In this thesis we investigate how the properties of chordal graphs can be used to exploit sparsity in several optimisation problems that arise in control theory. In particular, we focus on analysis and synthesis problems that involve semidefinite constraints and can be formulated as semidefinite programming (SDP) problems. Using a relationship between chordal graphs and sparse semidefinite matrices, we decompose the semidefinite constraints in the associated SDP problems into multiple, smaller semidefinite constraints along with some additional equality constraints. The benefit of this approach is that for sparse dynamical systems we can solve significantly larger analysis and synthesis problems than is possible using traditional dense methods. We begin by considering the properties of chordal graphs and their connection to sparse positive semidefinite matrices. We then turn our attention to the problem of constructing Lyapunov functions for linear time-invariant (LTI) systems. From this starting point, we derive methods of exploiting chordal sparsity in other analysis problems found in control theory. In particular, this approach is applied to the problem of bounding the input-output properties of systems via the KYP lemma for both continuous and discrete-time systems. We then consider how the properties of chordal graphs can be exploited in the SDPs that arise in static state feedback controller synthesis problems for LTI systems. We show that the sparse inverse property of the maximum determinant completion of a partial positive matrix can be used to design controllers with a pre-specified sparsity pattern. We then consider how to exploit chordal sparsity when designing a static state feedback controller to minimise the H-infinity norm of an LTI system. Next we shift from linear systems to nonlinear systems and develop a chordal sparsity approach to scalable stability analysis of systems with polynomial dynamics using the Sums of Squares (SOS) technique. We develop a method of exploiting chordal sparsity that avoids the computationally costly step of forming the coefficient matrix in the SOS problem. We then apply this method to the problem of constructing Lyapunov functions for systems with correlatively sparse polynomial vector fields. Finally, we conclude by discussing some directions for future research.

Os modelos metapopulacionais são uma ferramenta muito importante nos estudos de habitats fragmentados. Sendo a natureza bastante diversificada, a análise de ambientes heterogêneos e primordial para a construção de uma dinâmica mais próxima da realidade. Com isso, buscou-se construir um modelo metapopulacional heterogêneo de múltiplas espécies, cujo objetivo e encontrar um critério de estabilidade assintótica de orbitas de sincronização parcial. Para tanto e descrito um ambiente com n patches ou sítios conectados por movimentos de migração divididos em conjuntos, que apresentam diferentes características de sobrevivência e reprodução de cada espécie. Obteve-se uma representação para matriz Jacobiana do sistema, al em de um critério para o cálculo do expoente de Lyapunov. Sendo possível, então, uma generalização para um modelo metapopulacional heterogêneo de múltiplas espécies. / The metapopulational models are an important appliance in the fragmented habitats studies."The nature is very diversi ed, so the heterogeneous environments analysis is primordial for close construction of dynamics realities. Therefore, this research aimed to construct a metapopulational heterogeneous model of multiple species in order to nd an asymptotic stability standard of partial synchronization of orbits. Hence an environment with n patches or connected sites by migration movements were described, whose were divided into groups with di erent survival and reproduction characteristics of each species. A Jacobian matrix of system representation was obtained, as well as a Lyapunov exponent calculation criteria. Thus, a generalization for a heterogeneous metapopulational model of multiple species was possible.

This thesis is focused on the problem of growth and integrability in multi-valued dynamics generated by $SL_2 (\mathbb{Z})$ actions. An important example is given by Markov dynamics on the cubic surface $$x^2+ y^2 +z^2 = 3xyz,$$ generating all the integer solutions of this celebrated Diophantine equation, known as Markov triples. To study the growth problem of Markov numbers we use the binary tree representation. This allows us to define the Lyapunov exponents $\Lambda (x)$ as the function of the paths on this tree, labelled by $x \in \mathbb{R}P^1$. We prove that $\Lambda (x)$ is a $PGL_2 (\mathbb{Z})$-invariant function, which is zero almost everywhere but takes all values in $\left[ 0, \ln \varphi \right]$ (where $\varphi$ denotes the golden ratio). We also show that this function is monotonic, and that its restriction to the Markov-Hurwitz set of most irrational numbers is convex in the Farey parametrisation. We also study the growth problem for integer binary quadratic forms using Conway's topograph representation. It is proven that the corresponding Lyapunov exponent $\Lambda_Q(x) = 2 \Lambda(x)$ except for the paths along the Conway river. Finally, we study the tropical version of the Markov dynamics on the tropical version of the Cayley cubic proposed by Adler and Veselov, and show that it is semi-conjugated to the standard action of $SL_2(\mathbb{Z})$ on a torus. This implies the dynamics is ergodic, with the Lyapunov exponent and entropy given by the logarithm of the spectral radius of the corresponding matrix.

