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Title: Propriedade gradiente para equação de campos neurais com força externa variável.
Other Titles: Gradient property for equation of neural fields with variable external force.
???metadata.dc.creator???: NASCIMENTO, Cícero Alexandre do.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: SILVA, Severino Horácio da.
???metadata.dc.contributor.referee1???: NASCIMENTO, Marcelo José Dias.
???metadata.dc.contributor.referee2???: PEREIRA, Marcone Corrêa.
Keywords: Matemática aplicada;Campos neurais;Boa posição;Atrator global;Funcional de Lyapunov;Propriedade gradiente;Semicontinuidade superior dos atratores;Aplicated math;Neural fields;Well posedness;Global attractor;Gradient property;Upper semicontinuity;Lyapunov functional;Campos neurales;Buena posición;Lyapunov funcional;Propiedad de gradiente;Atractor global;Semicontinuidad superior de atractores;Mathématiques appliquées;Champs neuronaux;Bonne position;Attracteur mondial;Lyapunov fonctionnel;Propriété de dégradé;Semi-continuité supérieure des attracteurs
Issue Date: Dec-2021
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: NASCIMENTO, C. A. do. Propriedade gradiente para equação de campos neurais com força externa variável. 2021. 110 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) – Programa de Pós-Graduação em Matemática, Centro de Ciências e Tecnologia, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2021.
???metadata.dc.description.resumo???: Neste trabalho estudamos o problema de evolução não local ∂u(t, x) ∂t = −a(x)u(t, x) + K(f ◦ u)(t, x) + h(x, u(t, x)), t > 0, x ∈ Ω, u(t, x) = 0, x ∈ R\ Ω, u(0, x) = u0(x), em um espaço de fase isométrico ao Lp(Ω), onde Ω é um aberto suave e limitado do Rn. Aqui u = u(t, x) é uma função a valores reais, f : R −→ R é uma função de classe C1(R), a ∈ W1,∞(Ω), h : R n × R −→ R é uma função continuamente diferenciável com derivada limitada e K é um operador integral com núcleo simétrico e não negativo. Provamos que o problema está bem posto, mostramos a existência de um atrator global e exibimos um funcional de Lyapunov para o fluxo gerado por esta equação. Além disso, usando este funcional de Lyapunov, conseguimos mostrar que o fluxo gerado tem a propriedade gradiente e, consequentemente, o atrator global pode ser obtido como o conjunto instável dos equilíbrios. Também provamos a existência de uma solução de equilíbrio não trivial e estudamos a semicontinuidade superior dos atratores globais com relação aos paramêtros a e h.
Abstract: In this work we study the non local evolution problem ∂u(t, x) ∂t = −a(x)u(t, x) + K(f ◦ u)(t, x) + h(x, u(t, x)), t > 0, x ∈ Ω, u(t, x) = 0, x ∈ Rn\ Ω, u(0, x) = u0(x), in a phase space isometric to Lp(Ω), where Ω is a smooth bounded domain in Rn. Here u = u(t, x) is a real value function, f : R −→ R is a continuously differentiable function, a ∈ W1,∞(Ω), h : R n × R −→ R is a continuously differentiable function with bounded derivative and K is an integral operator with a symmetric kernel. We prove the well posedness of problem, we prove the existence of global attractor and we exhibit a continuous Lyapunov functional for the flow generated by equation. Furthermore, using this Lyapunov functional we to prove that the flow is gradient and that there exists a non-trivial equilibrium solution. Finally, we study the upper semicontinuity of global attractors with respect to parameters a and h.
Keywords: Matemática aplicada
Campos neurais
Boa posição
Atrator global
Funcional de Lyapunov
Propriedade gradiente
Semicontinuidade superior dos atratores
Aplicated math
Neural fields
Well posedness
Global attractor
Gradient property
Upper semicontinuity
Lyapunov functional
Campos neurales
Buena posición
Lyapunov funcional
Propiedad de gradiente
Atractor global
Semicontinuidad superior de atractores
Mathématiques appliquées
Champs neuronaux
Bonne position
Attracteur mondial
Lyapunov fonctionnel
Propriété de dégradé
Semi-continuité supérieure des attracteurs
???metadata.dc.subject.cnpq???: Matemática
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26155
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