Ces travaux de recherche ont pour but de concevoir des ordinateurs baséssur une organisation du calcul mieux adaptée au raisonnement probabiliste.Notre intérêt s’est porté sur le traitement des données incertaines et lescalculs à réaliser sur celles-ci. Pour cela, nous proposons des architectures demachines se soustrayant au modèle Von Neumann, supprimant notammentl’utilisation de l’arithmétique en virgule fixe ou flottante. Les applicationscomme le traitement capteurs ou la robotique en générale sont des exemplesd’utilisation des architectures proposées.Plus spécifiquement, ces travaux décrivent deux types de machines probabilistes, radicalement différentes dans leur conception, dédiées aux problèmesd’inférences bayésiennes et utilisant le calcul stochastique. La première traiteles problèmes d’inférence de faibles dimensions et utilise le calcul stochas-tique pour réaliser les opérations nécessaires au calcul de l’inférence. Cettemachine est basée sur le concept de bus probabiliste et possède un très fortparallélisme. La deuxième machine permet de traiter les problèmes d’infé-rence en grandes dimensions. Elle implémente une méthode MCMC sous laforme d’un algorithme de Gibbs au niveau binaire. Dans ce cas, le calculstochastique est utilisé pour réaliser l’échantillonnage, bit à bit, du modèle.Une importante caractéristique de cette machine est de contourner les pro-blèmes de convergence généralement attribués au calcul stochastique. Nousprésentons en fin de manuscrit une extension de ce second type de machine :une machine générique et programmable permettant de trouver une solutionapprochée à n’importe quel problème d’inférence. / The aim of this research is to design computers best suited to do probabilistic reasoning. The focus of the research is on the processing of uncertain data and on the computation of probabilistic distribution. For this, new machine architectures are presented. The concept they are designed on is different to the one proposed by Von Neumann, without any fixed or floating point arithmetic. These architectures could replace the current processors in sensor processing and robotic fields.In this thesis, two types of probabilistic machines are presented. Their designs are radically different, but both are dedicated to Bayesian inferences and use stochastic computing. The first deals with small-dimension inference problems and uses stochastic computing to perform the necessary operations to calculate the inference. This machine is based on the concept of probabilistic bus and has a strong parallelism.The second machine can deal with intractable inference problems. It implements a particular MCMC method: the Gibbs algorithm at the binary level. In this case, stochastic computing is used for sampling the distribution of interest. An important feature of this machine is the ability to circumvent the convergence problems generally attributed to stochastic computing. Finally, an extension of this second type of machine is presented. It consists of a generic and programmable machine designed to approximate solution to any inference problem.

This thesis consists of several problems concerning numerical approximations for stochastic differential equations, and is divided into three parts. The first one is on the integrability and asymptotic stability with respect to a certain class of Lyapunov functions, and the preservation of the comparison theorem for the explicit numerical schemes. In general, those properties of the original equation can be lost after discretisation, but it will be shown that by some suitable modification of the Euler scheme they can be preserved to some extent while keeping the strong convergence rate maintained. The second part focuses on the approximation of iterated stochastic integrals, which is the essential ingredient for the construction of higher-order approximations. The coupling method is adopted for that purpose, which aims at finding a random variable whose law is easy to generate and is close to the target distribution. The last topic is motivated by the simulation of equations driven by Lévy processes, for which the main difficulty is to generalise some coupling results for the one-dimensional central limit theorem to the multi-dimensional case.