Este trabalho trata da investigação do espaço de parâmetros de sistemas dinâmicos não-lineares de tempo contínuo. A análise é focada essencialmente em regiões de alta complexidade dinâmica; contendo as fases caóticas e regiões de peíodos altos. O objetivo não é uma análise completa da estrutura de bifurcações existentes, mas sim a investigação da estrutura e organização das regiões periódicas que existem encaixadas em meio às fases caóticas. Investigamos aqui alguns modelos físicos dissipativos, descritos por equações diferenciais ordinárias não-lineares de baixa ordem, como um laser de CO2 com perdas moduladas, um laser de semicondutor com injeção óptica, um circuíto eletrônico e o oscilador de Duffing. Investigamos a estrutura fina das regiões caóticas e reportamos algumas regularidades previamente não conhecidas no espaço de parâmetros de sistemas dinâmicos de tempo contínu. Em particular, mostramos a existência de vários tipos de estrutuaas e auto-similares, acumulações de estruturas auto-similares com adição de período; hierarquia de espirais em um sistema com simetria e recorrências nas fases caóticas no espaço de dois parâmetros de equações diferênciais não-lineares. Algumas destas regularidades poderiam ser verificadas experimentalmente para os sistemas investigados. A análise é baseada na computação de diagmmas de fase obtidos pela integração direta dos sisternas de equações diferenciais ordinárias não-lineares e estimativa numérica dos expoentes de Lyapunov. Os expoentes de Lyapunov selo codificados em urna conveniente metodologia que desenvolvemos. A metodologia que utilizamos aqui poderia ser uma alternativa aos métodos de continuação numérica largamente utilizados no estudo do espaço de parâmetros de equações diferenciais. / This work deals with the investigation of the paraneter space of continuous-time nonlinear dynamical systems. The analysis is focused mainly in regions of high dynamical complexity, containing the chaotic phases and regions of high periods. The goal is not a complete analysis of the bifurcation struture, but the investigation of the structure and organization of periodic regions that exist ernbedded in the chaotic phases. We investigate here some dissipative physical models, described by low-order nonlinear differential equations, such as a CO2 laser with modulated losses, a semiconductor laser with optical injection, an electmnic Circuit and the Duffing oscillator. We investigate the fine structure of the chaotic regions and we report some regularities previously unknown in the pamrneter space of continuous-time dynamical systems. In particular, we show the existence of several kinds of self-smilar structures, accumuations of self-similar stuctures with period adding, hierarchy af spirals in a system with symetry and recurrences in the chaotic phases in the two-parameter space of nonlinear differential equations. Some of these regularities could be verified experimentally for the investigated systems. The analysis is based on the computation of phase diagrams obtained by direct time integration of systems of nonlinear ordinary differential equations and numerical estimation of the Lyapunov exponents. The Lyapunov exponents are encoded in a convenient methodology that we developed. The methodology used here could be an altemative to the numerical continuation methods widely used in the study of the parameter space of nonlinear differential equations.

O estudo da sincronização de sistemas dinâmicos populacionais é importante para prever e avaliar o risco de extinção global. Neste trabalho, investigamos fenômenos de sincronização caótica em modelos metapopulacionais. Primeiramente, consideramos um modelo metapopulacional composto por um número arbitrário de sítios e obtemos um critério para a sincronização que é determinado por dois parâmetros: o número de Lyapunov que depende da dinâmica local de um sítio e um parâmetro que é determinado pela forma como os sítios interagem. A partir disso, consideramos um modelo metapopulacional composto pela distribuição de sítios em duas escalas. A primeira escala é composta por uma metapopulação, enquanto a segunda escala é composta por um número arbitrário de metapopulações. Para esse modelo, analisamos dois tipos de sincronização: o primeiro é quando ambas escalas estão sincronizadas e o segundo considera sincronização na segunda escala. Para o caso de ambas escalas estarem sincronizadas, obtemos um critério para sincronização dependendo de 2 parâmetros: o número de Lyapunov e pela forma como os sítios da primeira escala e da segunda escala interagem. No caso da segunda escala estar sincronizada com os respectivos sítios da primeira escala não necessariamente sincronizados, obtém-se um critério e seus valores são calculados numericamente. / The study of populations' synchronization dynamics is important to predict and evaluate the risk of global extinction. ln this study, we investigate the phenomenon of chaotic synchronization in metapopulation models. At first, we propose a time-varying metapopulation modei composed by patches and we obtain a condition for the synchronization that are determined by two parameters: the Lyapunov number of the separate patch and by a parameter determined from the interaction patches. Afterwards, we propose a time-varying metapopulation of metapopulations modei composed by patches that are distributed in two scales, the first one is composed by a metapopulation and the second one is composed by an arbitrary number of metapopulations. We investigate two kinds of synchronizaton: both scales synchonized and when the second scale is syncronized. ln the first case we obtain a condition for the sYllchronization that are determined by two parameters: the Lyapunov number and by a parameter determined from the first scale and the second scale interaction patches. The second case the condition values for the syncronization are calculated by numerical simulations.

