El objetivo principal de la presente tesis es presentar una aplicación de los teoremas de Montel sobre familia normales en los sistemas dinámicos, para así poder caracterizar los conjuntos de Julia, denotados por JR, definidos a través de una aplicación R meromorfa sobre C. Primero haremos un estudio de las propiedades de las funciones meromorfas sobre el plano complejo C y el plano complejo extendido C, además estableceremos algunas métricas para poder estudiar la convergencia de las aplicaciones meromorfas. Lo anterior nos permite introducirnos a las familias normales para funciones holomorfas y para funciones meromorfas la cual posee muchas propiedades que son usadas en la caracterización del conjunto de Julia. Para facilitar algunos resultados es preciso usar la conjugada de funciones meromorfas sobre C a través de las transformaciones de Möbius definidas en el plano complejo extendido. También es necesario el estudio de los puntos periódicos de las funciones meromorfas sobre C obteniéndose una serie de propiedades que serán importantes en el estudio del conjunto Julia. Finalmente es vital el estudio del conjunto de puntos excepcionales la cual nos dan una serie de propiedades, para así poder dar una caracterización al conjunto de Julia. Dichas caracterizaciones son tales como, la invariancia del conjunto de Julia, JR, por la aplicación R y por su respectiva inversa; que el conjunto JR es igual a su conjunto de puntos de acumulación; que el conjunto JR coincide con C, siempre que JR posea algún punto interior; que JR coincide con la frontera de la cuenca atractora generada por un punto atractor α ; y el más importante que el conjunto de julia JR, coincide con el cierre de los puntos repulsores fijos de todos los órdenes . / Tesis

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Els mecanismes de regulaci o de les c el lules poden ser modelats per controlar i entendre la biologia cel lular. Diferents nivells d'abstracci o s'utilitzen per descriure els processos biol ogics. En aquest treball s'han utilitzat grafs i equacions diferencials per modelar les interaccions cel lulars tant qualitativament com quantitativa. En aquest treball s'han analitzat dades d'interacci o i activitat de diferents organismes, E. coli i S. cerevisiae: xarxes d'interacci o prote na-prote na, de regulaci o de la transcripci o, i metab oliques, aix com per ls d'expressi o gen omica i prote omica. De la rica varietat de mesures de grafs, una variable important d'aquestes xarxes biol ogiques es la distribuci o de grau, i he aplicat eines d'an alisi estad stica per tal de caracteritzar-la. En tots els casos estudiats les distribucions de grau tenen una forma de cua pesada, per o la majoria d'elles presenten difer encies signi catives respecte un model de llei de pot encia, d'acord amb proves estad stiques. D'altra banda, cap de les xarxes podrien ser assignades de forma inequvoca a cap distribuci o testejada. Pel que fa a un nivell m es microsc opic, hem utilitzat equacions diferencials per estudiar la din amica de models de diversos sistemes bioqu mics. En primer lloc, una eina de programari anomenada ByoDyn ha estat creada des de zero. L'eina permet realitzar simulacions deterministes i estoc astiques, analitzar models mitjan cant estimaci o de par ametres, sensibilitat i an alisi d'identi cabilitat, aix com dissenyar optimament experiments. S'ha creat una interf cie web que ofereix la possibilitat d'interactuar amb el programa d'una manera gr a ca, independentment de la con guraci o de l'usuari, permetent l'execuci o del programa en diferents entorns computacionals. Finalment, hem aplicat un protocol de disseny experimental optim en un model multicel lular de l'embriog enesi en vertebrats. / Regulatory mechanisms of cells can be modelled to control and under- stand cellular biology. Di erent levels of abstraction are used to describe biological processes. In this work we have used graphs and di erential equations to model cellular interactions qualitatively and quantitatively. From di erent organisms, E. coli and S. cerevisiae, we have analysed data available for they complete interaction and activity networks. At the level of interaction, the protein-protein interaction network, the tran- scriptional regulatory networks and the metabolic network have been studied; for the activity, both gene and protein pro les of the whole or- ganism have been examined. From the rich variety of graph measures, one of primer importance is the degree distribution. I have applied sta- tistical analysis tools to such biological networks in order to characterise the degree distribution. In all cases the studied degree distributions have a heavy-tailed shape, but most of them present signi cant di erences from a power-law model according to a statistical test. Moreover, none of the networks could be unequivocally assigned to any of the tested distribution. On the other hand, in a more ne-grained view, I have used di erential equations to model dynamics of biochemical systems. First, a software tool called ByoDyn has been created from scratch incorporating a fairly complete range of analysis methods. Both deterministic and stochas- tic simulations can be performed, models can be analysed by means of parameter estimation, sensitivity, identi ability analysis, and optimal ex- perimental design. Moreover, a web interface has been created that pro- vides with the possibility interact with the program in a graphical man- ner, independent of the user con guration, allowing the execution of the program at di erent computational environments. Finally, we have ap- plied a protocol of optimal experimental design on a multicellular model of embryogenesis.

