Une recherche du boson de Higgs est effectuée dans le canal WW → lνlν en utilisant l’ensemble des données de 2011 à une énergie dans le centre de masse de √s = 7 TeV et une partie des données de 2012 à 8 TeV prises par l’expérience ATLAS auprès du LHC. Les luminosités intégrées correspondantes sont 4.7 fb−1 et 5.8 fb−1, respectivement. L’analyse est effectuée avec des coupures. Plusieurs méthodes sont introduites pour estimer à partir des données la contribution de bruits de fond des différents processus afin de minimiser l’utilisation de simulation. Pour la contribution du bruit de fond top dans le canal dominant avec zéro jet, elle est estimée avec une méthode que nous avons proposée. Une autre méthode pour corriger la forme de la distribution de l’énergie transverse manquante dans les événements Drell-Yan à partir des événements W +jets est également présentée. En 2011, le boson de Higgs du modèle standard avec la masse du Higgs de 133 à 261 GeV est exclue à 95% de niveau de confiance, tandis que la plage d’exclusion prévue est de 127 à 234 GeV. En 2012, un excès d’événements au-dessus du bruit de fond attendu est observé dans une plage de masse autour de 125GeV. En combinant les deux échantillons, la probabilité minimale (“p-value”) pour que l’hypothèse bruit de fond seul fournisse autant ou plus d’événements qu’observé dans les données est de 3 × 10−3, ce qui correspond à une signifiance statistique de 2,8 écarts types. Le taux de production mesuré du signal par rapport au taux prédit pour le boson de Higgs du modèle standard à mH = 125GeV est de 1,4 ± 0,5. La probabilité attendue pour un Higgs avec mH = 125GeV est de 0,01, soit de 2,3 écarts types. La limite d’exclusion d’un Higgs dans un modèle avec une quatrième génération est également présentée en utilisant une partie de l’échantillon de données 2011, la gamme de masse entre 120 GeV et 600 GeV a été exclue à 95% de niveau de confiance. Enfin, l’étude sur le temps de dérive dans le calorimètre à argon liquide du détecteur ATLAS est effectuée en utilisant tous les échantillons de données du rayonnement cosmique, du faisceau splash et de collision. Les résultats ne montrent aucune non-uniformité significative sur la largeur de l’espace cellulaire mis à part un effet de “sagging” dans les régions de transition dû au poids du calorimètre. / A Higgs search is performed in the WW → lνlν channel using the full 2011 data at a center-of-mass energy of √s = 7 TeV and part of 2012 data at 8 TeV taken by the ATLAS experiment at the LHC. The corresponding integrated luminosity values are 4.7fb−1 and 5.8fb−1, respectively. The cut based analysis is performed and several data-driven methods for background estimation are introduced. The jet veto survival probability method for top background estimation in 0-jet bin is proposed and used in the Higgs search. Another data-driven method to correct the shape of the missing transverse energy distribution in the Drell-Yan process is also presented. In 2011, the standard model Higgs boson with the Higgs mass from 133 to 261 GeV is excluded at 95% CL, while the expected exclusion range is 127 − 234 GeV. In 2012, an excess of events over expected background is observed at mH = 125GeV. Combining the both samples, the minimum observed p0 value is 3 × 10−3, corresponding to 2.8 standard deviations. The fitted signal strength at mH = 125 GeV is μ = 1.4 ± 0.5. The expected p0 for a Higgs with mH = 125 GeV is 0.01, or 2.3 standard deviations. The exclusion limit for a Higgs in a fourth generation model is shown using part of the 2011 data sample, the mass range between 120GeV and 600GeV has been excluded at 95%CL. The study on the drift time in the liquid argon calorimeter in ALTAS is performed using all special data samples from cosmic muon, beam splash and beam collision data. The results show no significant non-uniformity on the cell gap width and a sagging effect due to gravity is observed.