Submitted by Marcos Samuel (msamjunior@gmail.com) on 2017-02-09T12:08:18Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Luis Carlos Moreno.pdf: 1851298 bytes, checksum: f9907551df010d1d88bf2f0c7996d153 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-09T14:46:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Luis Carlos Moreno.pdf: 1851298 bytes, checksum: f9907551df010d1d88bf2f0c7996d153 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-09T14:46:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Luis Carlos Moreno.pdf: 1851298 bytes, checksum: f9907551df010d1d88bf2f0c7996d153 (MD5) / Para modelar o problema, é usada a abordagem de Euler-Lagrange. A qual se aplicou a um kit experimental nomeado Ball-Balancer, de modo que pudera-se obter um conjunto de equações dinâmicas que representem, no espaço de estados, seu comportamento dinâmico completo. Algumas suposições foram feitas sobre a situação experimental para evitar assim uma excessiva complexidade e ter que lidar posteriormente com fortes não linearidades que tornarem ao modelo num caso de estúdio difícil de aplicar. Um esquema de controle adaptativo direto é aplicado a um kit Ball-Balancer, usado como planta não linear. A estabilidade do sistema em malha fechada, e o seu desempenho no rastreamento são discutidos sob o enfoque de Lyapunov, também a obtenção de uma lei de controle adequada, assumindo parâmetros conhecidos, posteriormente, utilizando a mesma metodologia foi obtido um conjunto de equações de adaptação de parâmetros que procuram precisão no seguimento do sinal, em presença de não linearidades desconhecidas. A aplicabilidade e funcionamento do algoritmo de controle desenvolvido é implementado por meio de simulação, utilizando Matlab e Simulink para executar o controlador não linear sob uma abordagem de Controle Adaptativo por Modelo de Referência (MRAC), obtendo alguns resultados satisfatórios, como a teoria prever.

Submitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2016-06-14T14:23:40Z No. of bitstreams: 1 Versão Digital - Dissertação - Andressa Souza.pdf: 965216 bytes, checksum: 9c87674ba9a02825f99d14466ddfb62f (MD5) / Approved for entry into archive by Alda Lima da Silva (sivalda@ufba.br) on 2016-06-14T14:26:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Versão Digital - Dissertação - Andressa Souza.pdf: 965216 bytes, checksum: 9c87674ba9a02825f99d14466ddfb62f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-14T14:26:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Versão Digital - Dissertação - Andressa Souza.pdf: 965216 bytes, checksum: 9c87674ba9a02825f99d14466ddfb62f (MD5) / CAPES / Estudaremos uma fam lia de endomor smos bi-dimensionais, constru da por Marcelo Viana em [Vi97], de atratores n~ao-uniformemente hiperb olicos com sensibilidade as condi c~oes iniciais, em outras palavras, pontos na bacia de atra c~ao tem apenas expoentes de Lyapunov positivos. Estes sistemas tamb em ilustram um novo mecanismo robusto de din^amica sens vel. Apesar do car ater n~ao-uniforme da expans~ao, o atrator persiste numa vizinhan ca do mapa inicial. / We will study a family of two-dimensional endomorphisms built by Marcelo Viana in [Vi97], of non-uniformly hyperbolic attractors with sensitivity to initial conditions, in other words, points in the basin of attraction have only positive Lyapunov exponents. These systems also illustrate a new robust mechanism of sensitive dynamics. In spite of the non-uniform expansion, the attractor persists in a neighborhood of the initial map.