El proceso de apertura comercial experimentado por Argentina en los años 90 sometió a la industria por primera vez en mucho tiempo a la competencia externa. Este trabajo investiga en qué medida la competencia externa potencial actuó como un limitante del poder de mercado de la industria local. Utilizando modelos dinámicos para datos en panel se demostró que dicha competencia fue significativa durante el período 1995-2001. En particular, algunos de los modelos estimados sugieren que aquellas industrias menos concentradas, con menor protección arancelaria, con economías de escala más reducidas, no vinculadas directamente a la actividad agropecuaria o que producen productos menos diferenciados son las que enfrentaron una competencia potencial externa significativa. / The process of trade liberalization experienced by Argentina in the 90s subjected domestic industries to foreign competition for the first time in many years. This paper studies to what extent potential foreign competition was a limiting factor of domestic market power. Using dynamic panel data models, this paper shows that such competition was significant between 1995 and 2001. Specifically, some of the models suggest that those industries not directly linked to agricultural activities, with a low degree of concentration, with low tariff barriers, with a low degree of economies of scale and whose output has a low degree of differentiation are the ones that experienced significant potential foreign competition. / Una versión de este trabajo obtuvo el premio "Elías Salama" otorgado en las X Jornadas de Economía Monetaria e Internacional, organizadas por el Departamento de Economía de la Universidad Nacional de La Plata.

[ES] El Comercio electrónico se ha convertido en uno de los sistemas de compra más aceptados por los consumidores debido a la facilidad que tienen los consumidores para acceder mediante Internet a una gran variedad de artículos. Conocer la dinámica de crecimiento del comercio electrónico basado en los principales factores que lo determinan, es un problema relevante para el sector del comercio electrónico. El principal objetivo de la tesis ha sido aplicar los modelos propuestos a datos reales, la formulación de los diferentes modelos ha estado condicionada por la disponibilidad de los datos y por las limitaciones computacionales a la hora de tratar la complejidad de los modelos propuestos. Los dos primeros modelos, dados en los Capítulos 1 y 2, son de naturaleza determinista, mientras que el modelo propuesto en el Capítulo 3, tiene una formulación más sencilla ya que tiene naturaleza estocástica y su tratamiento computacional es mucho más complejo. En el Capítulo 1, se construye un modelo determinístico continuo, basado en un sistema de ecuaciones diferenciales no lineales, de tipo difusión y estructurado en seis grupos de edades comprendidas entre 15 y 74 años. Cada uno de estos grupos se divide, a su vez, en dos subpoblaciones (imitadores e innovadores), dependiendo de su comportamiento como consumidores. El resultado es un modelo determinista con 31 parámetros, 13 de los cuales proceden de un modelo demográfico con población constante, y el resto de parámetros aparecen en el propio modelo difusión propuesto para describir la dinámica de la tecnología del comercio electrónico en España. A pesar de la complejidad del modelo determinista, y de los pocos datos disponibles en el Instituto Nacional de Estadística (INE) en el momento de realizar el estudio, gracias a las técnicas computacionales aplicadas, se ha realizado un ajuste del modelo que explica de forma muy aceptable la tendencia de los datos sobre la dinámica del comercio electrónico, lo que ha permitido construir predicciones para los próximos años. El estudio se ha completado con un análisis de la sensibilidad de los parámetros con el objeto de conocer cuáles son los coeficientes de difusión (vía la innovación y la imitación) que tienen una mayor influencia en los resultados de la respuesta del modelo. En el Capítulo 2 se propone un modelo discreto determinista que, debido a la complejidad de la técnica de escalado que debe realizarse para una población variable, se consideraron únicamente dos subpoblaciones entre 15 y 74 años. En este caso el modelo demográfico depende de 3 parámetros, mientras que el modelo de difusión del comercio electrónico depende de 9 parámetros adicionales. A partir de los datos disponibles en el INE, durante el periodo 2007 - 2015, se ha realizado un ajuste del modelo que permite explicar de forma adecuada la dinámica del comercio electrónico en España y realizar predicciones fiables de la tendencia de esta tecnología en los próximos años. Aunque las técnicas de ajuste de los modelos presentados en los Capítulos 1 y 2 a los datos disponibles en el INE están basadas en métodos probabilísticos (en el Capítulo 1, se aplica un tipo de muestreo, denominado Hipercubo Latino y, en el Capítulo 2, el denominado Ajuste Probabilístico),de naturaleza determinística, ya que los parámetros en ambos casos son constantes. En el Capítulo 3 se propone un modelo compartimental que divide a la población española en dos subpoblaciones, dependiendo de si usan o no el