Submitted by Mayara Nascimento (mayara.nascimento@ufba.br) on 2016-06-07T13:45:30Z No. of bitstreams: 1 dissertacaodiego.pdf: 404917 bytes, checksum: 6236f80504a54ebb5daf11d5b6a52e3f (MD5) / Approved for entry into archive by Alda Lima da Silva (sivalda@ufba.br) on 2016-06-13T17:04:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacaodiego.pdf: 404917 bytes, checksum: 6236f80504a54ebb5daf11d5b6a52e3f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-13T17:04:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacaodiego.pdf: 404917 bytes, checksum: 6236f80504a54ebb5daf11d5b6a52e3f (MD5) / Apresentamos uma prova detalhada do limite hidrodinâmico do Processo de Exclusão Simples e Simétrico utilizando o método da Entropia Relativa. Nós provamos este resultado para tal processo evoluindo no toro discreto unidimensional Tn com escala difusiva (n) = n2. O método da Entropia é de grande dificuldade técnica, por isso o estudamos no caso com interação mais simples possível (o Processo de Exclusão Simples e Simétrico).

Nosso trabalho considera o processo de exclusão simples do vizinho mais próximo evoluindo com taxas de salto aleatórias . Demonstramos o limite hidrodinâmico deste processo. Este resultado è obtido através do limite hidrodinâmico do processo de exclusão onde as taxas de salto iniciais são substituidas pelas taxas cx,N que tem a mesma distribuição para cada N maior ou igal a 1. Fazemos algumas suposições no meio c_N e consideramos que as partículas estão inicialmente distribuidas de acordo à medida produto de Bernoulli associada a um perfil inicial. / Consider a Poisson process with rate equal to 1 in IR. Consider the nearest neighbor simple exclusion process with random jump rates § where §x =\\lambda, \\lambda > 0 if there is a Poisson mark between (x, x + 1) and §x = 1 otherwise. We prove the hydrodynamic limit of this process. This result follows from the hydrodynamic limit in the case that the jump rates {§x : x inteiro} are replaced by an array {cx,N : x inteiro} having the same distribution for each N >=1.

Nosso trabalho considera o processo de exclusão simples do vizinho mais próximo evoluindo com taxas de salto aleatórias . Demonstramos o limite hidrodinâmico deste processo. Este resultado è obtido através do limite hidrodinâmico do processo de exclusão onde as taxas de salto iniciais são substituidas pelas taxas cx,N que tem a mesma distribuição para cada N maior ou igal a 1. Fazemos algumas suposições no meio c_N e consideramos que as partículas estão inicialmente distribuidas de acordo à medida produto de Bernoulli associada a um perfil inicial. / Consider a Poisson process with rate equal to 1 in IR. Consider the nearest neighbor simple exclusion process with random jump rates § where §x =\\lambda, \\lambda > 0 if there is a Poisson mark between (x, x + 1) and §x = 1 otherwise. We prove the hydrodynamic limit of this process. This result follows from the hydrodynamic limit in the case that the jump rates {§x : x inteiro} are replaced by an array {cx,N : x inteiro} having the same distribution for each N >=1.

Nessa tese, estudamos o limite hidrodinâmico de um sistema estocástico de neurônios cujas interações são dadas por potenciais de Kac que imitam sinapses elétricas e químicas, e as correntes de vazamento. Esse sistema consiste de $\\ep^$ neurônios imersos em $[0,1)^2$, cada um disparando aleatoriamente de acordo com um processo pontual com taxa que depende tanto do seu potential de membrana como da posição. Quando o neurônio $i$ dispara, seu potential de membrana é resetado para $0$, enquanto que o potencial de membrana do neurônio $j$ é aumentado por um valor positivo $\\ep^2 a(i,j)$, se $i$ influencia $j$. Além disso, entre disparos consecutivos, o sistema segue uma movimento determinístico devido às sinapses elétricas e às correntes de vazamento. As sinapses elétricas estão envolvidas na sincronização do potencial de membrana dos neurônios, enquanto que as correntes de vazamento inibem a atividade de todos os neurônios, atraindo simultaneamente todos os potenciais de membrana para $0$. No principal resultado dessa tese, mostramos que a distribuição empírica dos potenciais de membrana converge, quando o parâmetro $\\ep$ tende à 0 , para uma densidade de probabilidade $ho_t(u,r)$ que satisfaz uma equação diferencial parcial nâo linear do tipo hiperbólica . / We study the hydrodynamic limit of a stochastic system of neurons whose interactions are given by Kac Potentials that mimic chemical and electrical synapses and leak currents. The system consists of $\\ep^$ neurons embedded in $[0,1)^2$, each spiking randomly according to a point process with rate depending on both its membrane potential and position. When neuron $i$ spikes, its membrane potential is reset to $0$ while the membrane potential of $j$ is increased by a positive value $\\ep^2 a(i,j)$, if $i$ influences $j$. Furthermore, between consecutive spikes, the system follows a deterministic motion due both to electrical synapses and leak currents. The electrical synapses are involved in the synchronization of the membrane potentials of the neurons, while the leak currents inhibit the activity of all neurons, attracting simultaneously their membrane potentials to 0. We show that the empirical distribution of the membrane potentials converges, as $\\ep$ vanishes, to a probability density $ho_t(u,r)$ which is proved to obey a nonlinear PDE of Hyperbolic type.

Nessa tese, estudamos o limite hidrodinâmico de um sistema estocástico de neurônios cujas interações são dadas por potenciais de Kac que imitam sinapses elétricas e químicas, e as correntes de vazamento. Esse sistema consiste de $\\ep^$ neurônios imersos em $[0,1)^2$, cada um disparando aleatoriamente de acordo com um processo pontual com taxa que depende tanto do seu potential de membrana como da posição. Quando o neurônio $i$ dispara, seu potential de membrana é resetado para $0$, enquanto que o potencial de membrana do neurônio $j$ é aumentado por um valor positivo $\\ep^2 a(i,j)$, se $i$ influencia $j$. Além disso, entre disparos consecutivos, o sistema segue uma movimento determinístico devido às sinapses elétricas e às correntes de vazamento. As sinapses elétricas estão envolvidas na sincronização do potencial de membrana dos neurônios, enquanto que as correntes de vazamento inibem a atividade de todos os neurônios, atraindo simultaneamente todos os potenciais de membrana para $0$. No principal resultado dessa tese, mostramos que a distribuição empírica dos potenciais de membrana converge, quando o parâmetro $\\ep$ tende à 0 , para uma densidade de probabilidade $ho_t(u,r)$ que satisfaz uma equação diferencial parcial nâo linear do tipo hiperbólica . / We study the hydrodynamic limit of a stochastic system of neurons whose interactions are given by Kac Potentials that mimic chemical and electrical synapses and leak currents. The system consists of $\\ep^$ neurons embedded in $[0,1)^2$, each spiking randomly according to a point process with rate depending on both its membrane potential and position. When neuron $i$ spikes, its membrane potential is reset to $0$ while the membrane potential of $j$ is increased by a positive value $\\ep^2 a(i,j)$, if $i$ influences $j$. Furthermore, between consecutive spikes, the system follows a deterministic motion due both to electrical synapses and leak currents. The electrical synapses are involved in the synchronization of the membrane potentials of the neurons, while the leak currents inhibit the activity of all neurons, attracting simultaneously their membrane potentials to 0. We show that the empirical distribution of the membrane potentials converges, as $\\ep$ vanishes, to a probability density $ho_t(u,r)$ which is proved to obey a nonlinear PDE of Hyperbolic type.