Nós apresentamos o processo K numa árvore, que é um processo de Markov com estados instantâneos e generaliza o processo K no grafo completo, como o limite do modelo de armadilha numa árvore, e aplicamos esse resultado para derivar um limite de escala para o modelo de armadilha do GREM. / We present the K process on a tree, which is a Markov process with instantaneous states and generalises the K process on the complete graph, as a limit of the trap model on a tree, and apply this result to derive a scaling limit to the GREM-like trap model.

Derivamos resultados para o Modelo de Armadilhas de Bouchaud no hipercubo a baixa temperatura. Este é um passeio aleatório simples simétrico em tempo contínuo que espera um tempo exponencial com taxa aleatória com distribuição no domínio de atração de uma lei estável de expoente menor do que 1. Os resultados recaem sobre o processo limite chamado K-processo, basicamente, um processo markoviano em um espaço de estados enumerável que entra em qualquer conjunto finito com distribuição uniforme. / We derive results for the Bouchaud trap model in the hypercube at low temperature. This is a continuous-time simple symmetric random walk on hypercube that waits a exponetial time with a random rate with distribution in the domain of attraction of a stable law of exponent lower than 1. The results arise to a scaling limit called k-process, roughly, a Markov process in a denumerable state space which enters finite sets with uniform distribution.

Introduzimos uma familia de trajetorias aleatorias coalescentes com certo tipo de comportamento radial a qual chamaremos de Teia Poissoniana radial discreta. Mostramos que o limite fraco na escala difusiva desta familia e uma familia de trajetorias aleatorias coalescentes que chamaremos de Teia Browniana radial. Por m, caraterizamos o objeto limite como um mapeamento continuo da Teia Browniana restrita num subconjunto de R2. / We introduce a family of coalescing random paths with certain kind of radial behavior. We call them the discrete radial Poisson Web. We show that under diusive scaling this family converges in distribution to a family of coalescing random paths which we call radial Brownian Web. Finally, we characterize the limiting object as a continuous mapping of the Brownian Web restricted to a subset of R2.

Introduzimos uma familia de trajetorias aleatorias coalescentes com certo tipo de comportamento radial a qual chamaremos de Teia Poissoniana radial discreta. Mostramos que o limite fraco na escala difusiva desta familia e uma familia de trajetorias aleatorias coalescentes que chamaremos de Teia Browniana radial. Por m, caraterizamos o objeto limite como um mapeamento continuo da Teia Browniana restrita num subconjunto de R2. / We introduce a family of coalescing random paths with certain kind of radial behavior. We call them the discrete radial Poisson Web. We show that under diusive scaling this family converges in distribution to a family of coalescing random paths which we call radial Brownian Web. Finally, we characterize the limiting object as a continuous mapping of the Brownian Web restricted to a subset of R2.

Nós apresentamos o processo K numa árvore, que é um processo de Markov com estados instantâneos e generaliza o processo K no grafo completo, como o limite do modelo de armadilha numa árvore, e aplicamos esse resultado para derivar um limite de escala para o modelo de armadilha do GREM. / We present the K process on a tree, which is a Markov process with instantaneous states and generalises the K process on the complete graph, as a limit of the trap model on a tree, and apply this result to derive a scaling limit to the GREM-like trap model.

Derivamos resultados para o Modelo de Armadilhas de Bouchaud no hipercubo a baixa temperatura. Este é um passeio aleatório simples simétrico em tempo contínuo que espera um tempo exponencial com taxa aleatória com distribuição no domínio de atração de uma lei estável de expoente menor do que 1. Os resultados recaem sobre o processo limite chamado K-processo, basicamente, um processo markoviano em um espaço de estados enumerável que entra em qualquer conjunto finito com distribuição uniforme. / We derive results for the Bouchaud trap model in the hypercube at low temperature. This is a continuous-time simple symmetric random walk on hypercube that waits a exponetial time with a random rate with distribution in the domain of attraction of a stable law of exponent lower than 1. The results arise to a scaling limit called k-process, roughly, a Markov process in a denumerable state space which enters finite sets with uniform distribution.