comercio electrónico, se trata por tanto de un modelo cuya formulación es mucho más sencilla que la presentada en los capítulos anteriores, pero cuyos parámetros son variables aleatorias. En este caso, el objetivo ha sido diseñar técnicas computacionales de optimización inversa para el modelo estocástico donde el ajuste consiste en determinar las distribuciones estadísticas de los parámetros del modelo que mejor explican la / [CAT] El Comerç electrònic s'ha convertit en un dels sistemes de compra més acceptats pels consumidors a causa de la facilitat que tenen els consumidors per a accedir mitjançant Internet a una gran varietat d'articles. Conéixer la dinàmica de creixement del comerç electrònic basat en els principals factors que el determinen, és un problema rellevant per al sector del comerç electrònic. El principal objectiu de la tesi ha sigut aplicar els models proposats a dades reals, la formulació dels diferents models ha estat condicionada per la disponibilitat de les dades i per les limitacions computacionals a l'hora de tractar la complexitat dels models proposats. Els dos primers models, donats en els Capítols 1 i 2, són de naturalesa determinista, mentre que el model proposat en el Capítol 3, té una formulació més senzilla ja que té naturalesa estocàstica i el seu tractament computacional és molt més complex. En el Capítol 1, es construeix un model determinístico continu, basat en un sistema d'equacions diferencials no lineals, de tipus difusió i estructurat en sis grups d'edats compreses entre 15 i 74 anys. Cadascun d'aquests grups es divideix, al seu torn, en dos subpoblaciones (imitadors i innovadors), depenent del seu comportament com a consumidors. El resultat és un model determinista amb 31 paràmetres, 13 dels quals procedeixen d'un model demogràfic amb població constant, i la resta de paràmetres apareixen en el propi model difusió proposat per a descriure la dinàmica de la tecnologia del comerç electrònic a Espanya. Malgrat la complexitat del model determinista, i de les poques dades disponibles en l'Institut Nacional d'Estadística (INE) en el moment de realitzar l'estudi, gràcies a les tècniques computacionals aplicades, s'ha realitzat un ajust del model que explica de forma molt acceptable la tendència de les dades sobre la dinàmica del comerç electrònic, la qual cosa ha permés construir prediccions per als pròxims anys. L'estudi s'ha completat amb una anàlisi de la sensibilitat dels paràmetres a fi de conéixer quins són els coeficients de difusió (via la innovació i la imitació) que tenen una major influència en els resultats de la resposta del model. En el Capítol 2 es proposa un model discret determinista que, a causa de la complexitat de la tècnica d'escalat que ha de realitzarse per a una població variable, es van considerar únicament dues subpoblaciones entre 15 i 74 anys. En aquest cas el model demogràfic depén de 3 paràmetres, mentre que el model de difusió del comerç electrònic depén de 9 paràmetres addicionals. A partir de les dades disponibles en l'INE, durant el període 2007 - 2015, s'ha realitzat un ajust del model que permet explicar de forma adequada la dinàmica del comerç electrònic a Espanya i realitzar prediccions fiables de la tendència d'aquesta tecnologia en els pròxims anys. Encara que les tècniques d'ajust dels models presentats en els Capítols 1 i 2 a les dades disponibles en l'INE estan basades en mètodes probabilístics (en el Capítol 1, s'aplica un tipus de mostreig, denominat Hipercubo Llatí i, en el Capítol 2, el denominat Ajust Probabilístic),de naturalesa determinística, ja que els paràmetres en tots dos casos són constants. En el Capítol 3 es proposa un model compartimental que divideix a la població espanyola en dues subpoblaciones, depenent de si usen o no el comerç electrònic, es tracta per tant d'un model la formulació del qual és molt més senzilla que la presentada en els capítols anteriors, però els paràmetres dels quals són variables aleatòries. En aquest cas, l'objectiu ha sigut dissenyar tècniques computacionals d'optimització inversa per al model estocàstic on l'ajust consisteix a determinar les distribucions estadístiques dels paràmetres del model que millor expliquen l'evolució estocàstica de les dades disponibles. / [EN] Electronic commerce (E-Commerce) has become one of the most accepted purchasing systems by consumers due to the ease with which consumers can access a wide variety of articles through the Internet. Knowing the growth dynamics of electronic commerce based on the main factors that determine it, is a problem of great relevance for the agents involved in the electronic commerce sector. The objective of the thesis has been to apply the proposed models to real data, the formulation of the different models has been conditioned by the availability of data, and by the computational limitations in the moment to study the complexity of the proposed models. As detailed below, the first two models, presented in Chapters 1 and 2, respectively, are deterministic in nature, while the model proposed in Chapter 3, has a simpler formulation due to it has a stochastic nature and its computational treatment is much more complex. In Chapter 