Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-07-01Bitstream added on 2014-06-13T18:49:54Z : No. of bitstreams: 1 araujo_mt_me_sjrp.pdf: 1105011 bytes, checksum: 8882d04f0f922d97e919cd8dd4e66abb (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho versa sobre difusão anômala, especificamente a proposição e solução exata e aproximada de um conjunto de equações não lineares de difusão. Primeiramente é apresentada a solução de dois sistemas sujeitos a difusão normal para explicitar a restrição que há em métodos de solução para a equação de difusão não linear. Em seguida, focamos o trabalho em processos anômalos mostrando, inicialmente a solução estacionária que maximiza a entropia de Tsallis. Sua solução exata é uma gaussiana generalizada que unifica o comportamento tipo lei de potência e exponencial alongada. Para um dos casos solucionados é incluído na equação um termo de fonte dependente da parte temporal da probabilidade. As soluções analíticas encontradas são analisadas para diferentes valores de não linearidade, caracterizando processos sub ou super difusivos, embora ao se considerar uma equação não linear, uma escolha conveniente na dependência temporal dos coeficientes também conduz a esses processos. Neste caso, equações não lineares com solução não gaussiana podem conduzir à difusão usual, da mesma forma que surgem anomalias em processos descritos por equações lineares e solução gaussiana. Por fim, a equação do tipo Fokker- Planck não linear é solucionada através do emprego de método numérico visando uma forma alternativa para analisar sistemas que não permitem obter uma solução exata da equação / This work describes anomalous diffusion, specifically the proposition and exact and approximate solution of a set of nonlinear equations of diffusion. First is shown the solution solve of two systems subject to normal diffusion to exhibit the restriction that exist in solution methods for nonlinear diffusion equation. After, we focus on the work showing anomalous processes, initially stationary solution which maximizes the entropy purpose of Tsallis. Its exact solution is a generalized Gaussian that unifies behavior power law and stretched exponential. For one of the solved cases is included in the equation a source term dependent on the temporal part of probability. The analytical solutions found are analyzed for different values of nonlinearity characterizing diffusion processes under or over, although when considering a nonlinear equation, a convenient choice in the time dependence of the coefficients also leads to these processes. In this case, nonlinear equations with non-Gaussian solution can lead to the usual diffusion, similar anomalies that arise in processes described by linear equations and Gaussian solution. Finally, the equation of nonlinear Fokker-Planck is solved by employing numerical method seeking an alternative way to analyze systems that do not achieve an exact solution of the equation

[pt] Campos vetoriais representam um papel principal em diversas aplicações científicas. Eles são comumente gerados via simulações computacionais. Essas simulações podem ser um processo custoso, dado que em muitas vezes elas requerem alto tempo computacional. Quando pesquisadores desejam quantificar a incerteza relacionada a esse tipo de aplicação, costuma-se gerar um conjunto de realizações de campos vetoriais, o que torna o processo ainda mais custoso. A Decomposição de Helmholtz-Hodge é uma ferramenta útil para a interpretação de campos vetoriais uma vez que ela distingue componentes conservativos (livre de rotação) de componentes que preservam massa (livre de divergente). No presente trabalho, vamos explorar a aplicabilidade de tal técnica na análise de incerteza de campos vetoriais 2D. Primeiramente, apresentaremos uma abordagem utilizando a Decomposição de Helmholtz-Hodge como uma ferramenta básica na análise de conjuntos de campos vetoriais. Dado um conjunto de campos vetoriais epsilon, obtemos os conjuntos formados pelos componentes livre de rotação, livre de divergente e harmônico, aplicando a Decomposição Natural de Helmholtz- Hodge em cada campo vetorial em epsilon. Com esses conjuntos em mãos, nossa proposta não somente quantifica, por meio de análise estatística, como cada componente é pontualmente correlacionado ao conjunto de campos vetoriais original, como também permite a investigação independente da incerteza relacionado aos campos livre de rotação, livre de divergente e harmônico. Em sequência, propomos duas técnicas que em conjunto com a Decomposição de Helmholtz-Hodge geram, de forma estocástica, campos vetoriais a partir de uma única realização. Por fim, propomos também um método para sintetizar campos vetoriais a partir de um conjunto, utilizando técnicas de Redução de Dimensionalidade e Projeção Inversa. Testamos os