Numerical Stochastic Perturbation theory is a powerful tool for estimating high-order perturbative expansions in lattice quantum field theory. The standard algorithm based on the Langevin equation, however, suffers from several limitations which in practice restrict the potential of this technique: first of all it is not exact, a sequence of simulations with finer and finer discretization of the relevant equations have to be performed in order to extrapolate away the systematic errors in the results; and, secondly, the numerical simulations suffer from critical slowing down as the continuum limit of the theory is approached. In this thesis I investigate some alternative methods which improve upon the standard approach. In particular, I present a formulation of Numerical Stochastic Perturbation theory based on the Generalised Hybrid Molecular Dynamics algorithm and a study of the recently proposed Instantaneous Stochastic Perturbation Theory. The viability of these methods is investigated in φ4 theory.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Em modelos inflacionários não-isentrópicos, a contribuição para o espectro de potência é essencialmente proveniente das flutuações térmicas. Esta é a situação oposta a da inflação fria, onde as flutuações de origem quântica fornecem toda contribuição para o espectro. Pouca ou nenhuma importância tem sido dada ao regime intermediário, onde as flutuações quânticas e térmicas são comparáveis. Neste trabalho, tendo como bases a inflação não-isentrópica e a inflação estocástica de Starobinsky, propomos um quadro geral onde é possível tratar de maneira conjunta, explícita e transparente tanto a contribuição de origem quântica quanto a de origem térmica para o espectro de potência do inflaton.O espectro de potência geral obtido reproduz, nos limites apropriados, todos os resultados caracteríssticos tanto da inflação fria, quanto da inflação não-isentrópica. Com o objetivo de checar a consistência e a viabilidade do modelo, foram usados os típicos potenciais polinomiais característicos da inflação caótica. Apesar destes potenciais já estarem praticamente descartados pelas observações no contexto da inflação fria, surpreendentemente pudemos constatar que efeitos dissipativos e de temperatura são capazes de restaurar a compatibilidade dos mesmos com os parâmetros cosmológicos inferidos através dos dados do nono ano do WMAP. Através da inserção de tais efeitos na dinâmica de grandes escalas do inflaton, estendemos ainda alguns resultados relacionados ao cenário conhecido como inflação eterna. / In nonisentropic inflationary models, the contribution to the power spectrum is essentially derived from thermal fluctuations. This is the opposite situation than the cold inflation, where the quantum fluctuations provide the total contribution to the spectrum.Little or no importance has been given to the intermediate case, where quantum and thermal contributions are comparable. In this work, relying on nonisentropic inflation and Starobinsky's stochastic inflation program, we propose a general framework that aims to describe explicitly and in a transparent way both quantum and thermal contributions to the inflaton power spectrum. The result for the power spectrum reproduces, when we take appropriate limits, the standard expressions of cold and nonisentropic inflation. In order to check model consistence and its viability, we made use of typical single field polynomial-type inflaton potential. Despite this kind of potential be strongly disfavored by observations in the cold inflation context, we surprisingly found that dissipative and temperature effects are able to restore their compatibility with cosmological parameters inferred from 9-year WMAP data. Farther, by inserting such effects on the large scale dynamics of inflaton field, we extend some results related to the eternal inflation scenario.

Este texto apresenta alguns dos elementos básicos envolvidos em um estudo introdutório das equações diferencias estocásticas. Tais equações modelam problemas a tempo contínuo em que as grandezas de interesse estão sujeitas a certos tipos de perturbações aleatórias. Em nosso estudo, a aleatoriedade nessas equações será representada por um termo que envolve o processo estocástico conhecido como Movimento Browniano. Para um tratamento matematicamente rigoroso dessas equações, faremos uso da Integral Estocástica de Itô. A construção dessa integral é um dos principais objetivos do texto. Depois de desenvolver os conceitos necessários, apresentaremos alguns exemplos e provaremos existência e unicidade de solução para equações diferenciais estocásticas satisfazendo certas hipóteses. / This text presents some of the basic elements involved in an introductory study of stochastic differential equations. Such equations describe certain kinds of random perturbations on continuous time models. In our study, the randomness in these equations will be represented by a term involving the stochastic process known as Brownian Motion. For a mathematically rigorous treatment of these equations, we use the Itô Stochastic Integral. The construction of this integral is one of the main goals of the text. After developing the necessary concepts, we present some examples and prove existence and uniqueness of solution of stochastic differential equations satisfying some hypothesis.