1, a continuous deterministic model is constructed, based on a system of nonlinear differential equations, of diffusion type and structured in six age groups between 15 and 74 years old. Each of these groups is divided, in turn, into two subpopulations (imitators and innovators), depending on their behavior as consumers. The result is a deterministic model with 31 parameters, 13 of which come from a demographic model with a constant population, and the rest of the parameters appear in the diffusion model proposed to describe the dynamics of E-Commerce technology in Spain. Despite the complexity of the deterministic model, and the few data available in the National Institute of Statistics (INE) at the time of the study, thanks to the computational techniques applied, it has been possible to adjust the model they explain. The trend of data on the dynamics of E-Commerce is very acceptable, which has allowed us to build predictions for the coming years. The study has been completed with an analysis of the sensitivity of the parameters in order to know what are the dffusion coeffcients (via innovation and imitation) that have a greater inuence on the results of the response of the model. In Chapter 2 a discrete deterministic model is proposed due to the complexity of the scaling technique that must be performed to treat it with variable population, only two subpopulations between 15 and 74 years old were considered. The demographic model depends on 3 parameters, while the diffusion model of E-Commerce depends on 9 additional parameters. Based on the data available in the INE during the 2007 - 2015 period an adjustment was made to the model that allows us to adequately explain the dynamics of E-Commerce in Spain and to make reliable predictions of the trend of this technology in the next years. Although the adjustment techniques of the models presented in Chapters 1 and 2 to the data available in the INE are based on probabilistic methods (in Chapter 1, a type of sampling is applied, called Latin Hypercube and, in Chapter 2, the so-called Probabilistic Adjustment), the nature of the two models is purely deterministic, since the parameters in both cases are constant. In Chapter 3, a compartmental model is proposed that divides to the Spanish population in two subpopulations, depending on whether they use E-Commerce or not, it is therefore a model whose formulation is much simpler than that presented in the previous chapters, but whose parameters are random variables. The objective has been to design computational techniques of inverse optimization for the stochastic model where the adjustment does not consist in looking for the constants that best fit the model to the available data of the INE (for the period 2011 - 2016), but in determining the statistical distributions of the parameters of the model that best explain the stochastic evolution of the available data. Subsequently, once the validation of the model is carried out, stochastic predictions of the evolution of the use of E-Commerce technology in Spain. / Lombana, IC. (2019). Modelización con incertidumbre del incremento del uso del comercio electrónico en España utilizando técnicas de epidemiología matemática [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/124836 / TESIS

En la práctica profesional de la ingeniería civil, generalmente, se consideran los componentes del movimiento del suelo de forma independiente y desestimando la componente vertical en los análisis sísmicos. Sin embargo, ya existen estudios que invalidan dichos supuestos, y, es por tal, que el análisis sísmico debería considerar el efecto de todas las componentes del sismo a fin de estimar cualquier respuesta en la estructura. En este estudio se propondrán factores de amplificación para los espectros generados por los análisis uni-direcconales, con el fin de extenuar el efecto tri-direccional del sismo. Dichos factores se realizarán por medio del análisis de 54 estructuras caracterizadas por distintos parámetros dinámicos. Y, además, utilizando ángulos de incidencia cada 10° y 11 registros sísmicos para el ATH. Las respuestas máximas se compararán con las del espectro propuesto por la Norma E0.30 [1], obteniendo así reglas lineales para los factores de amplificación. / In the professional practice of civil engineering, generally, the components of the ground movement are considered independently and disregarding the vertical component in seismic analyzes. However, there are already studies that invalidate these assumptions, and, therefore, the seismic analysis should consider the effect of all the components of the earthquake in order to estimate any response in the structure. In this study, amplification factors will be proposed for the spectra generated by the uni-directional analyzes, in order to exhaust the tri-directional effect of the earthquake. Said factors will be carried out through the analysis of 54 structures characterized by different dynamic parameters. And, in addition, using incidence angles every 10 ° and 11 seismic records for the ATH. The maximum responses will be compared with those of the spectrum proposed by Standard E0.30, thus obtaining linear rules for the amplification factors. / Trabajo de investigación

