Gaussian Multiplicative Chaos
Descripción del Articulo
La teoría de Kolmogorov-Obukhov-Mandelbrot de disipación de energía en desarrollo de turbulencia se estableció para estudiar el comportamiento caótico de los fluidos. En ausencia de una base matemática rigurosa, Kahane introduce el caos gaussiano multiplicativo como un objeto aleatorio inspirado en...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2020 |
Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
Repositorio: | PUCP-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/174352 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/17752 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Martingalas (Matemáticas) Variables aleatorias http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00 |
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Beltran Ramirez, Johel VictorinoAstoquillca Aguilar, Jhon Kevin2020-12-22T04:02:17Z2020-12-22T04:02:17Z20202020-12-21http://hdl.handle.net/20.500.12404/17752La teoría de Kolmogorov-Obukhov-Mandelbrot de disipación de energía en desarrollo de turbulencia se estableció para estudiar el comportamiento caótico de los fluidos. En ausencia de una base matemática rigurosa, Kahane introduce el caos gaussiano multiplicativo como un objeto aleatorio inspirado en la teoría del caos aditivo desarrollada por Wiener. En esta tesis desarrollamos teoría aleatoria en el espacio de medidas de Radon con el objetivo de definir rigurosamente el caos multiplicativo gaussiano. Seguimos el artículo de Kahane y debilitamos algunas condiciones para proporcionar una introducción accesible y autocontenida.The Kolmogorov-Obukhov-Mandelbrot theory of energy dissipation in turbulence developed was established to study the chaotic behavior of fluids. In the absence of a rigorous mathematical basis, Kahane introduced the Gaussian multiplicative chaos as a random object inspired by the additive chaos theory developed by Wiener. In this thesis we developed random theory in the spaces of Radon measures in order to rigorously define Gaussian multiplicative chaos. We follow Kahane’s paper and weaken some conditions to provide an accessible and selfcontained introduction.TesisspaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/Martingalas (Matemáticas)Variables aleatoriashttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00Gaussian Multiplicative Chaosinfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPMaestro en MatemáticasMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de PosgradoMatemáticas40667021https://orcid.org/0000-0002-8550-220776755203541137Farfan Vargas, Jonathan SamuelBeltran Ramirez, Johel VictorinoPanizo Garcia, Gonzalohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis20.500.14657/174352oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1743522025-03-11 11:15:43.957http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe |
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