Decomposition driven interface evolution for layers of binary mixtures: I. Model dirivation and base states

Algebraic topology (homology) is used to analyze the state of spiral defect chaos in both laboratory experiments and numerical simulations of Rayleigh-Bénard convection. The analysis reveals topological asymmetries that arise when non-Boussinesq effects are present. The asymmetries are found in different flow fields in the simulations and are robust to substantial alterations to flow visualization conditions in the experiment. However, the asymmetries are not observable using conventional statistical measures. These results suggest homology may provide a new and general approach for connecting spatiotemporal observations of chaotic or turbulent patterns to theoretical models.

Functional and effective connectivity in MEG. Application to the study of epilepsy

Nuestro cerebro contiene cerca de 1014 sinapsis neuronales. Esta enorme cantidad de conexiones proporciona un entorno ideal donde distintos grupos de neuronas se sincronizan transitoriamente para provocar la aparición de funciones cognitivas, como la percepción, el aprendizaje o el pensamiento. Comprender la organización de esta compleja red cerebral en base a datos neurofisiológicos, representa uno de los desafíos más importantes y emocionantes en el campo de la neurociencia. Se han propuesto recientemente varias medidas para evaluar cómo se comunican las diferentes partes del cerebro a diversas escalas (células individuales, columnas corticales, o áreas cerebrales). Podemos clasificarlos, según su simetría, en dos grupos: por una parte, la medidas simétricas, como la correlación, la coherencia o la sincronización de fase, que evalúan la conectividad funcional (FC); mientras que las medidas asimétricas, como la causalidad de Granger o transferencia de entropía, son capaces de detectar la dirección de la interacción, lo que denominamos conectividad efectiva (EC). En la neurociencia moderna ha aumentado el interés por el estudio de las redes funcionales cerebrales, en gran medida debido a la aparición de estos nuevos algoritmos que permiten analizar la interdependencia entre señales temporales, además de la emergente teoría de redes complejas y la introducción de técnicas novedosas, como la magnetoencefalografía (MEG), para registrar datos neurofisiológicos con gran resolución. Sin embargo, nos hallamos ante un campo novedoso que presenta aun varias cuestiones metodológicas sin resolver, algunas de las cuales trataran de abordarse en esta tesis. En primer lugar, el creciente número de aproximaciones para determinar la existencia de FC/EC entre dos o más señales temporales, junto con la complejidad matemática de las herramientas de análisis, hacen deseable organizarlas todas en un paquete software intuitivo y fácil de usar. Aquí presento HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), una toolbox en MatlabR, diseñada precisamente con este fin. Creo que esta herramienta será de gran ayuda para todos aquellos investigadores que trabajen en el campo emergente del análisis de conectividad cerebral y supondrá un gran valor para la comunidad científica. La segunda cuestión practica que se aborda es el estudio de la sensibilidad a las fuentes cerebrales profundas a través de dos tipos de sensores MEG: gradiómetros planares y magnetómetros, esta aproximación además se combina con un enfoque metodológico, utilizando dos índices de sincronización de fase: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), este ultimo menos sensible a efecto la conducción volumen. Por lo tanto, se compara su comportamiento al estudiar las redes cerebrales, obteniendo que magnetómetros y PLV presentan, respectivamente, redes más densamente conectadas que gradiómetros planares y PLI, por los valores artificiales que crea el problema de la conducción de volumen. Sin embargo, cuando se trata de caracterizar redes epilépticas, el PLV ofrece mejores resultados, debido a la gran dispersión de las redes obtenidas con PLI. El análisis de redes complejas ha proporcionado nuevos conceptos que mejoran caracterización de la interacción de sistemas dinámicos. Se considera que una red está compuesta por nodos, que simbolizan sistemas, cuyas interacciones se representan por enlaces, y su comportamiento y topología puede caracterizarse por un elevado número de medidas. Existe evidencia teórica y empírica de que muchas de ellas están fuertemente correlacionadas entre sí. Por lo tanto, se ha conseguido seleccionar un pequeño grupo que caracteriza eficazmente estas redes, y condensa la información redundante. Para el análisis de redes funcionales, la selección de un umbral adecuado para decidir si un determinado valor de conectividad de la matriz de FC es significativo y debe ser incluido para un análisis posterior, se convierte en un paso crucial. En esta tesis, se han obtenido resultados más precisos al utilizar un test de subrogadas, basado en los datos, para evaluar individualmente cada uno de los enlaces, que al establecer a priori un umbral fijo para la densidad de conexiones. Finalmente, todas estas cuestiones se han aplicado al estudio de la epilepsia, caso práctico en el que se analizan las redes funcionales MEG, en estado de reposo, de dos grupos de pacientes epilépticos (generalizada idiopática y focal frontal) en comparación con sujetos control sanos. La epilepsia es uno de los trastornos neurológicos más comunes, con más de 55 millones de afectados en el mundo. Esta enfermedad se caracteriza por la predisposición a generar ataques epilépticos de actividad neuronal anormal y excesiva o bien síncrona, y por tanto, es el escenario perfecto para este tipo de análisis al tiempo que presenta un gran interés tanto desde el punto de vista clínico como de investigación. Los resultados