The key objective of this thesis is the outline of an alternative capital market modeling framework, the Volatility Asset Pricing Model, VAPM, inspired by the innovative dual approach of Mandelbrot and Hudson using the method based on synthesis of two seemingly antagonistic factors -- the volatility of market prices and their serial dependence determining the capital markets' dynamics. The pilot tests of this model in various periods using the market index as well as a portfolio of selected securities delivered generally satisfactory results. Firstly, the work delivers a brief recapitulation regarding the concepts of a consumer/investor choice under general conditions of hypothetical certainty. Secondly, this outline is then followed by a description of the "classical" methodologies in the risky environment of uncertainty, with assessment of their corresponding key models, i.e. the CAPM, SIM, MIM, APTM, etc., notwithstanding results of the related testing approaches. Thirdly, this assessment is based on evaluation of the underlying doctrine of Efficient Market Hypothesis in relation to the so called Random Walk Model. Fourthly, in this context the work also offers a brief exposure to a few selected tests of these contraversial concepts. Fifthly, the main points of conteporary approaches such as the Fractal Dimension and the Hurst Exponent in the dynamic framework of information entropy are subsequently described as the theoretical tools leading to development of the abovementioned model VAPM. The major contribution of this thesis is considered its attempt to apply the abovementioned concepts in practice, with the intention to possibly inspire a further analytical research.