Este texto apresenta alguns dos elementos básicos envolvidos em um estudo introdutório das equações diferencias estocásticas. Tais equações modelam problemas a tempo contínuo em que as grandezas de interesse estão sujeitas a certos tipos de perturbações aleatórias. Em nosso estudo, a aleatoriedade nessas equações será representada por um termo que envolve o processo estocástico conhecido como Movimento Browniano. Para um tratamento matematicamente rigoroso dessas equações, faremos uso da Integral Estocástica de Itô. A construção dessa integral é um dos principais objetivos do texto. Depois de desenvolver os conceitos necessários, apresentaremos alguns exemplos e provaremos existência e unicidade de solução para equações diferenciais estocásticas satisfazendo certas hipóteses. / This text presents some of the basic elements involved in an introductory study of stochastic differential equations. Such equations describe certain kinds of random perturbations on continuous time models. In our study, the randomness in these equations will be represented by a term involving the stochastic process known as Brownian Motion. For a mathematically rigorous treatment of these equations, we use the Itô Stochastic Integral. The construction of this integral is one of the main goals of the text. After developing the necessary concepts, we present some examples and prove existence and uniqueness of solution of stochastic differential equations satisfying some hypothesis.

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2016-03-29T13:02:55Z No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 683890 bytes, checksum: 0a793cef55b22424f093f0e99992e623 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-29T13:02:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 683890 bytes, checksum: 0a793cef55b22424f093f0e99992e623 (MD5) Previous issue date: 2015-05-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The Dissertation study the relations between control theory, stochastic calculus and parabolic partial di erential equations. The aim is to study representations of viscosity solutions for parabolic equations via the Feynman-Kac nonlinear formulas. To this end, the control theory plays an important role in the connection between the stochastic and deterministic approaches. / A Disserta c~ao aborda algumas rela c~oes existentes entre teoria de controle, c alculo estoc astico e equa c~oes diferenciais parciais parab olicas. O interesse e estudar representa c~oes de solu c~oes de viscosidade para equa c~oes parab olicas via f ormulas de Feynman-Kac n~ao lineares. Para isso, o ferramental de teoria de controle tem papel importante na conex~ao entre a abordagem estoc astica e determin stica.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Em modelos inflacionários não-isentrópicos, a contribuição para o espectro de potência é essencialmente proveniente das flutuações térmicas. Esta é a situação oposta a da inflação fria, onde as flutuações de origem quântica fornecem toda contribuição para o espectro. Pouca ou nenhuma importância tem sido dada ao regime intermediário, onde as flutuações quânticas e térmicas são comparáveis. Neste trabalho, tendo como bases a inflação não-isentrópica e a inflação estocástica de Starobinsky, propomos um quadro geral onde é possível tratar de maneira conjunta, explícita e transparente tanto a contribuição de origem quântica quanto a de origem térmica para o espectro de potência do inflaton.O espectro de potência geral obtido reproduz, nos limites apropriados, todos os resultados caracteríssticos tanto da inflação fria, quanto da inflação não-isentrópica. Com o objetivo de checar a consistência e a viabilidade do modelo, foram usados os típicos potenciais polinomiais característicos da inflação caótica. Apesar destes potenciais já estarem praticamente descartados pelas observações no contexto da inflação fria, surpreendentemente pudemos constatar que efeitos dissipativos e de temperatura são capazes de restaurar a compatibilidade dos mesmos com os parâmetros cosmológicos inferidos através dos dados do nono ano do WMAP. Através da inserção de tais efeitos na dinâmica de grandes escalas do inflaton, estendemos ainda alguns resultados relacionados ao cenário conhecido como inflação eterna. / In nonisentropic inflationary models, the contribution to the power spectrum is essentially derived from thermal fluctuations. This is the opposite situation than the cold inflation, where the quantum fluctuations provide the total contribution to the spectrum.Little or no importance has been given to the intermediate case, where quantum and thermal contributions are comparable. In this work, relying on nonisentropic inflation and Starobinsky's stochastic inflation program, we propose a general framework that aims to describe explicitly and in a transparent way both quantum and thermal contributions to the inflaton power spectrum. The result for the power spectrum reproduces, when we take appropriate limits, the standard expressions of cold and nonisentropic inflation. In order to check model consistence and its viability, we made use of typical single field polynomial-type inflaton potential. Despite this kind of potential be strongly disfavored by observations in the cold inflation context, we surprisingly found that dissipative and temperature effects are able to restore their compatibility with cosmological parameters inferred from 9-year WMAP data. Farther, by inserting such effects on the large scale dynamics of inflaton field, we extend some results related to the eternal inflation scenario.