métodos propostos tanto em campos sintéticos quanto em campos numericamente simulados. / [en] Vector field plays an essential role in a large range of scientific applications. They are commonly generated through computer simulations. Such simulations may be a costly process because they usually require high computational time. When researchers want to quantify the uncertainty in such kind of applications, usually an ensemble of vector fields realizations are generated, making the process much more expensive. The Helmholtz-Hodge Decomposition is a very useful instrument for vector field interpretation because it traditionally distinguishes conservative (rotational-free) components from mass-preserving (divergence-free) components. In this work, we are going to explore the applicability of such technique on the uncertainty analysis of 2-dimensional vector fields. First, we will present an approach of the use of the Helmholtz-Hodge Decomposition as a basic tool for the analysis of a vector field ensemble. Given a vector field ensemble epsilon, we firstly obtain the corresponding rotational-free, divergence-free and harmonic component ensembles by applying the Natural Helmholtz-Hodge Decomposition to each1 vector field in epsilon. With these ensembles in hand, our proposal not only quantifies, via a statistical analysis, how much each component ensemble is point-wisely correlated to the original vector field ensemble, but it also allows to investigate the uncertainty of rotational-free, divergence-free and harmonic components separately. Then, we propose two techniques that jointly with the Helmholtz-Hodge Decomposition stochastically generate vector fields from a single realization. Finally, we propose a method to synthesize vector fields from an ensemble, using both the Dimension Reduction and Inverse Projection techniques. We test the proposed methods with synthetic vector fields as well as with simulated vector fields.

[pt] Esta tese apresenta os principais resultados de medidas de eficiência dos custos operacionais de 60 distribuidoras brasileiras de energia elétrica. Baseado no esquema yardstick competition, foi utilizado uma Rede Neural d e Kohonen (KNN) para identificar grupos de empresas similares. Os resultados obtidos pela KNN não são determinísticos, visto que os pesos sinápticos da rede são inicializados aleatoriamente. Então, é realizada uma simulação de Monte Carlo para encontrar os clusters mais frequentes. As medidas foram obtidas por modelos DEA (input oriented, com e sem restrições aos pesos) e modelos Bayesianos e frequencistas de fronteira estocástica (utilizando as funções Cobb-Douglas e Translog). Em todos os modelos, DEA e SFA, a única variável input refere-se ao custo operacional (OPEX). Os índices de eficiência destes modelos representam a potencial redução destes custos de acordo com cada concessionária avaliada. Os outputs são os cost drivers da variável OPEX: número de unidades consumidoras (uma proxy da quantidade de serviço), montante de energia distribuída (uma proxy do produto total) e a extensão da rede de distribuição (uma proxy da dispersão dos consumidores na área de concessão). Finalmente, vale registrar que estas técnicas podem mitigar a assimetria de informação e aprimorar a habilidade do agente regulador em comparar os desempenhos das distribuidoras em ambientes de regulação incentivada. / [en] This thesis presents the main results of the cost efficiency scores of 60 Brazilian electricity distribution utilities. Based on yardstick competition scheme, it was applied a Kohonen Neural Networks (KNN) to identify and to group the similar utilities. The KNN results are not deterministic, since the estimated weights are randomly initialized. Thus, a Monte Carlo simulation was used in order to find the most frequent clusters. Therefore was examined the use of the DEA methodology (input oriented, with and without weight constraints) and Bayesian and non- Bayesian Stochastic Frontier Analysis (centered on a Cobb- Douglas and Translog cost functions) to evaluate the cost efficiency scores of electricity distribution utilities. In both models the only input variable is operational cost (OPEX). The efficiency measures from these models reflect the potential of the reduction of operational costs of each utility. The outputs are the cost-drivers of the OPEX: the number of customers (a proxy for the amount of service), the total electric power supplied (a proxy for the amount of product delivered) and the distribution network size (a proxy of the customers scattering in the operating territory of each distribution utility). Finally, it is important to mention that these techniques can reduce the information assimetry to improve the regulator´s skill to compare the performance of the utilities in incentive regulation environments.