Dans les régions néo-tropicales, l’augmentation des taux de changements d’occupation et d’usages des sols et une forte déforestation durant la deuxième moitié du 20e siècle ont engendré une forte dégradation de l’environnement et une forte perte de biodiversité. Cette étude analyse les empreintes spatiales et les processus des changements d’occupation et d’usages des sols et de la déforestation pour le bassin versant du Grijalva-Usumacinta, l’un des plus importants du sud Mexique en matière hydrologique et de biodiversité, pour être confrontée aux discussions sur les changements forestiers émergents. Des cartes d’occupation et d’usages des sols de 1992, 2002 et 2007, dérivées d’images satellitaires et de photographies aériennes sont utilisées pour tester l’hypothèse d’un changement de trajectoires d’évolution à l’échelle régionale. Les probabilités et taux de changements ont été calculés pour les deux périodes 1992-2002 et 2002-2007, et les processus de changements dominants ont été identifiés. Les changements d’occupation et d’usages des sols sont complexes et ne peuvent s’expliquer par une histoire prédominante et linéaire de la déforestation. Deux des principaux résultats concernent (1) un taux anormalement élevé de dégradation des forêts primaires, équivalent à 1,7 fois la surface déforestée ; (2) les processus de déforestation se produisent principalement dans les forêts secondaires. Les activités agricoles, encouragées par les politiques publiques, sont les principaux moteurs de ces changements, parmi lesquelles le pâturage a le plus d'impact sur la déforestation. Les probabilités et taux de déforestation et de changement d’occupation et d’usages de sols ont stagné alors que la reforestation naturelle a augmenté. Bien que ces tendances sont essentielles pour le commencement de la transition forestière, la déforestation et la dégradation l'emportent bien sur la repousse de la végétation. / This study explores how to use techniques of prospective analysis in order to incorporate dynamic factors that put into risk the persistence of biodiversity into systematic conservation planning. Land use and cover change (LUCC) and climate change (CC) represent the main impacts and future threats to biodiversity and thus were the subject of analyses that provided information on prioritization for conservation actions. Since LUCC, CC and biodiversity loss, as well as the related socio-economic structures take place on a regional scale, this work is based on a large watershed in southern Mexico, the Grijalva-Usumacinta Basin. This basin is not only one of the most important areas for biological diversity, but is also renowned for its cultural complexity and hydrological importance and the multiple environmental and social problems that put biodiversity in peril. The main finding is that deforestation and forest degradation are the main LUCC processes and their high rates and strong future trends make it difficult to get to the point of forest transition in the near future, when deforestation and regeneration are balanced. Nevertheless, the scenario analysis shows that it is possible to influence LUCC trajectories in a substantial way in order to halt negative effects over biodiversity in the next decade. CC represents an additional threat to biodiversity difficult to evaluate, especially if the multiple synergistic effects between CC and LUCC are considered that could lead to much higher impacts. Anyway, the analysis showed that even until 2030 CC could have impacts on bioclimatic variables and species composition that could further hamper conservation efforts in the study area. Criteria for a proactive prioritization of sites for conservation are proposed based on scenarios of LUCC and CC. These criteria are used to identify “hot spots” (high probability of LUCC and severe CC impacts) and “refuges” (high probability of permanence and minor CC impacts). This joint analysis of CCUS and CC shows that there are differences between the conservation and the probable scenario; the effort needed to conserve the biodiversity contained in the priority sites in the conservation scenario is considerable less. The spatial pattern of hot spots and refuges of change is very similar across scenarios, despite the differences in absolute areas compromised by each. / Este estudio explora cómo aplicar técnicas de análisis prospectivos para incorporar factores dinámicos que ponen en riesgo la persistencia de biodiversidad en la planeación sistemática de la conservación (PSC). El cambio de cobertura y uso del suelo (CCUS) y el cambio climático (CC) representan los impactos y amenazas futuras más importantes para la biodiversidad, por lo que fueron escogidos como sujetos de análisis que proveen información para la priorización para acciones de conservación. Como el CCUS, el CC, la pérdida de biodiversidad, así como las estructuras socio-económicas relacionadas, ocurren a una escala regional, este trabajo está basado en una cuenca grande en el sur de México. La cuenca Grijalva-Usumacinta no sólo es una de las áreas más biodiversas en el mundo, también es reconocida por su complejidad