Examinando por Materia "Teorema de Poisson"

Mostrando 1 - 2 de 2
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    D-branas en modelos sigma de poisson
    (Universidad del Valle, 2017) Otero Robles, Alejandro; Quintero Vélez, Alexander
    Este proyecto de grado tiene como objetivo principal proporcionar una descripción detallada de la data geométrica que permite especificar las condiciones de frontera en un modelo sigma de Poisson; para alcanzar este objetivo, se empezará definiendo lo que es una variedad de Poisson, luego, se definirán las estructuras asociadas a este tipo de variedades, a saber, los corchetes de Poisson y los tensores de Poisson, además, se demuestran algunas propiedades importantes de estos tensores, por ejemplo, la identificación de los tensores multilineales con las multiderivaciones, que se utilizará para asociar el corchete de Poisson de la variedad (multiderivación) con un campo bivectorial. Con ayuda de esto, se expresará en coordenadas locales la identidad de Jocobi para tensores de Poisson. En segunda instancia, se definirá una subvariedad coisótropa de una variedad de Poisson; utilizando una subvariedad de este tipo, se determinarán las condiciones de frontera en el modelo.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Elementos del proceso de poisson.
    (Universidad del Valle, 2020) Plazas Ospina, Abraham; Marmolejo Lasprilla, Miguel Angel
    El proceso de Poisson, es un proceso de conteo estocástico que surge naturalmente en diversas situaciones cotidianas. El presente trabajo abarca diferentes definiciones del proceso de Poisson y discute varias de sus propiedades. Para ello, se estructuraron los temas de la siguiente manera: En el Capítulo 1, de los preliminares, se dan a conocer todas las herramientas probabilísticas implementadas para su desarrollo. El Capítulo 2, introduce todo lo pertinente a la distribución de Poisson (definiciones, propiedades, etc.), haciendo énfasis en las relaciones que tiene con las distribuciones Binomial y Multinomial. A partir del Capítulo 3, se explica qué es la distribución Exponencial, su caracterización por medio de la propiedad de falta de memoria y, se deducen las distribuciones de varias variables aleatorias relacionadas con sumas nitas de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas con distribución Exponencial. El contenido central se encuentra en el Capítulo 4, se desarrolla con detalle la construcción del proceso de Poisson dando algunas definiciones y mostrando las equivalencias entre estas. Además, se observan las propiedades y las relaciones a distribuciones de probabilidad bien conocidas y se menciona brevemente el proceso compuesto de Poisson. Por último, en el Capítulo 5, se evidencian algunas aplicaciones de procesos de Poisson que nos muestran la gran versatilidad del mismo