Uncertainty quantification for stochastic systems
Visualitza/Obre
memoria.pdf (2,453Mb) (Accés restringit)
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/123466
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2018-10
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Random differential equations arise to model smooth random phenomena. The error term, instead of being introduced by means of a white noise, arises from imposing randomness to the input coefficients and initial/boundary conditions, with any distribution. We will establish theorems on existence and uniqueness of solution in the $L^p$ setting. We will focus on the first finite-dimensional distributions of the solution stochastic process, with two techniques: the Random Variable Transformation method and Karhunen-Loève expansions. When the probability density function of the response process cannot be computed, it is important to determine the expectation and variance at each time instant. We will give a summary on the main aspects of gPC expansions. The theory introduced in this thesis has permitted writing the following two articles: 10.1016/j.physa.2018.08.024 and 10.22436/jnsa.011.09.06 (article DOIs).
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN MATEMÀTICA AVANÇADA I ENGINYERIA MATEMÀTICA (Pla 2010)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
memoria.pdf | 2,453Mb | Accés restringit |