Noisy and relativistic chaotic scattering

  1. BERNAL FERNÁNDEZ, JUAN DIEGO
Supervised by:
  1. Miguel Ángel Fernández Sanjuán Director
  2. Jesús M. Seoane Sepúlveda Co-director

Defence university: Universidad Rey Juan Carlos

Fecha de defensa: 18 June 2021

Committee:
  1. Manuel de León Chair
  2. Javier Used Villuendas Secretary
  3. Antonio Dobado González Committee member

Type: Thesis

Teseo: 668893 DIALNET lock_openTESEO editor

Abstract

Hoy en día, se considera que la dinámica no lineal y la teoría del caos son la base de gran diversidad de fenómenos naturales. Por ello, son objeto de estudio de numerosos grupos multidisciplinares de investigación en todo el mundo. Un tipo particular de sistema no lineal es la dispersión caótica, que analiza la dinámica de partículas que inciden sobre una determinada región de dispersión. Antes de la interacción con dicha región, la partícula se mueve libremente; después, también lo hace, sin que su movimiento se vea alterado por la influencia de la región de dispersión. Sin embargo, la interacción de la partícula con la región de dispersión está modelada mediante ecuaciones no lineales susceptibles de presentar caos. De este modo, la partícula incidente presenta una gran sensibilidad a la variación de las condiciones iniciales. Es decir, pequeñas variaciones en las condiciones iniciales de la partícula, pueden significar grandes modificaciones en sus características dinámicas finales. La dispersión caótica tiene aplicaciones en numerosos campos de la ciencia como, por ejemplo, la mecánica celeste, las reacciones químicas, la dispersión de vórtices en fluidos, plasmas solares, colisiones nucleares, la dispersión de microondas, etc. Esta tesis doctoral se enmarca en el estudio de los sistemas de dispersión caótica, poniendo especial énfasis, en primer lugar, en el análisis de los efectos constructivos que cualquier fuente muy débil de ruido blanco puede tener sobre dichos sistemas. Posteriormente, extendemos el análisis a sistemas relativistas, lo cual creemos que es muy importante para alcanzar un mejor entendimiento de sistemas físicos reales.