The area of fractional calculus is more than three centuries old but applications have only appeared in the past few decades. Differential equations of non-integer order are known to represent certain physical processes in a more precise way than using the usual differential equations with integer order. Therefore, considering fractional calculus in the context of input- output systems can be beneficial. A useful representation of an input-output map in control theory is the Chen-Fliess functional series or Fliess operator. It can be viewed as a generalization of a Taylor series, and its algebraic nature is especially well suited for several important applications. In this thesis, a general solution for a fractional linear and bilinear time invariant system via formal power series methods and Fliess operators is presented. A mathematical model (that includes a differential equation) for an input-output linear and bilinear time invariant system is very well known, both the explicit solution and the one using formal power series. However, the question of how this system behaves when a fractional differential equation (where the derivative is of a non-integer order) has not been yet studied from the power series point of view. This thesis focuses on two specific kind of derivatives, one using Riemann-Liouville fractional derivatives and the other using Caputo fractional derivatives. / Tesis

En este trabajo se analizan la regularidad y estabilidad de los sistemas lineales con saltos markovianos (SLSM). Se asume que la cadena de Markov que gobierna estos sistemas es homogénea y que su espacio de estados es finito. Por su novedad, importancia teórica y utilidad práctica, estamos particularmente interesados en los sistemas singulares, es decir, en aquellos SLSM donde aparece una matriz singular en el lado izquierdo de la ecuación dinámica. Si esta matriz no aparece, el sistema se conoce como no singular. Varios conceptos de estabilidad estocástica son introducidos en el capítulo 1. Se prueba que ellos son equivalentes y se establecen resultados algebraicos implementables computacionalmente que permiten determinar la estabilidad de un SLSM no singular. El capítulo 2 está dedicado a los sistemas singulares. La mayoría de los resultados obtenidos en el capítulo 1 son extendidos aquí. Vale la pena mencionar que esta extensión no es trivial, pues la singularidad representa una valla técnica que es muy difícil de superar. La estabilidad casi segura, que es la noción más importante de estabilidad desde el punto de vista práctico, es analizada en el capítulo 3 para sistemas SLSM singulares. Con el propósito de hacer este trabajo auto contenido, se ha añadido un anexo al final de la tesis. / Tesis

Proyecto DGSIC PB98-0977

En este trabajo se ha estudiado la posibilidad de usar algunas t ecnicas de reducci on para lograr una simulaci on m as e ciente del ujo subterr aneo en los acu feros contenidos en modelos de uso conjunto. As , el principal enfoque de esta investigaci on ha sido relacionar la parametrizaci on de las relaciones r o-acu fero con las caracter sticas del modelo reducido para encontrar los efectos de dicha parametrizaci on sobre la e ciencia de la reducci on. La primera metodolog a propuesta, denominada M etodo de los AutoValores con Compresi on Selectiva y Enmascaramiento Modal (MAV-CSEM), puede reducir dram aticamente el tama~no de un modelo de ujo subterr aneo, aumentando la e ciencia de su ejecuci on y disminuyendo la memoria virtual requerida. A efectos pr acticos, el MAV-CSEM utiliza los siguiente conceptos novedosos: (i ) modos efectivos, (ii ) modos residuales, (iii ) l mite de participaci on modal, (iv ) m ascara de estados efectivos y (v) nivel de continuidad. Este marco conceptual no solamente ayuda a identi car los modos que m as contribuyen a la respuesta del acu fero por causa de las excitaciones externas, sino que tambi en ayuda a lograr una simulaci on m as r apida del ujo en el acu fero que la obtenida por el MAV cl asico. La principal ventaja del MAV-CSEM es que, aumentando el n umero de celdas del modelo, se puede considerar m as detalladamente la variabilidad espacial de los par ametros hidr aulicos del acu fero en la modelaci on del ujo subterr aneo, sin que la e ciencia computacional de las simulaciones se vea