneo. Finalmente, se presentan las conclusiones, los problemas abiertos, y posibles direcciones de trabajo futuro.

Doctora en Ciencias de la Ingeniería, Mención Modelación Matemática / El objetivo de este trabajo es explorar el comportamiento de los procesos de rami ficación evolucionando a tiempo y estados continuos, y encontrar representaciones para su trayectoria y su genealogía. En el primer capítulo se muestra que un proceso de ramifi cación condicionado a no extinguirse es la única solución fuerte de una ecuación diferencial estocástica conducida por un movimiento Browniano y una medida puntual de Poisson, más un subordinador que representa la inmigración, dónde estos procesos son mutuamente independientes. Para esto se usa el hecho de que es posible obtener la ley del proceso condicionado a partir del proceso original, a través de su h-transformada, y se da una manera trayectorial de construir la inmigración a partir de los saltos del proceso. En el segundo capítulo se encuentra una representación para los procesos de rami ficación con crecimiento logístico, usando ecuaciones estocásticas. En particular, usando la de finición general dada por A. Lambert, se prueba que un proceso logístico es la única solución fuerte de una ecuación estocástica conducida por un movimiento Browniano y una medida puntual de Poisson, pero con un drift negativo fruto de la competencia entre individuos. En este capítulo se encuentra además una ecuación diferencial estocástica asociada con un proceso logístico condicionado a no extinguirse, suponiendo que éste existe y que puede ser de finido a través de una h-transformada. Esta representación muestra que nuevamente el condicionamiento da origen a un término correspondiente a la inmigración, pero en este caso dependiente de la población. Por último, en el tercer capítulo se obtiene una representación de tipo Ray-Knight para los procesos de ramifi cación logísticos, lo que da una descripción de su genealogía continua. Para esto, se utiliza la construcción de árboles aleatorios continuos asociados con procesos de Lévy generales dada por J.-F. Le Gall e Y. Le Jan, y una generalización del procedimiento de poda desarrollado por R. Abraham, J.-F. Delmas. Este resultado extiende la representación de Ray-Knight para procesos de difusión logísticos dada por V. Le, E. Pardoux y A. Wakolbinger.

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[ES] La naturaleza aleatoria que caracteriza algunos fenómenos en sistemas físicos reales (e.g., ingeniería, biología, economía, finanzas, epidemiología y otros) nos ha planteado el desafío de un cambio de paradigma del modelado matemático y el análisis de sistemas dinámicos, y a tratar los fenómenos aleatorios como variables aleatorias o procesos estocásticos. Este enfoque novedoso ha traído como consecuencia nuevas especificidades que la teoría clásica del modelado y análisis de sistemas dinámicos deterministas no ha podido cubrir. Afortunadamente, maravillosas contribuciones, realizadas sobre todo en el último siglo, desde el campo de las matemáticas por científicos como Kolmogorov, Langevin, Lévy, Itô, Stratonovich, sólo por nombrar algunos; han abierto las puertas para un estudio bien fundamentado de la dinámica de sistemas físicos perturbados por ruido. En la presente tesis se discute el uso de ecuaciones diferenciales algebraicas estocásticas (EDAEs) para el modelado de sistemas multifísicos en red afectados por perturbaciones estocásticas, así como la evaluación de su estabilidad asintótica a través de exponentes de Lyapunov (ELs). El estudio está enfocado en EDAEs d-index-1 y su reformulación como ecuaciones diferenciales estocásticas ordinarias (EDEs). Fundamentados en la teoría ergódica, es factible analizar los ELs a través de sistemas dinámicos aleatorios (SDAs) generados por EDEs subyacentes. Una vez garantizada la existencia de ELs bien definidas, hemos procedido al uso de técnicas de simulación numérica para determinar los ELs numéricamente. Hemos implementado métodos numéricos basados en descomposición QR discreta y continua para el cómputo de la matriz de solución fundamental y su uso en el cálculo de los ELs. Las características numéricas y computacionales más relevantes de ambos métodos se ilustran mediante pruebas numéricas. Toda esta investigación sobre el modelado de sistemas con EDAEs y evaluación de su estabilidad a través de ELs calculados numéricamente, tiene una interesante aplicación en ingeniería. Esta es la evaluación de la estabilidad dinámica de sistemas eléctricos de potencia. En el presente trabajo de investigación, implementamos nuestros métodos numéricos basados en descomposición QR para el test de estabilidad dinámica en dos modelos de sistemas eléctricos de potencia de una-máquina bus-infinito (OMBI) afectados por diferentes perturbaciones ruidosas. El análisis en pequeña-señal evidencia el potencial de las técnicas propuestas en aplicaciones de ingeniería. / [CA] La naturalesa aleatòria que caracteritza alguns fenòmens en sistemes físics reals (e.g., enginyeria, biologia, economia, finances, epidemiologia i uns altres) ens ha plantejat el desafiament d'un canvi de paradigma del modelatge matemàtic i l'anàlisi de sistemes dinàmics, i a tractar els fenòmens aleatoris com a variables aleatòries o processos estocàstics. Aquest enfocament nou ha portat com a conseqüència noves especificitats que la teoria clàssica del modelatge i anàlisi de sistemes dinàmics deterministes no ha pogut cobrir. Afortunadament, meravelloses contribucions, realitzades sobretot en l'últim segle, des del camp de les matemàtiques per científics com Kolmogorov, Langevin, Lévy, Itô, Stratonovich, només per nomenar alguns; han obert les portes per a un estudi ben fonamentat de la dinàmica de sistemes físics pertorbats per soroll. En la present tesi es discuteix l'ús d'equacions diferencials algebraiques estocàstiques (EDAEs) per al modelatge de sistemes multifísicos en xarxa afectats per pertorbacions estocàstiques, així com l'avaluació de la seua estabilitat asimptòtica a través d'exponents de Lyapunov (ELs). L'estudi està enfocat en EDAEs d-index-1 i la seua reformulació com a equacions diferencials estocàstiques ordinàries (EDEs). Fonamentats en la teoria ergòdica, és factible analitzar els ELs a través de sistemes dinàmics aleatoris (SDAs) generats per EDEs subjacents. Una vegada garantida l'existència d'ELs ben definides, hem procedit a l'ús de tècniques de simulació numèrica per a determinar els ELs numèricament. Hem implementat mètodes numèrics basats en descomposició QR discreta i contínua per al còmput de la matriu de solució fonamental i el seu ús en el càlcul dels ELs. Les característiques numèriques i computacionals més rellevants de tots dos mètodes s'illustren mitjançant proves numèriques. Tota aquesta investigació sobre el modelatge de sistemes amb EDAEs i avaluació de la seua estabilitat a través d'ELs calculats numèricament, té una interessant aplicació en enginyeria. Aquesta és l'avaluació de l'estabilitat dinàmica de sistemes elèctrics de potència. En el present treball de recerca, implementem els nostres mètodes numèrics basats en descomposició QR per al test d'estabilitat dinàmica en dos models de sistemes elèctrics de potència d'una-màquina bus-infinit (OMBI) afectats per diferents pertorbacions sorolloses. L'anàlisi en xicotet-senyal evidencia el potencial de les tècniques proposades en aplicacions d'enginyeria. / [EN] The random nature that characterizes some phenomena in the real-world physical systems (e.g., engineering, biology, economics, finance, epidemiology, and others) has posed the challenge of changing the modeling and analysis paradigm and treat these phenomena as random variables or stochastic processes. Consequently, this novel approach has brought new specificities that the classical theory of modeling and analysis for deterministic dynamical systems cannot cover. Fortunately, stunning contributions made overall in the last century from the mathematics field by scientists such as Kolmogorov, Langevin, Lévy, Itô, Stratonovich, to name a few; have opened avenues for a well-founded study of the dynamics in physical systems perturbed by noise. In the present thesis, we discuss stochastic differential-algebraic equations (SDAEs) for modeling multi-physical network systems under stochastic disturbances, and their asymptotic stability assessment via Lyapunov exponents (LEs). We focus on d-index-1 SDAEs and their reformulation as ordinary stochastic differential equations (SDEs). Supported by the ergodic theory, it is feasible to analyze the LEs via the random dynamical system (RDSs) generated by the underlying SDEs. Once the existence of well-defined LEs is guaranteed, we proceed to the use of numerical simulation techniques to determine the LEs numerically. Discrete and continuous QR decomposition-based numerical methods are implemented to compute the fundamental solution matrix and use it in the computation of the LEs. Important numerical and computational features of both methods are illustrated through numerical tests. All this investigation concerning systems modeling through SDAEs and their stability assessment via computed LEs finds an appealing engineering application in the dynamic stability assessment of power systems. In this research work, we implement our QR-based numerical methods for testing the dynamic stability in two types of single-machine infinite-bus (SMIB) power system models perturbed by different noisy disturbances. The analysis in small-signal evidences the potential of the proposed techniques in engineering applications. / Mi agradecimiento al estado ecuatoriano que, a través del Programa de Becas para el Fortalecimiento y Desarrollo del Talento Humano en Ciencia y Tecnología 2012 de la Secretaría Nacional de Educación Superior, Ciencia y Tecnología (SENESCYT), han financiado mis estudios de doctorado. / González Zumba, JA. (2020). Dynamic Modeling and Stability Analysis of Stochastic Multi-Physical Systems Applied to Electric Power Systems [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/158558 / TESIS