cultural y su importancia hidrológica. A la vez se han documentado diversos problemas ambientales y sociales que ponen en peligro la persistencia de la biodiversidad. El resultado principal es que la deforestación y la degradación forestal son los procesos dominantes de CCUS y sus altas tasas y fuertes tendencias hacia el futuro vuelven difícil de llegar al punto de la transición forestal, en el cual la deforestación y la regeneración son balanceadas. Sin embargo, el análisis de escenarios muestra que es posible influenciar las trayectorias de CCUS de manera sustancial para detener los efectos adversos en la biodiversidad en la próxima década. El CC representa una amenaza adicional para la biodiversidad difícil de evaluar, especialmente si se consideran los múltiples efectos sinérgicos entre el CC y el CCUS que podrían hacer que el impacto sea mucho mayor. Aun así, el análisis mostró que hasta el 2030 el CC podría tener impactos en las variables bioclimáticas y la composición de especies que podrían dificultar más los esfuerzos de conservación en el área de estudio. Se proponen criterios para una priorización proactiva de la conservación son propuestos basados en escenarios de CCUS y CC. Estos criterios son usados para identificar focos rojos (alta probabilidad de CCUS e impactos de CC severos) y refugios (alta probabilidad de permanencia natural e impactos de CC menores). Este análisis conjunto de CCUS y CC muestra que hay diferencias entre el escenario de conservación y el escenario probable; el esfuerzo necesario para conservar la biodiversidad dentro de los sitios prioritarios es considerablemente menor. Los patrones espaciales de los focos rojos de cambio y los refugios son muy similares en los dos escenarios, a pesar de la diferencia absoluta de áreas en cada uno.

La identificación de los parámetros dinámicos que constituyen el modelo dinámico de un robot manipulador tiene por objeto la estimación de valores precisos de dichos parámetros a partir de medidas experimentales del movimiento del robot, siendo éste el único procedimiento práctico que permite la obtención de valores fiables de los mismos cuando el sistema mecánico presenta una mínima complejidad. La importancia de la identificación de parámetros dinámicos se manifiesta especialmente tanto en aplicaciones de control por dinámica inversa como en simulación dinámica. En esta tesis, se aborda la identificación de parámetros dinámicos, tanto desde el punto de vista teórico como experimental, en robots manipuladores con configuración de cadena cinemática abierta. Por una parte, se desarrolla el modelo dinámico de un robot manipulador a partir de las ecuaciones de la dinámica de acuerdo al formalismo de Gibbs-Appell. Para ello, se asume el robot constituido por barras rígidas, modelándose independientemente el comportamiento dinámico de los actuadores. Se consideran asimismo algunos modelos de fricción lineales con respecto a sus coeficientes con objeto de modelar los fenómenos de fricción en los nudos. Posteriormente, las ecuaciones que constituyen dicho modelo dinámico son reescritas de forma lineal respecto a los parámetros dinámicos a identificar y en forma matricial, a fin de permitir la posterior aplicación de técnicas numéricas tanto de análisis y reducción como de resolución del sistema de ecuaciones así constituido. Por otra parte, se tratan algunos aspectos fundamentales de la identificación de parámetros dinámicos tanto a nivel teórico como práctico. Así, se aborda la generación de trayectorias optimizadas, recurriéndose a la parametrización de las mismas mediante series finitas de Fourier, lo cual permite beneficiarse del carácter periódico de éstas. Asimismo, se propone un procedimiento para la resolución del sistema de ecuaciones mediante el cual se asegura l / Benimeli Andreu, FJ. (2005). Estimación de parámetros dinámicos en robots manipuladores [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1995 / Palancia

[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

Tesis por compendio / [ES] Durante las últimas décadas el uso del aprendizaje automático (machine learning) y de la inteligencia artificial ha mostrado un crecimiento exponencial en muchas áreas de la ciencia. El hecho de que los ordenadores hayan aumentado sus restaciones a la vez que han reducido su precio, junto con la disponibilidad de entornos de desarrollo de código abierto han permitido el acceso a la inteligencia artificial a un gran rango de investigadores, democratizando de esta forma el acceso a métodos de inteligencia artificial a la comunidad investigadora. Es nuestra creencia que la multidisciplinaridad es clave para nuevos logros, con equipos compuestos de investigadores con diferentes preparaciones y de diferentes campos de especialización. Con este ánimo, hemos orientado esta tesis en el uso de machine learning inteligencia artificial, aprendizaje profundo o deep learning, entendiendo todas las anteriores como parte de un concepto global que concretamos en el término inteligencia artificial, a intentar arrojar luz a algunos problemas de los campos de las matemáticas y la física. Desarrollamos una arquitectura deep learning y la medimos con éxito en