considerablemente afectada, especialmente cuando dicho acu fero forma parte del modelo de un sistema de uso conjunto. El MAV-CSEM ha sido probado en acu feros rectangulares homog eneos simples. Los resultados obtenidos tienen un comportamiento similar a los simulados usando el MAV cl asico o las Diferencias Finitas (DF), pero la simulaci on es mucho m as e ciente. Se ha efectuado un an alisis de sensibilidad del impacto de cambiar la parametrizaci on de las condiciones de contorno tipo r o, en funci on de la conductancia del lecho, sobre algunos par ametros de control del acu fero como las alturas piezom etricas, los vol umenes almacenados y los caudales de intercambio r o-acu fero. De los resultados de dicho an alisis se concluye que, al disminuir la conductancia del r o, se mejora el comportamiento del MAV-CSEM por que se necesitan menos modos para obtener resultados con ables en las variables antes mencionadas. El MAV-CSEM permite desarrollar criterios de base f sica para generar modos efectivos m as e cientemente, para remover los modos residuales y para construir las m ascaras de estados efectivos que aceleran la ejecuci on de las simulaciones. En base a estas ideas, se han propuesto algoritmos para generar los modos efectivos y con gurar las m ascaras de estados efectivos. Estos algoritmos se basan en m etodos iterativos para resolver Problemas Generalizados de AutoValores Sim etricos y Dispersos (PGAVSD), combin andolos con ndices de base f sica que permiten evaluar la efectividad de un modo generado y detener la secuencia de generaci on modal. La detecci on de los modos efectivos se ha basado en la evaluaci on de sus coe cientes de reparto, compar andolos con el l mite de participaci on modal impuesto. La parada de la generaci on de los modos efectivos ha sido evaluada calculando los coe cientes de reparto acumulados modales y compar andolos con el nivel de conservaci on impuesto sobre el modelo reducido. Las ventajas de incluir dichos criterios en la resoluci on de un PGAVSD son: (i ) se evita la ejecuci on de operaciones innecesarias, (ii ) se preserva la ecuaci on de continuidad para el volumen que entra al acu fero proveniente de las acciones exteriores de forma relativamente adecuada y (iii ) al usar algoritmos iterativos basados en el producto matriz-vector disperso para resolver PGAVSD, se mantiene la estructura dispersa de las matrices que componen el modelo de ujo, la cual se puede usar para ahorrar operaciones computacionales y disminuir el almacenamiento requerido en las simulaciones. En este trabajo se han implementado dos generadores dispersos de modos efectivos. El primero de ellos est a basado en una modi caci on de la iteraci on de gradiente conjugado con de aci on que usa precondicionamiento ILU para acelerar las iteraciones vectoriales y minimizar el cociente de Rayleigh. La antes mencionada generaci on vectorial ha probado ser muy e ciente cuando es necesario calcular una peque~na cantidad de los modos asociados a los autovalores de menor magnitud. El algoritmo genera cada modo, calcula sus coe cientes de reparto para veri car si dicho modo es efectivo, eval ua los coe cientes de reparto acumulados y veri ca el criterio de parada para nalizar la generaci on. El segundo generador de modos efectivos est a basado en la iteraci on racional de Lanczos con reinicio expl cito y reortogonalizaci on parcial para calcular secuencialmente subconjuntos de modos. El reinicio expl cito aplica una de aci on sobre un nuevo vector inicial de Lanczos para prevenir la convergencia a uno de los autovectores previamente disponibles. Una vez que cada reinicio ha construido otro conjunto de modos, el generador calcula los coe cientes de reparto de cada nuevo modo para detectar cuales de estos son efectivos. El proceso se repite para todos los nuevos modos. Posteriormente, se calculan los coe cientes de reparto acumulados y el generador revisa si se ha alcanzado el criterio de parada de la generaci on para todas las acciones exteriores. Si dicho criterio no ha sido alcanzado, se efect ua un nuevo reinicio imponiendo un desplazamiento espectral conveniente para mejorar la convergencia modal. Los resultados de muchos experimentos num ericos efectuados han demostrado que el generador racional de Lanczos es muy e ciente, incluso para modelos de ujo