A aplicação eficiente de agrotóxicos é um desafio na produção agrícola, mesmo considerando os avanços com a agricultura de precisão. O efeito deriva é o principal responsável pela ineficiência no controle das pragas ou doenças, pelo desperdício de recursos e pela contaminação ambiental. Para minimizar a deriva é essencial conhecer as condições ambientais como vento, temperatura e umidade. Esta pesquisa propõe o uso das redes de sensores sem fio como sistema de monitoramento ambiental e de suporte ao processo de pulverização agrícola, especialmente a pulverização executada por aeronave. São propostas três funcionalidades para o sistema: avaliação das condições ambientais, verificando se as condições estão apropriadas para a pulverização, buscando minimizar a ocorrência da deriva; suporte na definição e manutenção da rota do veículo pulverizador por meio dos dados do vento, de modo a efetuar ajustes na rota de pulverização e manter a aplicação do defensivo agrícola na área alvo; e a avaliação da eficácia da pulverização por meio dos dados da deposição do produto pulverizado coletados pela rede de sensores. Para viabilizar a utilização das redes de sensores sem fio no controle da deriva é proposto um protocolo de roteamento de dados que visa garantir a coleta dos dados pelos nós e a entrega para o veículo pulverizador, mesmo sendo ele um avião e se deslocando em alta velocidade. Para demonstrar a viabilidade do sistema proposto, foi desenvolvido um sistema de simulação computacional que considera os aspectos das redes de sensores sem fio e as características do protocolo de roteamento proposto. Os resultados demonstraram sua viabilidade, demonstrando que as redes de sensores sem fio podem ser utilizadas como suporte em um sistema de controle da deriva, incrementando a qualidade da pulverização, reduzindo custos e a contaminação ambiental. / The efficient application of low cost pesticides is a challenge for agricultural production. Pesticide drift is the major cause of money loss, inefficiency in crop disease control, and environmental contamination in the crop spraying process. At the time of application, it is essential to know the environmental conditions, such as wind, temperature and humidity to minimize contamination by pesticide drift. This study proposes the use of wireless sensor networks in a support and control system for crop spraying, especially in aircraft application methods. Three system functionalities are proposed: In the first case, the sensor network evaluates environmental data at the time of application to notify the user if the environmental conditions are suitable for continuing with the application. The second case evaluates the wind speed and its direction to suggest corrections in the path of a spray vehicle. Due to this alteration in the vehicle path, the pesticide will be applied only in the appropriate area. The final case involves collecting data samples and analyzing the quality of the spraying operation by evaluating the deposition of pesticide over the crop. This work proposes a new routing data protocol to make possible the use of wireless sensor networks in aerial crop spraying. It ensures that the sensor node data will be delivered to the sink node. Through computer simulations, wireless sensor networks are shown to be useful in crop spraying to minimize and to control pesticide drift, to improve the quality of application, to reduce environmental contamination and to reduce costs and the duration of the application operation.

O inventário florestal é uma das principais ferramentas na gestão dos recursos florestais, uma vez que as informações geradas por ele são utilizadas ao longo de toda a cadeia produtiva do setor. Desta forma, erros nas estimativas volumétricas dos inventários florestais devem ser controlados. Inúmeras informações podem ser obtidas a partir de imagens orbitais ou aerotransportadas, uma vez que podem cobrir facilmente toda a área de interesse, e estão comumente disponíveis em empresas florestais ou ao usuário final. A utilização de preditores derivados das imagens pode trazer benefícios para as estimativas do inventário florestal. Desta forma, a aplicação de técnicas de regressão linear múltipla (RLM) ganhou espaço no setor devido a sua facilidade de aplicação. Porém, a RLM não leva em consideração a dependência espacial entre as unidades amostrais, sendo que a geoestatística pode ser utilizada para predizer a distribuição espacial do estoque de madeira (VTCC) para uma dada região. A modelagem geoestatística mais simples como a krigagem ordinária (KO), por considerar apenas a dependência espacial entre os pontos não amostrados, pode apresentar erros de predição nestes locais. Tais erros podem ser reduzidos com a aplicação de técnicas mais robustas como a Krigagem com Deriva Externa (KDE), pois esta agrega as informações obtidas das imagens com a distribuição espacial do volume. Buscando-se avaliar as vantagens da integração do Sensoriamento Remoto (SR) ao inventário florestal foram testados 4 tipos diferentes de imagens; as oriundas dos satélites LANDSAT8, RAPIDEYE e GEOEYE, e as provenientes de aeronaves (Imagens Aerotransportadas). Avaliou-se também diferentes tipos de estimativas para a predição volumétrica sendo estas RLM, KDE e KO. A melhor estimativa serviu de variável auxiliar para o estimador de regressão (ER), sendo os resultados comparados com a abordagem tradicional da