La sécurité et le confort dans une tâche de conduite automobile sont des facteurs clés qui intéressent plusieurs acteurs (constructeurs, urbanistes, départements de transport), en particulier dans le contexte actuel d’urbanisation croissante. Il devient dès lors crucial d'évaluer l'état affectif du conducteur lors de la conduite, en particulier son niveau de stress qui influe sur sa prise de décision et donc sur ses performances de conduite. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur l'étude des changements de niveau de stress ressenti durant une expérience de conduite réelle qui alterne ville, autoroute et repos. Les méthodes classiques sont basées sur des descripteurs proposés par des experts, appliquées sur des signaux physiologiques. Ces signaux sont prétraités, les descripteurs ad-hoc sont extraits et sont fusionnés par la suite pour reconnaître le niveau de stress. Dans ce travail, nous avons adapté une méthode de sélection de variables fonctionnelles, basée sur les forêts aléatoires, avec élimination récursive des descripteurs (RF-RFE). En effet, les biosignaux, considérés comme variables fonctionnelles, sont tout d’abord projetés sur une base d’ondelettes. L’algorithme RF-RFE est ensuite utilisé pour sélectionner les groupes d’ondelettes, correspondant aux variables fonctionnelles, selon un score d’endurance. Le choix final de ces variables est basé sur ce score proposé afin de quantifier la capacité d’une variable à être sélectionnée et dans les premiers rangs. Dans une première étape, nous avons analysé la fréquence cardiaque (HR), électromyogramme (EMG), fréquence respiratoire (BR) et activité électrodermale (EDA), issus de 10 expériences de conduite menées à Boston, de la base de données du MIT, drivedb. Dans une seconde étape, nous avons conduit 13 expériences in-vivo similaires, en alternant conduite dans la ville et sur autoroute dans la région de Grand Tunis. La base de données résultante, AffectiveROAD contient -comme dans drivedb- les biosignaux tels que le HR, BR, EDA mais aussi la posture. Le prototype de plateforme de réseau de capteurs développé, a permis de collecter des données environnementales à l’intérieur du véhicule (température, humidité, pression, niveau sonore et GPS) qui sont également inclues dans AffectiveROAD. Une métrique subjective de stress, basée sur l’annotation d’un observateur et validée a posteriori par le conducteur au vu des enregistrements vidéo acquis lors de l’expérience de conduite, complète cette base de données. Nous définissons ici la notion de stress par ce qui résume excitation, attention, charge mentale, perception de complexité de l'environnement par le conducteur. La sélection de variables fonctionnelles dans le cas de drivedb a révélé que l'EDA mesurée au pied est l'indicateur le plus révélateur du niveau de stress du conducteur, suivi de la fréquence respiratoire. La méthode RF-RFE associée à des descripteurs non experts, conduit à des performances comparables à celles obtenues par la méthode basée sur les descripteurs sélectionnés par les experts. En analysant les données d’AffectiveROAD, la posture et l’EDA mesurée sur le poignet droit du conducteur ont émergé comme les variables les plus pertinentes. Une analyse plus approfondie de l'EDA a par la suite été menée car ce signal a été retenu, pour les deux bases de données, parmi les variables fonctionnelles sélectionnées pour la reconnaissance du niveau de stress. Ceci est cohérent avec diverses études sur la physiologie humaine qui voient l’EDA comme un indicateur clé des émotions. Nous avons ainsi exploré le caractère fractal de ce biosignal à travers une analyse d'auto-similarité et une estimation de l'exposant de Hurst basée sur les ondelettes. L'analyse montre un comportement d’auto-similarité des enregistrements de l'EDA pour les deux bases de données, sur une large gamme d’échelles. Ceci en fait un indicateur potentiel temps réel du stress du conducteur durant une expérience de conduite réelle. / The safety and comfort in a driving task are key factors of interest to several actors (vehicle manufacturers, urban space designers, and transportation service providers), especially in a context of an increasing urbanization. It is thus crucial to assess the driver’s affective state while driving, in particular his state of stress which impacts the decision making and thus driving task performance. In this thesis, we focus on the study of stress level changes, during real-world driving, experienced in city versus highway areas. Classical methods are based on features selected by experts, applied to physiological signals. These signals are preprocessed using specific tools for each signal, then ad-hoc features are extracted and finally a data fusion for stress-level recognition is performed. In this work, we adapted a functional variable selection method, based on Random Forests Recursive Feature Elimination (RF-RFE). In fact, the biosignals considered as functional variables, are first decomposed using wavelet basis. The RF-RFE algorithms are then used to select groups of wavelets coefficients, corresponding to the functional variables, according to an endurance score. The final choice of the selected variables relies on this proposed score that allows to quantify the ability of a variable to be selected and this, in first ranges. At a first stage, we analyzed physiological signals such as: Heart Rate (HR), Electromyogram (EMG), Breathing Rate (BR), and the Electrodermal Activity (EDA), related to 10 driving experiments, extracted from the open database of MIT: drivedb, carried out in Boston area. At a second stage, we have designed and conducted similar city and highway driving experiments in the greater Tunis area. The resulting database, AffectiveROAD, includes, as in drivedb, biosignals as HR, BR and EDA and additional measurement of the driver posture. The developed prototype of the sensors network platform allowed also to gather data characterizing the vehicle internal environment (temperature, humidity, pressure, sound level, and geographical coordinates) which are included in AffectiveROAD database. A subjective stress metric, based on driver video-based validation of the observer’s annotation, is included in AffectiveROAD database. We define here the term stress as the human affective state, including affect arousal, attention, mental workload, and the driver’s perception of the environment complexity. The functional variable selection, applied to drivedb, revealed that the EDA captured on foot followed by the BR, are relevant in the driver’s stress level classification. The RF-RFE method along with non-expert based features offered comparable performances to those obtained by the classical method. When analyzing the AffectiveROAD data, the posture and the EDA captured on the driver’s right wrist emerged as the most enduring variables. For both databases, the placement of the EDA sensor came out as an important consideration in the stress level assessment. A deeper analysis of the EDA was carried out since its emergence as a key indicator in stress level recognition, for the two databases. This is consistent with various human physiology studies reporting that the EDA is a key indicator of emotions. For that, we investigated the fractal properties of this biosignal using a self-similarity analysis of EDA measurements based on Hurst exponent (H) estimated using wavelet-based method. Such study shows that EDA recordings exhibits self-similar behavior for large scales, for the both databases. This proposes that it can be considered as a potential real-time indicator of stress in real-world driving experience.

This thesis deals with an analysis and prediction of foreign exchange markets. The thesis is based on the fractal market hypothesis and it uses tools based on fractal geometry for prediction of markets. The thesis also describes ways of using advanced methods of artificial intelligence for analyzing markets. The outcome is designed and implemented automatic trading system. The thesis also deals with testing of designed system on historical data and on the latest data as well.