subterr aneo de gran tama~no donde el dominio espacial del acu fero ha sido discretizado usando decenas de miles de nodos pertenecientes a una malla de DF. Los generadores propuestos han sido usados para reducir los modelos de ujo subterr aneo para: (i ) acu feros rectangulares homog eneos e is otropos conectados con un r o recto, (ii ) acu feros rectangulares heterog eneo conectados con un r o recto y (iii ) un acu fero altamente heterog eneo con contornos irregulares, conectado con un r o sinuoso e inclinado. Los resultados de las simulaciones muestran que la generaci on iterativa es m as e ciente que calcular el espectro completo del PGAVSD y permite reducir modelos heterog eneos de gran tama~no, a un cuando muchas acciones exteriores est an aplicadas sobre el acu fero. Tambi en se ha propuesto una extensi on del M etodo racional de LANczos (MLAN) para reducir e cientemente las relaciones r o-acu fero en modelos de sistemas de uso conjunto. El MLAN cl asico se usa para generar una base ortogonal de un subespacio de Krylov de reducci on. Adem as, los factores de participaci on acumulados de los vectores de Lanczos se usan como criterio de parada de la generaci on antes mencionada, evaluando si la ecuaci on de conservaci on de masa para el volumen de agua entrando de las acciones exteriores se satisface apropiadamente. El esquema de reducci on se aplica sobre el modelo de ujo subterr aneo con el prop osito de ensamblar una secuencia de sistemas de ecuaciones lineales reducidas, cuyas soluciones representan los estados del acu fero a lo largo del horizonte de simulaci on. Para hacer posible el c alculo de los vol umenes agregados de intercambio entre el r o y el acu fero, se ha propuesto un esquema de integraci on num erica temporal de los estados de Lanczos; tambi en se incluye el concepto de par ametros de control en el MLAN con el n de acelerar los c alculos de las relaciones r o-acu fero y otras variables de estado requeridas. Por ultimo, el MLAN ha sido probado para reducir los modelos de ujo en acu fero rectangulares homog eneos. Los resultados han sido comparados con los obtenidos mediante: (i ) modelos pluricelulares englobados, (ii ) modelos resueltos usando el MAV cl asico y (iii ) modelos resueltos por DF espacio-temporales. Se ha encontrado que el MLAN se comporta mejor que las DF, alcanzando un desempe~no comparable al exhibido por el MAV cl asico con truncamiento conservativo, pero es menos e ciente que los modelos pluricelulares englobados. Un an alisis del impacto de modi car la parametrizaci on de las relaciones r o-acu fero, en funci on de la conductancia de r o, sobre algunos par ametros de control como alturas piezom etricas, vol umenes almacenados y ujos internos, ha demostrado que, al disminuir dicha conductancia, el desempe~no del MLAN mejora por que se necesitan menos vectores de Lanczos para obtener resultados adecuados. El MAV-CSEM, junto con el MLAN, han probado ser poderosas herramientas para reducir modelos de ujo subterr aneo de gran tama~no. Aqu , el MAV-CSEM y el MLAN han sido aplicados para reducir dos acu feros lineales altamente discretizados, complejos y heterog eneos. El primero es un acu fero rectangular, conectado con un r o recto, compuesto por tres bandas con propiedades hidr aulicas uniformes. El segundo es un acu fero altamente heterog eneo y anis otropo, de contornos irregulares, conectado con un r o sinuoso e inclinado. En ambos acu feros, la aplicaci on de cada t ecnica de reducci on ha consistido en un an alisis de sensibilidad de la in uencia de modi car la parametrizaci on de las relaciones r o-acu fero, en funci on de la conductancia del r o y de los par ametros de reducci on (l mite de participaci on modal para MAV-CSEM y tama~no del subespacio de Krylov de reducci on para el MLAN), en la representaci on m as adecuada de algunos par ametros de control seleccionados, como lo son las alturas piezom etricas, los vol umenes almacenados y los ujos internos. Los resultados han mostrado el poder de ambas t ecnicas para reducir e cientemente los modelos de ujo subterr aneo planteados. Sin embargo, las principales diferencias encontradas entre ambos son: (i ) el MAV-CSEM es m as demandante computacionalmente para calcular el subespacio de reducci on de autovectores, pero su ejecuci on del modelo