Este trabalho trata da investigação do espaço de parâmetros de sistemas dinâmicos não-lineares de tempo contínuo. A análise é focada essencialmente em regiões de alta complexidade dinâmica; contendo as fases caóticas e regiões de peíodos altos. O objetivo não é uma análise completa da estrutura de bifurcações existentes, mas sim a investigação da estrutura e organização das regiões periódicas que existem encaixadas em meio às fases caóticas. Investigamos aqui alguns modelos físicos dissipativos, descritos por equações diferenciais ordinárias não-lineares de baixa ordem, como um laser de CO2 com perdas moduladas, um laser de semicondutor com injeção óptica, um circuíto eletrônico e o oscilador de Duffing. Investigamos a estrutura fina das regiões caóticas e reportamos algumas regularidades previamente não conhecidas no espaço de parâmetros de sistemas dinâmicos de tempo contínu. Em particular, mostramos a existência de vários tipos de estrutuaas e auto-similares, acumulações de estruturas auto-similares com adição de período; hierarquia de espirais em um sistema com simetria e recorrências nas fases caóticas no espaço de dois parâmetros de equações diferênciais não-lineares. Algumas destas regularidades poderiam ser verificadas experimentalmente para os sistemas investigados. A análise é baseada na computação de diagmmas de fase obtidos pela integração direta dos sisternas de equações diferenciais ordinárias não-lineares e estimativa numérica dos expoentes de Lyapunov. Os expoentes de Lyapunov selo codificados em urna conveniente metodologia que desenvolvemos. A metodologia que utilizamos aqui poderia ser uma alternativa aos métodos de continuação numérica largamente utilizados no estudo do espaço de parâmetros de equações diferenciais. / This work deals with the investigation of the paraneter space of continuous-time nonlinear dynamical systems. The analysis is focused mainly in regions of high dynamical complexity, containing the chaotic phases and regions of high periods. The goal is not a complete analysis of the bifurcation struture, but the investigation of the structure and organization of periodic regions that exist ernbedded in the chaotic phases. We investigate here some dissipative physical models, described by low-order nonlinear differential equations, such as a CO2 laser with modulated losses, a semiconductor laser with optical injection, an electmnic Circuit and the Duffing oscillator. We investigate the fine structure of the chaotic regions and we report some regularities previously unknown in the pamrneter space of continuous-time dynamical systems. In particular, we show the existence of several kinds of self-smilar structures, accumuations of self-similar stuctures with period adding, hierarchy af spirals in a system with symetry and recurrences in the chaotic phases in the two-parameter space of nonlinear differential equations. Some of these regularities could be verified experimentally for the investigated systems. The analysis is based on the computation of phase diagrams obtained by direct time integration of systems of nonlinear ordinary differential equations and numerical estimation of the Lyapunov exponents. The Lyapunov exponents are encoded in a convenient methodology that we developed. The methodology used here could be an altemative to the numerical continuation methods widely used in the study of the parameter space of nonlinear differential equations.

O estudo da sincronização de sistemas dinâmicos populacionais é importante para prever e avaliar o risco de extinção global. Neste trabalho, investigamos fenômenos de sincronização caótica em modelos metapopulacionais. Primeiramente, consideramos um modelo metapopulacional composto por um número arbitrário de sítios e obtemos um critério para a sincronização que é determinado por dois parâmetros: o número de Lyapunov que depende da dinâmica local de um sítio e um parâmetro que é determinado pela forma como os sítios interagem. A partir disso, consideramos um modelo metapopulacional composto pela distribuição de sítios em duas escalas. A primeira escala é composta por uma metapopulação, enquanto a segunda escala é composta por um número arbitrário de metapopulações. Para esse modelo, analisamos dois tipos de sincronização: o primeiro é quando ambas escalas estão sincronizadas e o segundo considera sincronização na segunda escala. Para o caso de ambas escalas estarem sincronizadas, obtemos um critério para sincronização dependendo de 2 parâmetros: o número de Lyapunov e pela forma como os sítios da primeira escala e da segunda escala interagem. No caso da segunda escala estar sincronizada com os respectivos sítios da primeira escala não necessariamente sincronizados, obtém-se um critério e seus valores são calculados numericamente. / The study of populations' synchronization dynamics is important to predict and evaluate the risk of global extinction. ln this study, we investigate the phenomenon of chaotic synchronization in metapopulation models. At first, we propose a time-varying metapopulation modei composed by patches and we obtain a condition for the synchronization that are determined by two parameters: the Lyapunov number of the separate patch and by a parameter determined from the interaction patches. Afterwards, we propose a time-varying metapopulation of metapopulations modei composed by patches that are distributed in two scales, the first one is composed by a metapopulation and the second one is composed by an arbitrary number of metapopulations. We investigate two kinds of synchronizaton: both scales synchonized and when the second scale is syncronized. ln the first case we obtain a condition for the sYllchronization that are determined by two parameters: the Lyapunov number and by a parameter determined from the first scale and the second scale interaction patches. The second case the condition values for the syncronization are calculated by numerical simulations.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos, 2016. / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2016-09-14T17:33:55Z No. of bitstreams: 1 2016_EmersonGrzeidak.pdf: 5274560 bytes, checksum: 0f649b217c325601c125fad908bc164f (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-10-21T18:14:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_EmersonGrzeidak.pdf: 5274560 bytes, checksum: 0f649b217c325601c125fad908bc164f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-21T18:14:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_EmersonGrzeidak.pdf: 5274560 bytes, checksum: 0f649b217c325601c125fad908bc164f (MD5) / O presente trabalho considera o problema de identificação de sistemas não-lineares comestrutura incerta na presença de distúrbios limitados. Dado a estrutura incerta do sistema, a estimação dos estados é baseada em redes neurais com uma camada escondida e então, para assegurar a convergência dos erros residuais de estimação dos estados para zero, as leis de aprendizagem são projetadas usando a teoria de estabilidade de Lyapunov e resultados já disponíveis na teoria de controle adaptativo. Primeiramente, um esquema de identificação usando aprendizagem extrema é apresentado. O modelo proposto assegura a convergência dos erros residuais de estimação dos estados para zero e a limitação de todos os demais erros e distúrbios. Usando o lema de Barbalat e uma análise tipo Lyapunov, é empregado um modelo de rede neural dinâmica com uma camada escondida (SHLNN) gerada aleatoriamente para assegurar as propriedades supramencionadas. Dessa maneira, assegura-se uma convergência mais rápida e melhor eficiência computacional do que os modelos SHLNN convencionais. Além disso, com algumas modificações que envolvem a seleção da função ativação e a estrutura do vetor regressor, o algoritmo proposto pode ser aplicado para qualquer rede neural parametrizável linearmente. Em seguida, como uma extensão da metodologia proposta, um modelo de rede neural com uma camada escondida e parametrizável não-linearmente (SHLNN) é estudado. Os pesos da camada escondida e de saída são ajustados simultaneamente por leis adaptativas robustas obtidas através da teoria de estabilidade de Lyapunov. O segundo esquema também assegura a convergência dos erros residuais de estimação dos estados para zero e a limitação de todos os demais erros de aproximação associados, mesmo na presença de erros de aproximação e distúrbios. Adicionalmente, como no primeiro esquema, não é necessário conhecimento prévio sobre os pesos ideias, erros de aproximação ou distúrbios. Simulações extensivas para a validação dos resultados teóricos e demonstração dos métodos propostos são fornecidos. _________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The present research work considers the identification problem of nonlinear systems with uncertain structure and in the presence of bounded disturbances. Given the uncertain structure of the system, the state estimation is based on single-hidden layer neural networks and then, to ensure the convergence of the state estimation residual errors to zero, the learning laws are designed using the Lyapunov stability theory and already available results in adaptive control theory. First, an identification scheme via extreme learning machine neural network is developed. The proposed model ensures the convergence of the state estimation residual errors to zero and boundedness of all associated approximation errors, even in the presence of approximation error and disturbances. Lyapunov-like analysis using Barbalat’s Lemma and a dynamic single-hidden layer neural network (SHLNN) model with hidden nodes randomly generated to establish the aforementioned properties are employed. Hence, faster convergence and better computational efficiency than conventional SHLNNs is assured. Furthermore, with a few modifications regarding the selection of activation function and the regressor vector’s structure, the proposed algorithm can be applied to any linearly parameterized neural network model. Next, as an extension of the proposed methodology, a nonlinearly parameterized single-hidden layer neural network model (SHLNN) is studied. The hidden and output weights are simultaneously adjusted by robust adaptive laws that are designed via Lyapunov stability theory. The second scheme also ensures the convergence of the state estimation residual errors to zero and boundedness of all associated approximation errors, even in the presence of approximation error and disturbances. Additionally, as in the first scheme, it is not necessary any previous knowledge about the ideal weights, approximation error and disturbances. Extensive simulations to validate the theoretical results and show the effectiveness of the two proposed methods are also provided.