la caracterización de procesos de difusión anómala. Mientras que previamente se habían utilizado métodos estadísticos clásicos con este objetivo, los métodos de deep learning han demostrado mejorar las prestaciones de dichos métodos clásicos. Nuestra architectura demostró que puede inferir con precisión el exponente de difusión anómala y clasificar trayectorias entre un conjunto dado de modelos subyacentes de difusión . Mientras que las redes neuronales recurrentes irrumpieron recientemente, los modelos basados en redes convolucionales han sido ámpliamente testados en el campo del procesamiento de imagen durante más de 15 años. Existen muchos modelos y arquitecturas, pre-entrenados y listos para ser usados por la comunidad. No es necesario realizar investigación ya que dichos modelos han probado su valía durante años y están bien documentados en la literatura. Nuestro objetivo era ser capaces de usar esos modelos bien conocidos y fiables, con trayectorias de difusión anómala. Solo necesitábamos convertir una serie temporal en una imagen, cosa que hicimos aplicando gramian angular fields a las trayectorias, poniendo el foco en las trayectorias cortas. Hasta donde sabemos, ésta es la primera vez que dichas técnicas son usadas en este campo. Mostramos cómo esta aproximación mejora las prestaciones de cualquier otra propuesta en la clasificación del modelo subyacente de difusión anómala para trayectorias cortas. Más allá de la física están las matemáticas. Utilizamos nuestra arquitectura basada en redes recurrentes neuronales para inferir los parámetros que definen las trayectorias de Wu Baleanu. Mostramos que nuestra propuesta puede inferir con azonable precisión los parámetros mu y nu. Siendo la primera vez, de nuevo hasta donde llega nuestro conocimiento, que tales técnicas se aplican en este escenario. Extendemos este trabajo a las ecuaciones fraccionales discretas con retardo, obteniendo resultados similares en términos de precisión. Adicionalmente, mostramos que la misma arquitectura se puede usar para discriminar entre trayectorias con y sin retardo con gran confianza. Finalmente, también investigamos modelos fraccionales discretos. Hemos analizado esquemas de paso temporal con la cuadratura de Lubich en lugar del clásico esquema de orden 1 de Euler. En el primer estudio de este nuevo paradigma hemos comparado los diagramas de bifurcación de los mapas logístico y del seno, obtenidos de la discretización de Euler de orden 1, 2 y 1/2. / [CAT] Durant les darreres dècades l'ús de l'aprenentatge automàtic (machine learning) i de la intel.ligència artificial ha mostrat un creixement exponencial en moltes àrees de la ciència. El fet que els ordinadors hagen augmentat les seues prestacions a la vegada que han reduït el seu preu, junt amb la disponibilitat d'entorns de desenvolupament de codi obert han permès l'accés a la intel.ligència artificial a un gran rang d'investigadors, democratitzant així l'accés a mètodes d'intel.ligència artificial a la comunitat investigadora. És la nostra creença que la multidisciplinaritat és clau per a nous èxits, amb equips compostos d'investigadors amb diferents preparacions i diferents camps d'especialització. Amb aquest ànim, hem orientat aquesta tesi en l'ús d'intel.ligència artificial machine learning, aprenentatge profund o deep learning, entenent totes les anteriors com a part d'un concepte global que concretem en el terme intel.ligència, a intentar donar llum a alguns problemes dels camps de les matemàtiques i la física. Desenvolupem una arquitectura deep learning i la mesurem amb èxit en la caracterització de processos de difusió anòmala. Mentre que prèviament s'havien utilitzat mètodes estadístics clàssics amb aquest objectiu, els mètodes de deep learning han demostrat millorar les prestacions d'aquests mètodes clàssics. La nostra architectura va demostrar que pot inferir amb precisió l'exponent de difusió anòmala i classificar trajectòries entre un conjunt donat de models subjacents de difusió. Mentre que les xarxes neuronals recurrents van irrompre recentment, els models basats en xarxes convolucionals han estat àmpliament testats al camp del processament d'imatge durant més de 15 anys. Hi ha molts models i arquitectures, pre-entrenats i llestos per ser usats per la comunitat. No cal fer recerca ja que aquests models han provat la seva vàlua durant anys i estan ben documentats a la literatura. El nostre objectiu era ser capaços de fer servir aquests models ben coneguts i fiables, amb trajectòries de difusió anòmala. Només necessitàvem convertir una sèrie temporal en una imatge, cosa que vam fer aplicant gramian angular fields a les trajectòries, posant el focus a les trajectòries curtes. Fins on sabem, aquesta és la primera vegada que aquestes tècniques són usades en aquest camp. Mostrem com aquesta aproximació millora les prestacions de qualsevol altra proposta a la classificació del model subjacent de difusió anòmala per a trajectòries curtes. Més enllà de la física hi ha les matemàtiques. Utilitzem la nostra arquitectura basada en xarxes recurrents neuronals per inferir els paràmetres que defineixen les trajectòries de Wu Baleanu. Mostrem que la nostra proposta