de ujo es m as r apida, (ii ) el MLAN calcula m as adecuadamente las variables distribuidas en el acu fero como alturas piezom etricas, vol umenes almacenados y ujos internos si la parametrizaci on de la iteraci on de Lanczos se realiza apropiadamente y (iii ) el MAV-CSEM obtiene m as e ciente y adecuadamente las relaciones r o-acu fero agregadas a lo largo de toda la red de drenaje. La principal conclusi on de estas aplicaciones es que la selecci on de uno u otro m etodo de reducci on depende del tipo de problema que se est a enfrentando y de los par ametros de control requeridos por este. / Álvarez Villa, ÓD. (2014). Simulación eficiente de las relaciones río-acuífero en sistemas de utilización conjunta mediante técnicas de reducción de modelos lineales invariantes en el tiempo [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/39336

[EN] In this thesis, invariant-set theory is used to study the stability and feasibility of constrained scenario-based predictive controllers for Markov-jump linear systems. In the underlying optimisation problem of the predictive controllers technique, considers all possible future realisations of certain variables (uncertainty, disturbances, operating mode) or just a subset of those. Two different scenarios denoted as not risky and risky are studied. In the former, the trajectories of the system with initial states belonging to certain invariant sets, converge (in mean square sense) to the origin or an invariant neighbourhood of it with 100% probability. In such cases, the conditions that scenario trees must meet in order to guarantee stability and feasibility of the optimisation problem are analysed. Afterwards, the scenario-based predictive controller for Markov-jump linear systems under hard constraints and no disturbances is formulated. A study is presented for risky scenarios to determine sequence-dependent controllable sets, for which there exists a control law such that the system can be driven to the origin only for a particular realisation of uncertainty, disturbances, etc. A control law (optimal for disturbances-free systems and suboptimal for disturbed systems) able to steer the system to the origin with a probability less than 100% (denoted as reliability bound), is proposed for states belonging to those regions. Note that closed-loop unstable systems have zero reliability bound. Hence, an algorithm to determine the mean-time to failure is developed. In this context, failure means a violation in the constraints of the process' states and/or inputs in a future time. / [ES] La presente tesis emplea la teoría de conjuntos invariantes para el estudio de estabilidad y factibilidad de controladores predictivos basados en escenarios para sistemas lineales con saltos markovianos sujetos a restricciones. En el problema de optimización subyacente a la técnica de controladores predictivos, se consideran bien sea todas las posibles realizaciones futuras de una variable (incertidumbres, perturbaciones, modo de funcionamiento) o solo un subconjunto de estas. Se estudian dos escenarios diferentes, denotados como: a) escenarios no arriesgados y b) escenarios arriesgados, entendiéndose como no arriesgados, aquellos en donde las trayectorias del sistema con estados iniciales pertenecientes a ciertos conjuntos invariantes, convergen --en media-- al origen o a una vecindad invariante de este con un 100% de probabilidad. Para estos casos, se presenta un análisis de las condiciones que deben cumplir los árboles de escenarios para garantizar estabilidad --en media-- y factibilidad del problema de optimización. Luego se formula el control predictivo basado en escenarios para sistema lineales con saltos markovianos sujeto a restricciones y en ausencia de perturbaciones. En presencia de escenarios arriesgados, se propone el cálculo de conjuntos controlables dependientes de secuencias para los cuales existen una ley de control tal que el sistema puede ser conducido al origen, solo para una realización en particular de la incertidumbre, perturbaciones, etc. Para estados pertenecientes a estos conjuntos, se propone una ley de control (óptima para el caso de sistemas libres de perturbaciones y, subóptima para sistemas perturbados) capaz de dirigir el sistema al origen con una probabilidad menor al 100%, dicha probabilidad