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2016-03-28T13:00:07Z No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 809257 bytes, checksum: 7406ef37d18bbaf1d9cdd5649f5cff19 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-28T13:00:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 809257 bytes, checksum: 7406ef37d18bbaf1d9cdd5649f5cff19 (MD5) Previous issue date: 2015-12-11 / Let X = fX 0;X0 = 0g be a mean zero -stable random walk on Z with inhomogeneous jump rates f 􀀀1 i ; i 2 Zg, with 2 (1; 2] and f i : i 2 Zg is a family of independent random walk variables with common marginal distribution in the basis of attraction of an -stable law with 2 (0; 2]. In this paper we derive results about the long time behavior of this process, we obtain the scaling limit. To this end, rst we will approach probability on metric spaces, speci cally treat the D space of the functions that are right-continuous and have left-hand limits. We will also expose some results dealing with stable laws that are directly related to the above problem. / Seja X = fX 0;X0 = 0g um passeio aleat orio de m edia zero -est avel sobre Z com taxas de saltos n~ao homog^eneas f 􀀀1 i ; i 2 Zg, com 2 (1; 2] e f i : i 2 Zg uma fam lia de vari aveis aleat orias independentes com distribui c~ao marginal comum na bacia de atra c~ao de uma lei -est avel com 2 (0; 2]. Neste trabalho, obtemos resultados sobre o comportamento a longo prazo deste processo obtendo seu limite de escala. Para isso, faremos previamente um estudo sobre probabilidade em espa cos m etricos, mais especi camente sobre o espa co D das fun coes cont nuas a direita com limite a esquerda. Tamb em iremos expor alguns resultados que tratam de leis est aveis que est~ao relacionadas diretamente ao problema supracitado.

Seja $\\mathcal X=\\{\\mathcal X_t:\\, t\\geq0,\\, \\mathcal X_0=0\\}$ um passeio aleatório $\\beta$-estável em $\\mathbb Z$ com média zero e com taxas de saltos não-homogêneas $\\{\\tau_i^: i\\in\\mathbb Z\\}$, com $\\beta\\in(1,2]$ e $\\{\\tau_i: i\\in\\mathbb Z\\}$ sendo uma família de variáveis aleatórias independentes com distribuição marginal comum na bacia de atração de uma lei $\\alpha$-estável, com $\\alpha\\in(0,2]$. Nesta tese, obtemos resultados sobre o comportamento do processo $\\mathcal X_t$ para tempos longos, em particular, obtemos seu limite de escala. Quando $\\alpha\\in(0,1)$, o limite de escala é um processo $\\beta$-estável mudado de tempo pela inversa de um outro processo, o qual envolve o tempo local do processo $\\beta$-estável e um independente subordinador $\\alpha$-estável; chamamos o processo resultante de processo quase-estável. Para o caso $\\alpha\\in[1,2]$, o limite de escala é um ordinário processo $\\beta$-estável. Para $\\beta=2$ e $\\alpha\\in(0,1)$, o limite de escala é uma quase-difusão com medida de velocidade aleatória estudada por Fontes, Isopi e Newman (2002). Outros resultados sobre o comportamento de $\\mathcal X$ para tempos longos são envelhecimento e localização. Nós obtemos resultados de envelhecimento integrado e não-integrado para $\\mathcal X$ quando $\\alpha\\in(0,1)$. Relacionado à esses resultados, e possivelmente de interesse independente, consideramos o processo de armadilha definido por $\\{\\tau_{\\mathcal X_t}: t\\geq0\\}$, e obtemos seu limite de escala. Concluímos a tese com resultados sobre localização de $\\mathcal X$. Mostramos que ele pode ser localizado quando $\\alpha\\in(0,1)$, e que não pode ser localizado quando $\\alpha\\in(1,2]$, assim estendendo os resultados de Fontes, Isopi e Newman (1999) para o caso de passeios simples simétricos. / Let $\\mathcal X=\\{\\mathcal X_t:\\, t\\geq0,\\, \\mathcal X_0=0\\}$ be a mean zero $\\beta$-stable random walk on $\\mathbb Z$ with inhomogeneous jump rates $\\{\\tau_i^: i\\in\\mathbb Z\\}$, with $\\beta\\in(1,2]$ and $\\{\\tau_i: i\\in\\mathbb Z\\}$ is a family of independent random variables with common marginal distribution in the basin of attraction of an $\\alpha$-stable law with $\\alpha\\in(0,2]$. In this thesis we derive results about the long time behavior of this process, in particular its scaling limit. When $\\alpha\\in(0,1)$, the scaling limit is a $\\beta$-stable process time-changed by the inverse of another process, involving the local time of the $\\beta$-stable process and an independent $\\alpha$-stable subordinator; the resulting process may be called a quasistable process. For the case $\\alpha\\in[1,2]$, the scaling limit is an ordinary $\\beta$-stable process. For $\\beta=2$ and $\\alpha\\in(0,1)$, the scaling limit is a quasidiffusion with random speed measure studied by Fontes, Isopi and Newman (2002). Other results about the long time behavior of $\\mathcal X$ concern aging and localization. We obtain integrated and non integrated aging results for $\\mathcal X$ when $\\alpha\\in(0,1)$. Related to these results, and possibly of independent interest, we consider the trap process defined as $\\{\\tau_{\\mathcal X_t}: t\\geq0\\}$, and derive its scaling limit. We conclude the thesis with results about localization of $\\mathcal X$. We show that it localizes when $\\alpha\\in(0,1)$, and does not localize when $\\alpha\\in(1,2]$, extending results of Fontes, Isopi and Newman (1999) for the simple symmetric case.