The thesis is created in order to conduct a comparative analysis of organizational structure of the company. The parameters for comparison are determined. The first one is the comparative analysis of the Amoeba Management System with a Divisional Structure. The second one is the comparative analysis of Fractal and Matrix Organizational Structure. The conslusions of these analyzes determine the key parameters for management on the basis of the suggested organizational structure for effective management.

Semestral thesis deals with fractional-order frequency filters. There is descripe proposal of the filter, their simulations and practical realizations. The first part is focused at the introduction to a frequency filters. The following is chapter which explore various proposals fractional-order frequency filters. The next chapter describes used activ elements in this thesis. Then there is briefly described a method of the signal flow graphs. The following is a description of the theoretical design of lowpass and highpass frequency filter, where order of the filter is between the first and second. Another part deal with the design and simulation of the four circuits. There are two curcuits consists of transconductance amplifiers (BOTA) and two curcuist consists of current followers. The last part of the thesis deals with practical realization of the two fractional-order filters.

The main focus of the thesis are approaches to technical analysis, trading systems and it summarizes interesting findings, according to which a FOREX automated trading system was designed and implemented. Optimization and testing were a prerequisite for a real-world deployment, so the automated trading system was tested on historical data and some of its input parameters were optimized for maximum stability and profit.

Les particules de suie, issues de la combustion incomplète, peuvent, en fonction des conditions de combustion, contenir une part plus ou moins importante de composés organiques (OC/TC). Par ailleurs, dès lors que ces nanoparticules sont émises dans l'atmosphère, des composés organiques volatiles peuvent s'adsorber, formant une gangue autour de ces agrégats fractals. L'impact de cette composition initiale ou de ce « vieillissement atmosphérique » sur les propriétés morphologiques et radiatives de ces particules n'est pas bien connu. Ceci a un impact sur les modèles radiatifs climatiques mais aussi sur l'interprétation des signaux délivrés par les différents diagnostics optiques pouvant être utilisés pour la métrologie des aérosols. En particulier, ce travail vise à juger de la pertinence de l'usage de diagnostics optiques pour caractériser les particules de suie en conditions atmosphériques. Afin d'étudier l'impact des composés organiques initialement présents dans la particule ou adsorbés en post-combustion sur leurs propriétés radiatives, nous avons étudié en laboratoire des suies produites par une flamme de diffusion (miniCAST) pour différentes richesses globales et avons ajouté un revêtement organique d'acide. Dans le but de générer en laboratoire une couche d'acide oléique sur des particules de référence, un dispositif de « coating » a été mis en œuvre et qualifié. Les particules ainsi générées et recouvertes ou non, ont été caractérisées en masse (mesures TEOM), en taille (mesures SMPS) et morphologiquement (densité effective). L'épaisseur de coating ainsi que la restructuration morphologique causée par l'ajout d'une gangue de matière organique ont ainsi été quantifiées. Les propriétés radiatives, ont été mesurées par extinction spectrale (Turbidimétrie) et diffusion (diffusion angulaire et spectrale). Un effort particulier a été mené pour que des mesures expérimentales puissent valider des résultats de calculs numériques préexistants. Par ailleurs, ces différentes techniques de mesures (optiques et non optique) ont conduit à la généralisation de la théorie Rayleigh Debye Gans for Fractal Aggregates (RDG-FA) à des particules de type agrégats fractals polydispersés recouverts d'un revêtement organique (RDG-CFA). Ceci permettant d'appréhender de façon phénoménologique l'impact du coating sur les propriétés radiatives et d'entrevoir une implantation plus aisée dans les codes de simulation climatique ou pour l'interprétation des mesures optiques dans l'atmosphère. Enfin, une attention particulière a été portée sur la technique d'incandescence induite par laser (LII) afin d'étudier la faisabilité de l'application de cette technique aux particules organiques ou ayant interagi avec les composés atmosphériques au cours de leur vieillissement. / Soot particles resulting from incomplete combustion may contain a more or less important part of organic compounds (OC / TC), depending on the combustion conditions. Moreover, once these nanoparticles are emitted into the atmosphere, volatile organic compounds can adsorb, forming a coating around these fractal aggregates. The impact of the initial composition or the atmospheric aging on the morphological and radiative properties of these particles is not well known. This has an impact on the radiative climate models but also on the interpretation of the signais delivered by the different optical diagnostics that can be used for aerosol metrology. In particular, this work aims to evaluate the relevance of the use of optical diagnostics to characterize soot particles in atmospheric conditions. In order to study the impact of organic compounds initially present in the particle or adsorbed in post-combustion on their radiative properties, we have studied soot produced by a diffusion flame (miniCAST) for different global richnesses and added an organic acid coating. In order to produce an oleic acid layer on reference particles, a coating device has been implemented and qualified. Particles thus generated, coated or not, were characterized in mass (TEOM measurements), in size (SMPS measurements) and morphologically (effective density). The coating thickness as well as the morphological restructuring caused by the addition of an organic coating was thus quantified. The radiative properties were measured by spectrally resolved light extinction and scattering (angular and spectrally resolved). A special effort was made to allow experimental measurements to validate pre-existing numerical results. Moreover, these different measurement techniques (optical and non-optical) have led to the generalization of the Rayleigh Debye Gans for Fractal Aggregates (RDG-FA) theory to particles of the polydispersed fractal aggregate type coated with an organic layer (RDG-CFA). This allows to understand phenomenologically the impact of a coating on the radiative properties and to permit an easier implementation in climate simulation codes or for the interpretation of optical measurements in the atmosphere. Finally, special attention was paid to the laser induced incandescence technique (LII), to study the applicability of this technique to organic particles or having interacted with atmospheric compounds during their aging processes.