es denotada como cota de confiabilidad. Sistemas inestables en lazo cerrado tienen cota de confiabilidad igual a cero, por consiguiente se diseña un algoritmo que determina el tiempo medio para fallar. En este contexto, un fallo se entiende como la violación de las restricciones en los estados y/o entradas del proceso en algún instante de tiempo futuro. / [CA] La present tesi empra la teoria de conjunts invariants per a l'estudi d'estabili-tat i factibilidad de controladors predictius basats en escenaris per a sistemes lineals amb salts markovians subjectes a restriccions. En el problema d'optimit-zació subjacent a la tècnica de controladors predictius, es consideren bé siga totes les possibles realitzacions futures d'una variable (incerteses, pertorbacions, modes de funcionament) o només un subconjunt d'aquestes. S'estudien dos escenaris diferents, denotats com a escenaris no arriscats i arriscats, entenent-se com no arriscats, aquells on les trajectòries del sistema amb estats inicials pertanyents a certs conjunts invariants, convergeixen --en mitjana-- a l'origen o a un veïnatge invariant d'est amb un 100% de probabilitat. Per a aquests casos, es presenta una anàlisi de les condicions que han de complir els arbres d'escenaris per a garantir estabilitat --en mitjana-- i factibilidad del problema d'optimització. Després es formula el control predictiu basat en escenaris per a sistema lineals amb salts markovians subjecte a restriccions i en absència de pertorbacions. En presència d'escenaris arriscats, es proposa el càlcul de conjunts controlables dependents de seqüències per als quals existeix una llei de control tal que el sistema pot ser conduït a l'origen, solament per a una realització en particular de l'incertesa, pertorbacions, etc. Per a estats pertanyents a aquests conjunts, es proposa una llei de control (òptima per al cas de sistemes lliures de pertorbacions i, subóptima per a sistemes pertorbats) capaç de dirigir el sistema cap a l'origen amb una probabilitat menor del 100%, aquesta probabilitat és denotada com a cota de confiabilitat. Sistemes inestables en llaç tancat tenen cota de confiabilitat igual a zero, per tant es dissenya un algoritme que determina el temps mitjà per a fallar. En aquest context, una fallada s'entén com la violació de les restriccions en els estats i/o entrades del procés en algun instant de temps futur. / Hernández Mejías, MA. (2016). CONTROL PREDICTIVO BASADO EN ESCENARIOS PARA SISTEMAS LINEALES CON SALTOS MARKOVIANOS [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/68512

En esta tesis doctoral se aborda el control de sistemas no lineales mediante el empleo de controladores predictivos generalizados (GPCs) en espacio de estados. En primer lugar se realiza una revisión de la metodología de diseño del GPC en la versión entrada/salida (E/S). Partiendo de esta revisión se propone un modelo CARIMA en espacio de estados para el GPC que permite diseñar al mismo utilizando una menor cantidad de memoria y un menor tiempo de cómputo, así como de reducir la complejidad asociada la formulación E/S. Para la estimación de los estados del modelo CARIMA se propone el uso de un observador de rango completo que se diseña por asignación de polos, estableciéndose un importante resultado: los polos de este observador coinciden con las raíces de los polinomios de filtrado utilizados en la formulación E/S. Posteriormente se analizan las propiedades de observabilidad y controlabilidad del modelo CARIMA propuesto en espacio de estados, llegándose a la conclusión de que se trata de una realización mínima bajo condiciones no demasiado restrictivas, lo cual supone que la predicción se basa en un modelo con el mínimo orden posible. Tras esto, se presenta una metodología de análisis y diseño estable para el GPC mediante el uso del índice de coste como función de Lyapunov, y para el caso con restricciones de la teoría de conjuntos invariantes aplicada al GPC. Seguidamente, se presenta una metodología de diseño robusto para el GPC mediante el empleo de las desigualdades lineales matriciales (LMIs) y de algoritmos genéticos. En concreto, se analiza el caso de sistemas con incertidumbre invariante y variante con el tiempo de tipo lineal fraccional, una de las más complejas y generales utilizadas en la literatura analizada. Finalmente se presenta el controlador GPC-LPV una extensión del GPC en espacio de estados. Se trata de un controlador variante con el tiempo que presenta dependencia lineal fraccional con respecto de las señales de salida medibles. Su diseño es / Salcedo Romero De Ávila, JV. (2005). GPCs en espacio de estados para el control de sistemas no lineales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1882