amostragem aleatória simples (AAS). Os resultados demonstraram por meio da validação cruzada que as estimativas da KDE foram mais eficientes que as estimativas da KO e da RLM. Os melhores preditores (variáveis auxiliares) foram aqueles derivados do satélite LANDSAT8 e do satélite RAPIDEYE. Obteve-se como produto das estimativas de KDE e RLM mapas capazes de detectar áreas com mortalidade ou anomalias em meio a formação florestal. A utilização de uma estimativa de KDE utilizando imagens LANDSAT8 como medida auxiliar para o ER permitiu reduzir o erro amostral da AAS de 3,87% para 2,34%. Da maneira tradicional, tal redução de erro apenas seria possível com um aumento de mais 99 unidades amostrais. / Forest Inventory (FI) is one of the main tools for managing forest resources, once the information derived from FI is used along the sector production chain. When estimating volume, errors resulting from FI are common, therefore these errors must be controlled. Once orbital or airborne imaging data are easily acquired for an entire area, and are commonly available in forest companies or for the end user, much information can be obtained from these products. The use of predictor derived from images can be of significant benefits to forest inventory estimates. For that reason, the application of linear multiple regression (LMR) techniques have taken place in the forest sector, due to the facilities of its application. However, the LMR technique does not take the spatial dependence among sample units in consideration, the geostatistics utilized to predict the spatial distribution of the wood stock (VTCC) for a specific region. Simpler geostatistical modeling as the ordinary kriging (OK), just takes in consideration the spatial dependence among non-sampled points, because of that, prediction errors can be found. Such errors can be reduced when techniques that are more robust are applied, such as the kriging with external drift (KED) approach. This technique aggregates the information obtained from the images with the spatial distribution of the volume. In order to evaluate the advantages of Remote Sensing and Forest Inventory integration, we considered 4 different types of images, from the satellites LANSAT 8, RAPIDEYE, GEOEYE and from airborne images. When predicting volume, three different approaches were evaluated: LMR, EDK, OK. The best model among those evaluated, served as auxiliary variable for the regression estimator (RE). The result were then compared to the traditional approach, simple random sampling (SRS).This approach showed, through a cross-validation, that the KDE estimates were more efficiently than the OK and the LMR. The best predictor model (auxiliary variables) were derived from LADNSAT 8 and RAPIDEYE satellites. There is a significant advantage to using the KDE and LMR approaches, as it allows for a spatial representation of areas with mortality or anomalies, in a forest environment. The combination of KDE approach and LANDSAT 8 images as an auxiliary method for the RE, abled the decrease of the sampling error of SRS from 3.87% to 2.34%.The traditional approaches to conduct plantation inventories would allow for this error reduction, only if there were an increase of 99 more sampling units.

A deriva litorânea é estudada no litoral sul do Espírito Santo através de diferentes técnicas: distribuição de Minerais Pesados (MP); modelo conceitual Análise de Transport de Sedimento (Sediment Trend Analysis - STA), através da variação de parâmetros texturais do sedimento; dados de clima de onda entre 1997 e 2010 do modelo global WaveWatch III propagados para a zona costeira através do modelo Delft-3D, fornecendo parâmetros necessários para as equações de deriva; e imagens de satélite e fotografias aéreas para avaliar a variação espaço-temporal da morfologia costeira. O modelo STA mostrou-se confiável apenas nos dois setores ao norte, enquanto nos demais os resultados foram mascarados por altos teores de MP e/ou carbonato e a entrada de outras fácies no sistema; as equações representaram bem a variação da morfologia costeira na área de estudos. De maneira geral, os setores ao sul apresentaram transporte longitudinal para sul, e os setores ao norte, para norte, fato relacionado à batimetria local. A orientação da linha de costa auxiliou na compreensão dos fenômenos erosivos, pois em sua maioria estão orientados no sentido NEN, formando 45º com as ondas dos setores de ESE e SE. / Longshore drift is studied in the southern portion of Espírito Santo through different techniques: Heavy Minerals (HM) distribution; the conceptual model Sediment Trend Analysis (STA) by sediment textural parameters fluctuation; wave climate data between 1997 and 2010 from WaveWatch III propagated to the coastal zone through Delft-3D model, providing the required data for longshore drift equations; and satellite images and aerial photograph to survey time-space coastline variations. The STA model appears to be trustworthy only within the northern sectors, as high HM and/or carbonate content and different facies input into the system may mask the results. Broadly speaking, the southern sectors showed longshore transport southward, while northern sectors showed northward longshore transport, which is related to local bathymetry. Shoreline azimuth helped understanding the location of erosive zones, since most of them are turned NEN, 45o with ESE and SE wave sectors.

