Th. doct.--Math. appl.--Paris 9, 1996. / Bibliogr. p. 199-204. Résumé. 1996 d'après la déclaration de dépôt légal.

Genera pronósticos para mejorar la toma de decisiones de los inversores a través de la modelación de series de tiempo en finanzas mediante fractales. Determina si las series de tiempo en finanzas poseen comportamiento browniano o comportamiento fractal. Modela series de tiempo en finanzas mediante fractales. / Tesis

El presente proyecto de tesis consiste en el diseño de antenas fractales que actúen en la banda de Televisión Digital Terrestre de Perú. El primer capítulo está centrado en dar una visión general sobre la televisión digital a nivel mundial, desde los inicios de la televisión en blanco y negro hasta llegar a los principales estándares de televisión digital, además de mostrarnos las características más resaltantes de cada una. El segundo capítulo busca sentar las bases sobre la teoría de fractales, indicándonos las características principales de un objeto fractal y sus posibles aplicaciones, haciendo un énfasis en el desarrollo de antenas para telecomunicaciones y la teoría electromagnética detrás de esta. El tercer capítulo presenta las características principales de ISDB-T en Perú, ya que este fue el estándar adoptado por Perú debido a sus mejores beneficios con respecto a las otras. Además nos brinda los parámetros necesarios para poder diseñar la antena El cuarto capítulo, por su parte, describe todo el proceso de diseño de las antenas, tanto interior como exterior, desde los algoritmos para hallar las dimensiones de las antenas, hasta las simulaciones de estas y su respectivo análisis para encontrar la más adecuada a los requerimientos. Por último, se presentan las conclusiones y recomendaciones del presente trabajo, además de proponer algunos trabajos futuros que permitan la difusión de esta teoría de fractales poco difundida en nuestro medio y que podría ser de mucha utilidad debido a sus grandes beneficios no solo en la rama de las telecomunicaciones, sino también en las matemáticas, física, medicina, etc. / Tesis

En los últimos años, el fenómeno conocido como cambio climático se está volviendo cada vez más notorio. Como resultado de este fenómeno, uno de los sectores que se verá más afectado será el de los recursos hídricos debido al impacto que se tendrá sobre el ciclo hidrológico y en los sistemas de gestión de agua, y a través de estos, en los sistemas socioeconómicos. Uno de los impactos conocidos es el conjunto de modificaciones en los patrones de precipitación y caudal de los ríos que afectarán a todos sus usuarios. Los caudales de ríos se forman por sedimentos que han sido y están siendo transportados por agua que fluye y por lo general se pueden clasificar en 4 formas básicas: rectos, meandros, trenzados y anastomosados. Es importante el tener reconocidos los distintos ríos y para ello no basta con conocer su localización sino además tener mapeadas las características de estos según su canal aluvial. Uno de los métodos tradicionales para caracterizar la morfología de un río (anchura, sinuosidad, características de inundación, etc.) es a través de trabajo de campo, que es costoso y demanda tiempo. Estos métodos no sólo consumen tiempo, sino que además, son extremadamente difíciles de llevar a cabo debido a que están sujetos a factores como inundaciones, mareas y tormentas que pueden hacer el lugar inaccesible y peligroso para recolectar información. El presente proyecto de fin de carrera propone una solución ante el problema de la dificultad y alto costo que supone la realización del trabajo de campo que permita caracterizar la morfología de un río. La solución planteada es una nueva técnica computacional para la caracterización automática de la morfología de los ríos, Dimensión Fractal Multi-escala, el cual aprovecha las características fractales de formación de elementos naturales como los ríos. El proyecto inicia con un proceso de limpieza de ruido a los datos de entrada que son esqueletos de ríos, para luego, por cada uno, aplicar el método de Crossing Number para obtener la multiplicidad de canal. Seguidamente, se elaborará una Curva Fractal aplicando el método de Dimensión Fractal Multiescala y de la curva obtenida se extraerán puntos de interés para generar un vector de características necesario para la clasificación. A continuación, se entrenará un clasificador empleando los vectores de características para generar un modelo predictivo. Finalmente, el modelo será evaluado mediante la clasificación de un nuevo esqueleto de río. / Tesis

Thèse de doctorat : sciences. Génie électrique : Ecully, Ecole centrale de Lyon : 2006. / 76 réf.

Thèse de doctorat : sciences. Génie électrique : Ecully, Ecole centrale de Lyon : 2006. / 76 réf.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Mathématiques appliquées : Grenoble, INPG : 1987. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 183-186.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Micro-ondes, électromagnétiques et optoélectronique / communications : Toulouse, INPT : 2007. Reproduction de : Thèse de doctorat : Micro-ondes, électromagnétiques et optoélectronique / communications : Tunis, ENIT : 2007. / Thèse soutenue en co-tutelle. Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 71 réf.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2007. / Titre de l'écran-titre (visionné le 18 sept. 2007). Bibliogr.

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