Tesis por compendio / [ES] La idea de seguir una secuencia de pasos para lograr un resultado deseado es inherente a la naturaleza humana: desde que empezamos a andar, siguiendo una receta de cocina o aprendiendo un nuevo juego de cartas. Desde la antigüedad se ha seguido este esquema para organizar leyes, corregir escritos, e incluso asignar diagnósticos. En matemáticas a esta forma de pensar se la denomina 'algoritmo'. Formalmente, un algoritmo es un conjunto de instrucciones definidas y no-ambiguas, ordenadas y finitas, que permite solucionar un problema. Desde pequeños nos enfrentamos a ellos cuando aprendemos a multiplicar o dividir, y a medida que crecemos, estas estructuras nos permiten resolver diferentes problemas cada vez más complejos: sistemas lineales, ecuaciones diferenciales, problemas de optimización, etcétera. Hay multitud de algoritmos que nos permiten hacer frente a este tipo de problemas, como métodos iterativos, donde encontramos el famoso Método de Newton para buscar raíces; algoritmos de búsqueda para localizar un elemento con ciertas propiedades en un conjunto mayor; o descomposiciones matriciales, como la descomposición LU para resolver sistemas lineales. Sin embargo, estos enfoques clásicos presentan limitaciones cuando se enfrentan a problemas de grandes dimensiones, problema que se conoce como `la maldición de la dimensionalidad'. El avance de la tecnología, el uso de redes sociales y, en general, los nuevos problemas que han aparecido con el desarrollo de la Inteligencia Artificial, ha puesto de manifiesto la necesidad de manejar grandes cantidades de datos, lo que requiere el diseño de nuevos mecanismos que permitan su manipulación. En la comunidad científica, este hecho ha despertado el interés por las estructuras tensoriales, ya que éstas permiten trabajar eficazmente con problemas de grandes dimensiones. Sin embargo, la mayoría de métodos clásicos no están pensados para ser empleados junto a estas operaciones, por lo que se requieren herramientas específicas que permitan su tratamiento, lo que motiva un proyecto como este. El presente trabajo se divide de la siguiente manera: tras revisar algunas definiciones necesarias para su comprensión, en el Capítulo 3, se desarrolla la teoría de una nueva descomposición tensorial para matrices cuadradas. A continuación, en el Capítulo 4, se muestra una aplicación de dicha descomposición a grafos regulares y redes de mundo pequeño. En el Capítulo 5, se plantea una implementación eficiente del algoritmo que proporciona la nueva descomposición matricial, y se estudian como aplicación algunas EDP de orden dos. Por último, en los Capítulos 6 y 7 se exponen unas breves conclusiones y se enumeran algunas de las referencias consultadas, respectivamente. / [CA] La idea de seguir una seqüència de passos per a aconseguir un resultat desitjat és inherent a la naturalesa humana: des que comencem a caminar, seguint una recepta de cuina o aprenent un nou joc de cartes. Des de l'antiguitat s'ha seguit aquest esquema per a organitzar lleis, corregir escrits, i fins i tot assignar diagnòstics. En matemàtiques a aquesta manera de pensar se la denomina algorisme. Formalment, un algorisme és un conjunt d'instruccions definides i no-ambigües, ordenades i finites, que permet solucionar un problema. Des de xicotets ens enfrontem a ells quan aprenem a multiplicar o dividir, i a mesura que creixem, aquestes estructures ens permeten resoldre diferents problemes cada vegada més complexos: sistemes lineals, equacions diferencials, problemes d'optimització, etcètera. Hi ha multitud d'algorismes que ens permeten fer front a aquesta mena de problemes, com a mètodes iteratius, on trobem el famós Mètode de Newton per a buscar arrels; algorismes de cerca per a localitzar un element amb unes certes propietats en un conjunt major; o descomposicions matricials, com la descomposició DL. per a resoldre