[pt] A análise de demanda condicional (conditional demand analysis - CDA) é um método econométrico que, aplicado ao estudo do consumo residencial de energia elétrica, permite estimar a quantidade de energia consumida por diferentes aparelhos eletrodomésticos. Nessa tese, métodos bayesianos são utilizados na estimação dos modelos CDA. A restrição de não negatividade dos coeficientes de consumo de energia é incorporada ao modelo através do uso da densidade normal truncada como priori dos parâmetros. Como as densidades a posteriori resultantes também são truncadas, métodos de simulação estocástica cria cadeias de Markov são usados na estimação de tais densidades. O método desenvolvido é aplicado a um conjunto de dados fornecido pela LIGHT, uma das concessionárias de energia do estado do Rio de Janeiro, gerando as curvas de carga para diversos aparelhos. / [en] Conditional demand analysis (CDA) is an econometric method that, applied to studies of consumption of energy in the household sector, allows us to estimate the demand of energy for different appliances. In this thesis, the estimation of the CDA models is made in a Bayesian framework. The truncated normal distribution is used as a prior of the parameters, assuring their nonnegativity restrictions. Since the resulting posteriors are truncated distributions too, the Gibbs sampler is applied in the estimation of those densities. The results obtained are applied to a dataset obtained from LIGHT, one of the electricity utilities of Rio de Janeiro, in order to obtain some appliances load curves.

[pt] O presente trabalho teve como objetivo principal investigar o potencial de algoritmos computacionais evolutivos, construídos a partir das técnicas de programação genética, combinados com diferenciação automática, na obtenção de soluções analíticas, exatas ou aproximadas, para problemas de equações diferenciais ordinárias (EDO), parciais (EDP) e estocásticas. Com esse intuito, e utilizando-se o ambiente de programação Matlab, diversos algoritmos foram elaborados e soluções analíticas de diferentes tipos de equações diferenciais foram determinadas. No caso das equações determinísticas, EDOs e EDPs, foram abordados problemas de diferentes graus de dificuldade, do básico até problemas complexos como o da equação do calor e a equação de Schrödinger para o átomo de hélio. Os resultados obtidos são promissores, com soluções exatas para a grande maioria dos problemas tratados e que atestam, empiricamente, a consistência e robustez da metodologia proposta. Com relação às equações estocásticas, o trabalho apresenta uma nova proposta de solução e metodologia alternativa para a precificação de opções europeias, de compra e de venda, e realiza algumas aplicações para o mercado brasileiro, com ações da Petrobras e da Vale. Além destas aplicações, são apresentadas as soluções de alguns modelos clássicos, usualmente utilizados na modelagem de preços e retornos de ativos financeiros, como, por exemplo, o movimento Browniano geométrico. De uma forma geral, os resultados obtidos nas aplicações indicam que a metodologia proposta nesta tese pode ser uma alternativa eficiente na modelagem de problemas científicos complexos. / [en] The main objective of this work was to investigate the potential of evolutionary algorithms, built from genetic programming techniques and combined with automatic differentiation, in obtaining exact or approximate analytical solutions for problems of ordinary (ODE), partial (PDE), and stochastic differential equations. To this end, and using the Matlab programming environment, several algorithms were developed and analytical solutions of different types of differential equations were determined. In the case of deterministic equations, ODE and PDE problems of varying degrees of difficulty were discussed, from basic to complex problems such as the heat equation and the Schrödinger equation for the helium atom. The results are promising, including exact solutions for the vast majority of the problems treated, which attest empirically the consistency and robustness of the proposed methodology. Regarding the stochastic equations, the work presents a new proposal for a solution and alternative methodology for European options pricing, buying and selling, and performs some applications for the Brazilian market, with stock prices of Petrobras and Vale. In addition to these applications, there are presented solutions of some classical models, usually used in the modeling of prices and returns of financial assets, such as the geometric Brownian motion. In a general way, the results obtained in applications indicate that the methodology proposed in this dissertation can be an efficient alternative in modeling complex scientific problems.