Several industrial, scientific and commercial processes produce open-ended sequences of observations which are referred to as data streams. We can understand the phenomena responsible for such streams by analyzing data in terms of their inherent recurrences and behavior changes. Recurrences support the inference of more stable models, which are deprecated by behavior changes though. External influences are regarded as the main agent actuacting on the underlying phenomena to produce such modifications along time, such as new investments and market polices impacting on stocks, the human intervention on climate, etc. In the context of Machine Learning, there is a vast research branch interested in investigating the detection of such behavior changes which are also referred to as concept drifts. By detecting drifts, one can indicate the best moments to update modeling, therefore improving prediction results, the understanding and eventually the controlling of other influences governing the data stream. There are two main concept drift detection paradigms: the first based on supervised, and the second on unsupervised learning algorithms. The former faces great issues due to the labeling infeasibility when streams are produced at high frequencies and large volumes. The latter lacks in terms of theoretical foundations to provide detection guarantees. In addition, both paradigms do not adequately represent temporal dependencies among data observations. In this context, we introduce a novel approach to detect concept drifts by tackling two deficiencies of both paradigms: i) the instability involved in data modeling, and ii) the lack of time dependency representation. Our unsupervised approach is motivated by Carlsson and Memolis theoretical framework which ensures a stability property for hierarchical clustering algorithms regarding to data permutation. To take full advantage of such framework, we employed Takens embedding theorem to make data statistically independent after being mapped to phase spaces. Independent data were then grouped using the Permutation-Invariant Single-Linkage Clustering Algorithm (PISL), an adapted version of the agglomerative algorithm Single-Linkage, respecting the stability property proposed by Carlsson and Memoli. Our algorithm outputs dendrograms (seen as data models), which are proven to be equivalent to ultrametric spaces, therefore the detection of concept drifts is possible by comparing consecutive ultrametric spaces using the Gromov-Hausdorff (GH) distance. As result, model divergences are indeed associated to data changes. We performed two main experiments to compare our approach to others from the literature, one considering abrupt and another with gradual changes. Results confirm our approach is capable of detecting concept drifts, both abrupt and gradual ones, however it is more adequate to operate on complicated scenarios. The main contributions of this thesis are: i) the usage of Takens embedding theorem as tool to provide statistical independence to data streams; ii) the implementation of PISL in conjunction with GH (called PISLGH); iii) a comparison of detection algorithms in different scenarios; and, finally, iv) an R package (called streamChaos) that provides tools for processing nonlinear data streams as well as other algorithms to detect concept drifts. / Diversos processos industriais, científicos e comerciais produzem sequências de observações continuamente, teoricamente infinitas, denominadas fluxos de dados. Pela análise das recorrências e das mudanças de comportamento desses fluxos, é possível obter informações sobre o fenômeno que os produziu. A inferência de modelos estáveis para tais fluxos é suportada pelo estudo das recorrências dos dados, enquanto é prejudicada pelas mudanças de comportamento. Essas mudanças são produzidas principalmente por influências externas ainda desconhecidas pelos modelos vigentes, tal como ocorre quando novas estratégias de investimento surgem na bolsa de valores, ou quando há intervenções humanas no clima, etc. No contexto de Aprendizado de Máquina (AM), várias pesquisas têm sido realizadas para investigar essas variações nos fluxos de dados, referidas como mudanças de conceito. Sua detecção permite que os modelos possam ser atualizados a fim de apurar a predição, a compreensão e, eventualmente, controlar as influências que governam o fluxo de dados em estudo. Nesse cenário, algoritmos supervisionados sofrem com a limitação para rotular os dados quando esses são gerados em alta frequência e grandes volumes, e algoritmos não supervisionados carecem de fundamentação teórica para prover garantias na detecção de mudanças. Além disso, algoritmos de ambos paradigmas não representam adequadamente as dependências temporais entre observações dos fluxos. Nesse contexto, esta tese de doutorado introduz uma nova metodologia para detectar mudanças de conceito, na qual duas deficiências de ambos paradigmas de AM são confrontados: i) a instabilidade envolvida na modelagem dos dados, e ii) a representação das dependências temporais. Essa metodologia é motivada pelo arcabouço teórico de Carlsson e Memoli, que provê uma propriedade de estabilidade para algoritmos de agrupamento hierárquico com relação à permutação dos dados. Para usufruir desse arcabouço, as observações são embutidas pelo teorema de imersão de Takens, transformando-as em independentes. Esses dados são então agrupados pelo algoritmo Single-Linkage Invariante à Permutação (PISL), o qual respeita a propriedade de estabilidade de Carlsson e Memoli. A partir dos dados de entrada, esse algoritmo gera dendrogramas (ou modelos), que são equivalentes a espaços ultramétricos. Modelos sucessivos são comparados pela distância de Gromov-Hausdorff a fim de detectar mudanças de conceito no fluxo. Como resultado, as divergências dos modelos são de fato associadas a mudanças nos dados. Experimentos foram realizados, um considerando mudanças abruptas e o outro mudanças graduais. Os resultados confirmam que a metodologia proposta é capaz de detectar mudanças de conceito, tanto abruptas quanto graduais, no entanto ela é mais adequada para cenários mais complicados. As contribuições principais desta tese são: i) o uso do teorema de imersão de Takens para transformar os dados de entrada em independentes; ii) a implementação do algoritmo PISL em combinação com a distância de Gromov-Hausdorff (chamado PISLGH); iii) a comparação da metodologia proposta com outras da literatura em diferentes cenários; e, finalmente, iv) a disponibilização de um pacote em R (chamado streamChaos) que provê tanto ferramentas para processar fluxos de dados não lineares quanto diversos algoritmos para detectar mudanças de conceito.

O escoamento bifásico é muito importante para vários ramos industriais. As misturas bifásicas podem escoar em diversas configurações, as quais são chamadas de padrões de escoamento, e que, ao longo dos anos, receberam diversas classificações. Neste trabalho foi estudado o padrão bolhas dispersas em duto anular. Os trabalhos sobre escoamento bifásico em geometria anular são mais escassos, especialmente quando se trata de dutos anulares de grande dimensão. Dentre os modelos existentes para a modelagem do escoamento bifásico, trabalhamos com o modelo de mistura (Drift Flux), pois, apesar das altas velocidades superficiais, o escoamento em bolhas não possui um comportamento homogêneo, já que a fase gasosa ainda escoa na região central e com uma velocidade maior do que a velocidade da mistura. Foi utilizado o modelo de mistura unidimensional para a modelagem do escoamento bifásico água-ar, pois, além de bastante preciso, é de baixo custo computacional e fácil implementação. Neste trabalho empregamos, a princípio, equações elaboradas para dutos circulares, as quais foram adaptadas para a geometria anular fazendo-se uso do conceito de diâmetro hidráulico. As equações foram implementadas no software Mathematica® e as previsões para o holdup e queda de pressão foram comparadas com dados experimentais próprios. O trabalho experimental foi realizado no laboratório de escoamentos multifásicos do Núcleo de Engenharia Térmica e de Fluidos (NETeF) da EESC-USP, o qual conta com uma instalação experimental em estado operacional para a simulação de escoamentos bifásicos vertical e inclinados em duto anular. Foram colhidas medidas de holdup e queda de pressão bifásica. A concordância entre os dados experimentais e as previsões foi muito satisfatória. / Two-phase flow is present in a wide range of industrial processes. Such flows occur in many geometrical configurations known as flow patterns. In this work is presented a study about bubbly flow in annular duct. Works on two-phase flow in large annular geometry are very scarce. Among the existing models for modeling two-phase flow we chose the drift flux model because the bubbly flow does not behave as a homogeneous mixture, despite of the high superficial velocities, since the gas phase flows faster in the core region in comparison with the mixture velocity. The onedimensional drift flux model besides to be accurate is of low computational cost and easy implementation. The goal of this work is to analyze the prediction of holdup and pressure drop in annular ducts of large diameter. The set of equations used was adapted from those of circular ducts by using the hydraulic diameter concept. The equations were implemented in Mathematica software and holdup and pressure drop prediction were compared with experimental data taken in the experimental facility of the Thermal-fluids Engineering Laboratory of EESC-USP. It was collected measure of holdup and pressure drop. The agreement between experimental data and model predictions is encouraging.

Das murine Norovirus ist ein neu entdecktes Mitglied der Familie Caliciviridae. Bislang wurden vier Virusstämme beschrieben und charakterisiert (MNV1-4). In dieser Arbeit wurde erstmals die Prävalenz von MNV bei Labormäusen in Deutschland untersucht. Daraufhin wurden die neu detektierten Virusstämme anhand ihrer morphologischen, phylogenetischen und pathogenen Eigenschaften charakterisiert. In 55% der untersuchten 82 Kotproben wurde mittels real-time PCR die Ausscheidung von MNV nachgewiesen. Morphologische Untersuchungen bestätigten das Vorhandensein intakter Viruspartikel in den Proben, die auch genetisch als MNVs charakterisiert wurden. Phylogenetisch wurden die Viren in vier genetische Cluster eingruppiert, die sich sowohl untereinander als auch von den Stämmen MNV1-4 deutlich unterscheiden. Die Relevanz der Subklassifizierung von MNV wurde durch unterschiedliche Wachstumskinetiken und IFN-beta-Sensitivitäten divergenter Stämme funktional bekräftigt. Zudem konnten, basierend auf Sequenzdaten aus zwei subgenomischen Bereichen, rekombinante Virusstämme identifiziert werden. Durch Kokultivierung von MNV-Isolaten wurde homologe Rekombination von Noroviren erstmals in vitro simuliert. Beobachtungen von natürlich und experimentell infizierten Mäusen zeigten, dass der Stamm MNV-M21 in den Tieren eine persistierende Infektion induziert. Serologische Untersuchungen verdeutlichten, dass die Persistenz unabhängig von einer intakten und protektiven Immunantwort stattfand. Bestimmungen der ORF2-Sequenzen zu unterschiedlichen Zeitpunkten der Infektion gaben Hinweise auf Antigendrift der hypervariablen P2-Domäne. Innerhalb dieser Domäne ist eine zwischen murinen und humanen Noroviren konservierte Proteinsequenz lokalisiert. Die antigenen Eigenschaften dieses Peptids wurden genauer untersucht. Generierte Antiseren zeigten Kreuzreaktivitäten gegenüber verschiedenen Norovirus-Kapsidproteinen. Zudem waren Peptidantikörper in der Lage eine MNV-Infektion in vitro zu neutralisieren. / The murine norovirus is a newly discovered member of the familiy Caliciviridae. So far, four strains have been described and characterised (MNV1-4). This is the first study on the prevalence of MNV among laboratory mice in Germany. Thereupon the detected new strains have been characterised considering morphologic, phylogenetic and pathogenic properties. Using real-time PCR, shedding of MNV has been found in 55% of 82 investigated faeces samples. Morphologic investigations confirmed the presence of intact virus particles within the samples, which genetically also have been characterised as MNVs. Phylogenetically these viruses have been grouped into four genetic clusters, which could be distinguished from each other and from strains MNV1-4. Relevance of MNV subtyping has been functionally corroborated through different growth kinetics and Interferon-beta sensitivities of divergent strains. Based on subtyping in two different subgenomic regions, recombinant strains have been identified. By cocultivation of MNV isolates, homologous recombination of noroviruses in vitro has been simulated for the first time. Studies of naturally and experimentally infected mice showed that strain MNV-M21 induce a persistent infection. Serological testings confirmed that the persistence occured independently of an intact and protective immune response. Determination of ORF2 sequences at different time points of infection indicated antigenic drift of the hypervariable P2 domain. A protein sequence stretch, which is conserved between murine and human noroviruses, is located within this domain. The antigenic features of this stretch have been investigated. Generated antisera against this peptide were crossreactive with different norovirus capsid proteins and were able to neutralize MNV infection in vitro.