pot inferir amb raonable precisió els paràmetres mu i nu. Sent la primera vegada, novament fins on arriba el nostre coneixement, que aquestes tècniques s'apliquen en aquest escenari. Estenem aquest treball a les equacions fraccionals discretes amb retard, obtenint resultats similars en termes de precisió. Addicionalment, mostrem que la mateixa arquitectura es pot fer servir per discriminar entre trajectòries amb i sense retard amb gran confiança. Finalment, també investiguem models fraccionals discrets. Hem analitzat esquemes de pas temporal amb la quadratura de Lubich en lloc del clàssic esquema d'ordre 1 d'Euler. Al primer estudi d'aquest nou paradigma hem comparat els diagrames de bifurcació dels mapes logístic i del sinus, obtinguts de la discretització d'Euler d'ordre 1, 2 i 1/2. / [EN] During the last decades the use of machine learning and artificial intelligence have showed an exponential growth in many areas of science. The fact that computer's hardware has increased its performance while lowering the price and the availability of open source frameworks have enabled the access to artificial intelligence to a broad range of researchers, hence democratizing the access to artificial intelligence methods to the research community. It is our belief that multi-disciplinarity is the key to new achievements, with teams composed of researchers with different backgrounds and fields of specialization. With this aim, we focused this thesis in using machine learning, artificial intelligence, deep learing, all of them being understood as part of a whole concept we concrete in artificial intelligence, to try to shed light to some problems from the fields of mathematics and physics. A deep learning architecture was developed and successfully benchmarked with the characterization of anomalous diffusion processes. Whereas traditional statistical methods had previously been used with this aim, deep learing methods, mainly based on recurrent neural networks have proved to outperform these clasical methods. Our architecture showed it can precisely infer the anomalous diffusion exponent and accurately classify trajectories among a given set of underlaying diffusion models. While recurrent neural networks irrupted in the recent years, convolutional network based models had been extensively tested in the field of image processing for more than 15 years. There exist many models and architectures, pre-trained and set to be used by the community. No further investigation needs to be done since the architecture have proved their value for years and are very well documented in the literature. Our goal was being able to used this well-known and reliable models with anomalous diffusion trajectories. We only needed to be able to convert a time series into an image, which we successfully did by applying gramian angular fields to the trajectories, focusing on short ones. To our knowledge this is the first time these techniques were used in this field. We show how this approach outperforms any other proposal in the underlaying diffusion model classification for short trajectories. Besides physics it is maths. We used our recurrent neural networks architecture to infer the parameters that define the Wu Baleanu trajectories. We show that our proposal can precisely infer both the mu and nu parameters with a reasonable confidence. Being the first time, to the best of our knowledge, that such techniques were applied to this scenario. We extend this work to the discrete delayed fractional equations, obtaining similar results in terms of precision. Additionally, we showed that the same architecture can be used to discriminate delayed from non-delayed trajectories with a high confidence. Finally, we also searched fractional discrete models. We have considered Lubich's quadrature time-stepping schemes instead of the classical Euler scheme of order 1. As the first study with this new paradigm, we compare the bifurcation diagrams for the logistic and sine maps obtained from Euler discretizations of orders 1, 2, and 1/2. / J.A.C. acknowledges support from ALBATROSS project (National Plan for Scientific and Technical Research and Innovation 2017-2020, No. PID2019-104978RB-I00). M.A.G.M. acknowledges funding from the Spanish Ministry of Education and Vocational Training (MEFP) through the Beatriz Galindo program 2018 (BEAGAL18/00203) and Spanish Ministry MINECO (FIDEUA PID2019- 106901GBI00/10.13039/501100011033). We thank M.A. Garc ́ıa-March for helpful comments and discussions on the topic. NF is sup- ported by the National University of Singapore through the Singapore International Graduate Student Award (SINGA) program. OGO and LS acknowledge funding from MINECO project, grant TIN2017-88476-C2-1-R. JAC acknowledges funding from grant PID2021-124618NB-C21 funded by MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033 and by “ERDF A way of making Europe”, by the “European Union”. We also thank funding for the open access charges from CRUE-Universitat Politècnica de València. / Garibo Orts, Ó. (2023). Anomalous Diffusion Characterization using Machine Learning Methods [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192831 / Compendio