sistemes lineals. No obstant això, aquests enfocaments clàssics presenten limitacions quan s'enfronten a problemes de grans dimensions, problema que es coneix com `la maledicció de la dimensionalitat'. L'avanç de la tecnologia, l'ús de xarxes socials i, en general, els nous problemes que han aparegut amb el desenvolupament de la Intel·ligència Artificial, ha posat de manifest la necessitat de manejar grans quantitats de dades, la qual cosa requereix el disseny de nous mecanismes que permeten la seua manipulació. En la comunitat científica, aquest fet ha despertat l'interés per les estructures tensorials, ja que aquestes permeten treballar eficaçment amb problemes de grans dimensions. No obstant això, la majoria de mètodes clàssics no estan pensats per a ser emprats al costat d'aquestes operacions, per la qual cosa es requereixen eines específiques que permeten el seu tractament, la qual cosa motiva un projecte com aquest. El present treball es divideix de la següent manera: després de revisar algunes definicions necessàries per a la seua comprensió, en el Capítol 3, es desenvolupa la teoria d'una nova descomposició tensorial per a matrius quadrades. A continuació, en el Capítol 4, es mostra una aplicació d'aquesta descomposició a grafs regulars i xarxes de món xicotet. En el Capítol 5, es planteja una implementació eficient de l'algorisme que proporciona la nova descomposició matricial, i s'estudien com a aplicació algunes EDP d'ordre dos. Finalment, en els Capítols 6 i 7 s'exposen unes breus conclusions i s'enumeren algunes de les referències consultades, respectivament. / [EN] The idea of following a sequence of steps to achieve a desired result is inherent in human nature: from the moment we start walking, following a cooking recipe or learning a new card game. Since ancient times, this scheme has been followed to organize laws, correct writings, and even assign diagnoses. In mathematics, this way of thinking is called an algorithm. Formally, an algorithm is a set of defined and unambiguous instructions, ordered and finite, that allows for solving a problem. From childhood, we face them when we learn to multiply or divide, and as we grow, these structures will enable us to solve different increasingly complex problems: linear systems, differential equations, optimization problems, etc. There is a multitude of algorithms that allow us to deal with this type of problem, such as iterative methods, where we find the famous Newton Method to find roots; search algorithms to locate an element with specific properties in a more extensive set; or matrix decompositions, such as the LU decomposition to solve some linear systems. However, these classical approaches have limitations when faced with large-dimensional problems, a problem known as the `curse of dimensionality'. The advancement of technology, the use of social networks and, in general, the new problems that have appeared with the development of Artificial Intelligence, have revealed the need to handle large amounts of data, which requires the design of new mechanisms that allow its manipulation. This fact has aroused interest in the scientific community in tensor structures since they allow us to work efficiently with large-dimensional problems. However, most of the classic methods are not designed to be used together with these operations, so specific tools are required to allow their treatment, which motivates work like this. This work is divided as follows: after reviewing some definitions necessary for its understanding, in Chapter 3, the theory of a new tensor decomposition for square matrices is developed. Next, Chapter 4 shows an application of said decomposition to regular graphs and small-world networks. In Chapter 5, an efficient implementation of the algorithm provided by the new matrix decomposition is proposed, and some order two PDEs are studied as an application. Finally, Chapters 6 and 7 present some brief conclusions and list some of the references consulted. / María Mora Jiménez acknowledges funding from grant (ACIF/2020/269) funded by the Generalitat Valenciana and the European Social Found / Mora Jiménez, M. (2023). Numerical approximations with tensor-based techniques for high-dimensional problems [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202604 / Compendio