Na presente dissertação fazemos um resumo das idéias fundamentais do método de Quantização Estocástica de Parisi e Wu, com aplicações a teorias de campo Escalares, de Gauge e Fermiônicas. Em particular, nós utilizamos o esquema de Regularização Analítica Estocástica no cálculo do tensor de polarização para a Eletrodinâmica Quântica com Bósons ou Fêrmions de Dirac. A influência da regularização na invariância de Gauge e estudada para ambas as teorias, e é sugerida uma extensão do método para alguns modelos supersimétricos. / In the present dissertation, we made a survey of the fundamental ideas about Parisi-Wu\'s Stochastic Quantization Method, with applications to Scalar, Gauge and Fermionic theories. In particular, we use the Analytic Stochastic Regularization Scheme to calculate the polarization tensor for Quantum Electrodynamics with bosons or Dirac Fermions. The regularization influence is studied for both theories and an extension of this method for some supersymmetrical models is suggested.

Orientador: João Bosco Ribeiro do Val / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T02:55:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souto_RafaelFontes_M.pdf: 470367 bytes, checksum: 516cc5b88625a7d2e5142b69233188f5 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Esta dissertação apresenta uma caracterização para sistemas estocásticos em tempo contínuo em que a variação da ação de controle aumenta a incerteza sobre o estado. Este tipo de sistema pode ser aplicado em diversas áreas da ciência e da engenharia, haja vista sua capacidade de modelar sistemas estocásticos complexos, cujas dinâmicas não são completamente conhecidas. Processos de difusão controlada de Itô são usados para descrever a trajetória do estado, e a otimização é realizada por meio do método da programação dinâmica, sendo, portanto, necessária a resolução da equação de Hamilton-Jacobi-Bellman. Adicionalmente, a utilização de ferramentas da análise de funções não suaves indicou a existência de uma região no espaço de estados onde a ação ótima de controle consiste na manutenção do controle que tem sido aplicado ao sistema, seja ele qual for. Intuitivamente, este resultado está de acordo com a natureza cautelosa do controle de sistemas subdeterminados. Finalmente, estudou-se analiticamente o caso particular de um sistema com custo quadrático. Este estudo revelou que a técnica desenvolvida permite o cálculo da solução ótima de maneira simples e eficaz para comportamentos assintóticos do sistema. Essa peculiaridade da solução vem de auxílio à obtenção da solução completa do problema via aproximações numéricas / Abstract: This dissertation presents a framework for continuous-time stochastic systems in which the control variations increase the state uncertainty. This type of system can be applied in several areas of science and engineering, due to its hability of modelling complex stochastic systems, for which the dynamics are not completely known. Controlled Itô diffusion processes are used in order to describe the state path, and the optimization was achieved by the dynamic programming method, so it was necessary to solve the Hamilton-Jacobi-Bellman equation. In addition, tools from nonsmooth analysis indicated the existence of a region in the state space in which the optimal control action is characterized by no variation, no matter the previous control were. Intuitively, this result is expected from the cautionary nature of controlling underdetermined systems. Finally, it was analytically studied the particular case of a system with quadratic running costs. This study revealed that the technique developed allows the computation of the optimal solution in a simple and effective way for asymptotic behavior of the system. This feature of the solution comes in hand to obtain the complete solution of the problem by means of numerical approximations / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica