Dissertação (mestrado)–Universidade de Brasília, Faculdade UnB de Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciência de Materiais, 2017. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2017-05-09T16:08:30Z No. of bitstreams: 1 2017_EmilsonRibeiroNeto.pdf: 18768940 bytes, checksum: 785bbd7e733d258ea8226b73708d3316 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-05-09T21:58:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_EmilsonRibeiroNeto.pdf: 18768940 bytes, checksum: 785bbd7e733d258ea8226b73708d3316 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-09T21:58:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_EmilsonRibeiroNeto.pdf: 18768940 bytes, checksum: 785bbd7e733d258ea8226b73708d3316 (MD5) Previous issue date: 2017-05-09 / Nesta dissertação se analisa a ocorrência do fenômeno da ressonância estocástica pela inserção de sinal-ruído, seus efeitos e requisitos para ocorrência do fenômeno. Entre os principais requisitos para ocorrência do fenômeno, encontramos a necessidade de existência de uma correlação entre uma fonte de sinal com o sinal-ruído estocástico inserido. Quando ocorre tal correlação entre os sinais em determinado instante de tempo, ocorre o fenômeno de ressonância estocástica que provoca a amplificação do sinal em picos. A partir da análise do fenômeno supracitado, é proposto uma inovação tecnológica de um sistema gerador de sinal-ruído estocástico correlacionado, capaz de induzir e facilitar a ocorrência do fenômeno de ressonância estocástica por meio de um modelo matemático, inspirado em uma tese de doutorado, que atende o requisito principal de gerar sinais correlacionados a partir de dados de correlações conhecidas. Neste sentindo o sistema é definido com todos os seus requisitos de funcionamento e composição neste trabalho. O trabalho faz uso de simulações para validar o funcionamento da proposta e comprovar a eficácia do modelo matemático na geração de sinais correlacionados a partir de dados de correlações inseridas no sistema. / In this dissertation we analyse the occurrence of the stochastic resonance phenomenon for the insertion of signal-noise, their effects and requirements for the phenomenon occurrence. Among the main requirements for the occurrence of the phenomenon, we found the necessity of the existence of a correlation between the signal source with the signal-noise stochastic added. When exist a correlation between the signals in a specific instant of time, the stochastic resonance phenomenon occurs causing the signal amplification in peaks.Keywords: magnetic colloids, surface charge density, potentiometric curve, conductometric curve, genetic algorithms. From the analysis of the aforementioned phenomenon, it’s proposed a technological innovation of a generator system of signal-noise correlated, capable of inducing and facilitating the occurrence of the the stochastic resonance phenomenon by means of a mathematical model, inspired by a doctoral thesis, that meets the main requirement of generating correlated signals from datas of known correlations. In this respect, the system is defined with all your requirements of operation and composition in this paper. This paper makes use of simulations to validate the operation of the proposal and prove the effectiveness of the mathematical model in the geneation of correlated signals from datas of correlations inserted in the system.

Non linear dynamical systems can present a diversity of unconventional features when perturbed by an external noise, such as an enhancing of transport properties, stabilization of spatial patterns and noise induced phase transitions. In particular, the external noise can improve the system s response to weak external periodic pulses, a phenomenon termed as stochastic resonance due to its similarity with the resonance phenomena displayed by deterministic dynamical systems. Stochastic resonance ideas have been widely applied to better understand the behavior of many physical, chemical and biological systems, such as optical, electronic and magnetic systems, chemical reactions, as well as several features regarding neuro-physiological aspects of sensory systems. In this work, we study the stochastic resonance phenomenon in the integrate-fire model for the neuronal response by a sub-threshold periodic signal. In the traditional approach the threshold level is reached by superposing a gaussian noise to the periodic drive. As non gaussian noises have been shown to be quite overspread in natural systems, we investigate the sensitivity of the stochastic resonance condition upon the noise s probability distribution function. To generate a power-law distributed noise, we considered a stochastic process with both additive and multiplicative noises which allows for a fine tuning of the asymptotic power-law decay exponent. We employed both analogical and computational solutions of the stochastic differential equations which produced similar results. The dependence of the optimal noise intensity for the stochastic resonance condition on the power-law exponent of the non gaussian noise is reported. Our main finding is that the stochastic resonance condition is achieved with a minimum intensity of the input noise when it has a probability distribution with a finite decay exponent. Therefore, neural systems can explore the non gaussian character of the input noise to improve the ability to identify sub-threshold signals. Instituto de F´ısica - UFAL / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Sistemas dinâmicos não lineares podem apresentar uma diversidade de características não convencionais quando perturbados por ruídos externos, tais como uma otimização das propriedades de transporte, estabilização de padrões espaciais e transições de fase. Em particular, o ruído pode melhorar a resposta do sistema a pulsos periódicos externos fracos, um fenômeno conhecido como ressonância estocástica devido a sua similaridade com o fenômeno de ressonância mostrado por sistemas dinâmicos determinísticos. A idéia de ressonância estocástica foi largamente aplicada para se entender o comportamento de muitos sistemas físicos, químicos e biológicos, tais como sistemas magnéticos, ópticos, eletrônicos, reações químicas, assim como vários aspectos neurofisiológicos de sistemas sensoriais. Nesta dissertação, nós estudamos o fenômeno de ressonância estocástica em um modelo integra-dispara para resposta neuronal estimulada por um sinal periódico sub-limiar. No enfoque tradicional, o nível de limiar de disparo é alcançado por uma superposição de um ruído gaussiano com um estímulo periódico. Como ruídos não gaussianos surgem em sistemas naturais com elevada freqüência, nós investigamos a sensibilidade da condição de ressonância estocástica em relação à função distribuição de probabilidade do ruído. Para gerarmos um ruído distribuído tipo lei de potência, nós consideramos um processo estocástico com ruído multiplicativo e aditivo que permite o ajuste fino do expoente de decaimento assintótico da lei de potência. Utilizamos tanto solução analógica quanto digital de equações diferenciais estocásticas que produzem resultados similares. A dependência da intensidade ótima de ruído para a condição de ressonância estocástica com o expoente da lei de potência de um ruído não gaussiano é relatada. Em particular, obtivemos que a condição de ressonância é atingida com o mínimo ruído possível para ruídos que apresentam um expoente da lei de decaimento finito. Portanto, a natureza não gaussiana do ruído pode ser explorada para otimizar a identificação de sinais sub-limiares por sistemas neuronais.

Made available in DSpace on 2017-07-21T19:25:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Oyarzabal.pdf: 9526420 bytes, checksum: efaea71ba33c01d1cc5ff4456b4f0665 (MD5) Previous issue date: 2017-02-21 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo / We investigated chaotic transport of particles in a magnetized plasma with two waves of electrostatic drift. Considering the dissipation, we verify the appearance of periodic attractors and show that the properties of the basin depend on the dissipation. The average escape time of the initial conditions of an established frontier obeys a power law decay type with increasing of the dissipation. We find positive finite time Lyapunov exponents in dissipative drift motion, consequently the trajectories exhibit transient chaotic transport. The increase in noise dissipative drift motion enhances escape peaks in the average time for a given critical value of the noise intensity. The optimization of a system feature is the situation that occurs stochastic resonance (SR). It is observed that the noise changes the distribution in the escape time. This work is important to improve the understanding of the drift wave model in the presence of dissipation and noise, a natural ingredient in the environment of this kind of physical problem. / Neste estudo investigamos o transporte caótico de partículas em um plasma magnetizado com duas ondas de deriva eletrostáticas. Considerando a dissipação, verificamos o surgimento de atratores periódicos e mostramos que as propriedades das bacias dependem da dissipação. O tempo de escape médio das condições iniciais, em uma fronteira estabelecida, obedece um decaimento do tipo lei de potência com o aumento da dissipação. Encontramos também expoentes de Lyapunov a tempo finito positivos, consequentemente, as trajetórias apresentam transiente caótico. Com o acréscimo de ruído no movimento de deriva dissipativo, notamos um aumento nos picos relativos ao tempo de escape médio. Estes valores máximos ocorrem para determinado valor crítico da intensidade do ruído A otimização de uma característica do sistema é a situação em que ocorre a ressonância estocàstica (RE). Observa-se que o ruído altera a distribuição no tempo de escape. Este trabalho é relevante no sentido de melhorar a compreensão do modelo de ondas de deriva na presença de dissipação e ruído.

Physical systems far from thermo dynamic equilibrium present excitability and irreversibility. The excitability is responsible for the great sensitivity of these systems to external stimuli while the irreversibility is associated with energy dissipation. The thermal fluctuations, inevitable in any real system, arise due to the interaction between many particles of the system. For such systems one of the best approaches is given by the non-equilibrium Statistical Mechanics, since it is virtually impossible an individualized approach of the motion equations. Many works in the current literature use a Gaussian stochastic modeling (without correlations) to represent the fluctuations. However, there is a growing number of studies reporting the occurrence of correlated fluctuations, mainly related to biological systems. In this thesis we investigate the influence of non-Gaussian stochastic distribution on the properties for two representative excitable models. In the first model we study the influence of distribution on the neural dynamics through the stochastic resonance (SR) mechanism. In the second model we approach the ratchet effect (RE) on directed transport of particles. In both systems we use a non-Gaussian power-law distributed noise obtained through a random multiplicative process (RMP). This process allows a fine tuning of the asymptotic power-law decay exponent. The optimization conditions are reported. In particular, we show that the optimization conditions for resonance and directed transport in Brownian ratchets are reached for a finit decay exponent of the stochastic distribution that represents a Strong non-Gaussian character. As non-Gaussian fluctuations occur with great frequency in natural systems, we believe that the non-Gaussian character can optimize the efficiency on the stochastic transport mechanisms in micro and nanoscale. / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Alagoas / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Sistemas físicos fora do equilíbrio termo dinâmico apresentam excitabilidade e irreversibilidade. A excitabilidade é responsável pela grande sensibilidade desses sistemas a estímulos externos enquanto a irreversibilidade está asso ciada à dissipação de energia. As flutuações térmicas, inevitáveis em qualquer sistema real, surgem devido à interação entre as inúmeras partículas do meio. Para tais sistemas uma das melhores abordagens é dada pela Mecânica Estatística de não-equilíbrio, uma vez que é praticamente impossível uma abordagem individualizada das equações de movimento. Muitos trabalhos na literatura atual utilizam uma modelagem estocástica gaussiana (sem correlação) para representar as flutuações. No entanto, há um número crescente de trabalhos que relatam a ocorrência de flutuações correlacionadas, principalmente em sistemas biológicos. Nesta tese nós investigamos a influência da distribuição estocástica não-gaussiana sobre as propriedades de dois modelos excitáveis representativos. No primeiro, estudamos a influência da distribuição sobre a dinâmica neural através do mecanismo de ressonância estocástica (RE). No segundo, abordamos o mecanismo do efeito catraca (EC) sobre o transporte direcionado de partículas. Nos dois sistemas utilizamos um ruído colorido não-gaussiano com distribuição tipo lei de potência obtido através de um processo multiplicativo aleatório (PMA). Esse processo permite o ajuste no do expoente de decaimento assintótico da lei de potência. As condições de otimização são relatadas. Em particular, obtivemos que as condições de otimização para a ressonância e para o transporte direcionado em catracas brownianas são atingidas para um valor finito do expoente da distribuição estocástica que representa um caráter fortemente não-gaussiano. Como flutuações não-gaussianas o correm com muita frequência nos sistemas naturais, acreditamos que o caráter não-gaussiano pode otimizar a eficiência dos mecanismos estocásticos de transporte em micro e nanoescala.