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In dieser Arbeit werden Zufallsfeld-Ising-Modelle mit einem eingefrorenen dichotomen symmetrischen Zufallsfeld für den eindimensionalen Fall und das Bethe-Gitter untersucht. Dabei wird die kanonische Zustandssumme zu der eines einzelnen Spins in einem effektiven Feld umformuliert. Im ersten Teil der Arbeit werden das mulktifraktale Spektrum dieses effektiven Feldes untersucht, Übergänge im Spektrum erklärt und Ungleichungen zwischen lokalen und globalen Dimensionsbegriffen bewiesen, die eine weitgehend vollständige Charakterisierung des multifraktalen Spektrums durch eine Reihe von Schranken erlauben. Ein weiterer Teil der Arbeit beschäftigt sich mit einer ähnlichen Charakterisierung des Maßes der lokalen Magnetisierung, das aus dem Maß des effektiven Feldes durch Faltung hervorgeht. In diesem Zusammenhang wird die Faltung von Multifraktalen in einem allgemeineren Rahmen behandelt und Zusammenhänge zwischen den multifraktalen Eigenschaften der Faltung und denen der gefalteten Maße bewiesen. Im dritten Teil der Dissertation wird der Phasenübergang von Ferro- zu Paramagnetismus im Modell auf dem Bethe Gitter untersucht. Neben verbesserten exakten Schranken für die Eindeutigkeit des paramagnetischen Zustands werden im wesentlichen drei Kriterien für die tatsächliche Lage des Übergangs angegeben und numerisch ausgewertet. Die multifraktalen Eigenschaften des effektiven Felds im Modell auf dem Bethe-Gitter schließlich erweisen sich als trivial, da die interessanten Dimensionen nicht existieren. / In this work random field Ising models with quenched dichotomous symmetric random field are considered for the one-dimensional case and on the Bethe lattice. To this end the canonical partition function is reformulated to the partition function of one spin in an effective field. In the first part of the work the multifractal spectrum of this effective field is investigated, transitions in the spectrum are explained and inequalities between local and global generalized fractal dimensions are proven which allow to characterize the multifractal spectrum bei various bounds. A further part of the work is dedicated to the characterization of the measure of the local magnetization which is obtained by convolution of the measure of the effective field with itself. In this context the convolution of multifractals is investigated in a more general setup and relations between the multifractal properties of the convolution and the multifractal properties of the convoluted measures are proven. The phase transition from ferro- to paramagnetismus for the model on the Bethe lattice is investigated in the third part of the thesis. Apart from improved exact bounds for the uniqueness of the paramagnetic state essentially three criteria for the transition are developped and numerically evaluated to determine the transition line. The multifractal properties of the effective field for the model on the Bethe lattice finally turn out to be trivial because the interesting dimensions do not exist.

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