L’étude des variations temporelles de gravité ont une longue tradition en Europe Centrale. Dans la station, J9, située à Strasbourg depuis les années 1970, les trois principaux types de gravimètre (ressort, supraconducteur (SG), absolu) ont été utilisés. Ces séries permettent l’examen des améliorations instrumentales à partir de la stabilité à long terme et de la dérive instrumentale. Nous montrons que le SG est l’instrument le plus performant pour l’étude des marées de longues périodes et de faibles amplitudes. Nous montrons les résultats obtenus par analyse de marée de ces petites ondes. Nous estimons la période de la Free Core Nutation et nous recherchons celle de la Free Inner Core Nutation (FICN), qui n'a pas encore été observée. Pour cela nous faisons une étude précise, afin de séparer les ondes de faible amplitude, au voisinage de périodes possibles de la FICN. / The study of temporal variations of gravity has a long tradition in Central Europe. Since the 1970s three main gravimeter types (spring, superconducting (SG) and absolute) have been set up at the J9 gravity station located in Strasbourg. These series allow us to review the instrumental improvements from the analyses of long term stability and instrumental drift. We show that the SG is the most powerful tool for thestudy of the low frequency and small amplitudes tides. We show the tidal analysis results for these tidal waves. We estimate the period of the Free Core Nutation and we seek the one of the Free Inner Core Nutation (FICN), which has not yet been observed. For this we make a careful study, in order to separate the low-amplitude waves in the vicinity of possible periods of FICN. / La deformación elasto-gravitacional de la Tierra y las correspondientes variaciones temporales de la gravedad asociadas, registradas en la superficie terrestre mediante los gravímetros, son debidas a distintos fenómenos geofísicos con diferentes períodos y amplitudes, incluyendo entre otros a las denominadas mareas terrestres, que son el fenómeno que genera los efectos más fuertes (dichas mareas terrestres son los movimientos inducidos en la Tierra sólida y los cambios en su potencial gravitatorio derivados de las fuerzas de marea generadas por los cuerpos celestes).El objetivo principal de este trabajo consiste en mostrar la importancia tanto de la longitud de las series de datos de gravedad, como de la calidad de dichas series para mejorar nuestro conocimiento sobre la dinámica de la Tierra a través de los análisis de las mareas terrestres. [...]

Made available in DSpace on 2017-07-21T19:25:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Oyarzabal.pdf: 9526420 bytes, checksum: efaea71ba33c01d1cc5ff4456b4f0665 (MD5) Previous issue date: 2017-02-21 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo / We investigated chaotic transport of particles in a magnetized plasma with two waves of electrostatic drift. Considering the dissipation, we verify the appearance of periodic attractors and show that the properties of the basin depend on the dissipation. The average escape time of the initial conditions of an established frontier obeys a power law decay type with increasing of the dissipation. We find positive finite time Lyapunov exponents in dissipative drift motion, consequently the trajectories exhibit transient chaotic transport. The increase in noise dissipative drift motion enhances escape peaks in the average time for a given critical value of the noise intensity. The optimization of a system feature is the situation that occurs stochastic resonance (SR). It is observed that the noise changes the distribution in the escape time. This work is important to improve the understanding of the drift wave model in the presence of dissipation and noise, a natural ingredient in the environment of this kind of physical problem. / Neste estudo investigamos o transporte caótico de partículas em um plasma magnetizado com duas ondas de deriva eletrostáticas. Considerando a dissipação, verificamos o surgimento de atratores periódicos e mostramos que as propriedades das bacias dependem da dissipação. O tempo de escape médio das condições iniciais, em uma fronteira estabelecida, obedece um decaimento do tipo lei de potência com o aumento da dissipação. Encontramos também expoentes de Lyapunov a tempo finito positivos, consequentemente, as trajetórias apresentam transiente caótico. Com o acréscimo de ruído no movimento de deriva dissipativo, notamos um aumento nos picos relativos ao tempo de escape médio. Estes valores máximos ocorrem para determinado valor crítico da intensidade do ruído A otimização de uma característica do sistema é a situação em que ocorre a ressonância estocàstica (RE). Observa-se que o ruído altera a distribuição no tempo de escape. Este trabalho é relevante no sentido de melhorar a compreensão do modelo de ondas de deriva na presença de dissipação e ruído.

We prove strong convergence of order 1/4 - E for arbitrarily small E > 0 of the Euler-Maruyama method for multidimensional stochastic differential equations (SDEs) with discontinuous drift and degenerate diffusion coefficient. The proof is based on estimating the difference between the Euler-Maruyama scheme and another numerical method, which is constructed by applying the Euler-Maruyama scheme to a transformation of the SDE we aim to solve.