Seja $\\mathcal X=\\{\\mathcal X_t:\\, t\\geq0,\\, \\mathcal X_0=0\\}$ um passeio aleatório $\\beta$-estável em $\\mathbb Z$ com média zero e com taxas de saltos não-homogêneas $\\{\\tau_i^: i\\in\\mathbb Z\\}$, com $\\beta\\in(1,2]$ e $\\{\\tau_i: i\\in\\mathbb Z\\}$ sendo uma família de variáveis aleatórias independentes com distribuição marginal comum na bacia de atração de uma lei $\\alpha$-estável, com $\\alpha\\in(0,2]$. Nesta tese, obtemos resultados sobre o comportamento do processo $\\mathcal X_t$ para tempos longos, em particular, obtemos seu limite de escala. Quando $\\alpha\\in(0,1)$, o limite de escala é um processo $\\beta$-estável mudado de tempo pela inversa de um outro processo, o qual envolve o tempo local do processo $\\beta$-estável e um independente subordinador $\\alpha$-estável; chamamos o processo resultante de processo quase-estável. Para o caso $\\alpha\\in[1,2]$, o limite de escala é um ordinário processo $\\beta$-estável. Para $\\beta=2$ e $\\alpha\\in(0,1)$, o limite de escala é uma quase-difusão com medida de velocidade aleatória estudada por Fontes, Isopi e Newman (2002). Outros resultados sobre o comportamento de $\\mathcal X$ para tempos longos são envelhecimento e localização. Nós obtemos resultados de envelhecimento integrado e não-integrado para $\\mathcal X$ quando $\\alpha\\in(0,1)$. Relacionado à esses resultados, e possivelmente de interesse independente, consideramos o processo de armadilha definido por $\\{\\tau_{\\mathcal X_t}: t\\geq0\\}$, e obtemos seu limite de escala. Concluímos a tese com resultados sobre localização de $\\mathcal X$. Mostramos que ele pode ser localizado quando $\\alpha\\in(0,1)$, e que não pode ser localizado quando $\\alpha\\in(1,2]$, assim estendendo os resultados de Fontes, Isopi e Newman (1999) para o caso de passeios simples simétricos. / Let $\\mathcal X=\\{\\mathcal X_t:\\, t\\geq0,\\, \\mathcal X_0=0\\}$ be a mean zero $\\beta$-stable random walk on $\\mathbb Z$ with inhomogeneous jump rates $\\{\\tau_i^: i\\in\\mathbb Z\\}$, with $\\beta\\in(1,2]$ and $\\{\\tau_i: i\\in\\mathbb Z\\}$ is a family of independent random variables with common marginal distribution in the basin of attraction of an $\\alpha$-stable law with $\\alpha\\in(0,2]$. In this thesis we derive results about the long time behavior of this process, in particular its scaling limit. When $\\alpha\\in(0,1)$, the scaling limit is a $\\beta$-stable process time-changed by the inverse of another process, involving the local time of the $\\beta$-stable process and an independent $\\alpha$-stable subordinator; the resulting process may be called a quasistable process. For the case $\\alpha\\in[1,2]$, the scaling limit is an ordinary $\\beta$-stable process. For $\\beta=2$ and $\\alpha\\in(0,1)$, the scaling limit is a quasidiffusion with random speed measure studied by Fontes, Isopi and Newman (2002). Other results about the long time behavior of $\\mathcal X$ concern aging and localization. We obtain integrated and non integrated aging results for $\\mathcal X$ when $\\alpha\\in(0,1)$. Related to these results, and possibly of independent interest, we consider the trap process defined as $\\{\\tau_{\\mathcal X_t}: t\\geq0\\}$, and derive its scaling limit. We conclude the thesis with results about localization of $\\mathcal X$. We show that it localizes when $\\alpha\\in(0,1)$, and does not localize when $\\alpha\\in(1,2]$, extending results of Fontes, Isopi and Newman (1999) for the simple symmetric case.