manifiestan alteraciones especificas en la conectividad y un cambio en la topología de las redes en cerebros epilépticos, desplazando la importancia del ‘foco’ a la ‘red’, enfoque que va adquiriendo relevancia en las investigaciones recientes sobre epilepsia. ABSTRACT There are about 1014 neuronal synapses in the human brain. This huge number of connections provides the substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized, producing the emergence of cognitive functions such as perception, learning or thinking. Understanding the complex brain network organization on the basis of neuroimaging data represents one of the most important and exciting challenges for systems neuroscience. Several measures have been recently proposed to evaluate at various scales (single cells, cortical columns, or brain areas) how the different parts of the brain communicate. We can classify them, according to their symmetry, into two groups: symmetric measures, such as correlation, coherence or phase synchronization indexes, evaluate functional connectivity (FC); and on the other hand, the asymmetric ones, such as Granger causality or transfer entropy, are able to detect effective connectivity (EC) revealing the direction of the interaction. In modern neurosciences, the interest in functional brain networks has increased strongly with the onset of new algorithms to study interdependence between time series, the advent of modern complex network theory and the introduction of powerful techniques to record neurophysiological data, such as magnetoencephalography (MEG). However, when analyzing neurophysiological data with this approach several questions arise. In this thesis, I intend to tackle some of the practical open problems in the field. First of all, the increase in the number of time series analysis algorithms to study brain FC/EC, along with their mathematical complexity, creates the necessity of arranging them into a single, unified toolbox that allow neuroscientists, neurophysiologists and researchers from related fields to easily access and make use of them. I developed such a toolbox for this aim, it is named HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), and encompasses several of the most common indexes for the assessment of FC and EC running for MatlabR environment. I believe that this toolbox will be very helpful to all the researchers working in the emerging field of brain connectivity analysis and will entail a great value for the scientific community. The second important practical issue tackled in this thesis is the evaluation of the sensitivity to deep brain sources of two different MEG sensors: planar gradiometers and magnetometers, in combination with the related methodological approach, using two phase synchronization indexes: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), the latter one being less sensitive to volume conduction effect. Thus, I compared their performance when studying brain networks, obtaining that magnetometer sensors and PLV presented higher artificial values as compared with planar gradiometers and PLI respectively. However, when it came to characterize epileptic networks it was the PLV which gives better results, as PLI FC networks where very sparse. Complex network analysis has provided new concepts which improved characterization of interacting dynamical systems. With this background, networks could be considered composed of nodes, symbolizing systems, whose interactions with each other are represented by edges. A growing number of network measures is been applied in network analysis. However, there is theoretical and empirical evidence that many of these indexes are strongly correlated with each other. Therefore, in this thesis I reduced them to a small set, which could more efficiently characterize networks. Within this framework, selecting an appropriate threshold to decide whether a certain connectivity value of the FC matrix is significant and should be included in the network analysis becomes a crucial step, in this thesis, I used the surrogate data tests to make an individual data-driven evaluation of each of the edges significance and confirmed more accurate results than when just setting to a fixed value the density of connections. All these methodologies were applied to the study of epilepsy, analysing resting state MEG functional networks, in two groups of epileptic patients (generalized and focal epilepsy) that were compared to matching control subjects. Epilepsy is one of the most common neurological disorders, with more than 55 million people affected worldwide, characterized by its predisposition to generate epileptic seizures of abnormal excessive or synchronous neuronal activity, and thus, this scenario and analysis, present a great interest from both the clinical and the research perspective. Results revealed specific disruptions in connectivity and network topology and evidenced that networks’ topology is changed in epileptic brains, supporting the shift from ‘focus’ to ‘networks’ which is gaining importance in modern epilepsy research.

Instability and topology bifurcations on a hemisphere-cylinder at high angle of attack

La configuración de un cilindro acoplado a una semi-esfera, conocida como ’hemispherecylinder’, se considera como un modelo simplificado para numerosas aplicaciones industriales tales como fuselaje de aviones o submarinos. Por tanto, el estudio y entendimiento de los fenómenos fluidos que ocurren alrededor de dicha geometría presenta gran interés. En esta tesis se muestra la investigación del origen y evolución de los, ya conocidos, patrones de flujo (burbuja de separación, vórtices ’horn’ y vórtices ’leeward’) que se dan en esta geometría bajo condiciones de flujo separado. Para ello se han llevado a cabo simulaciones numéricas (DNS) y ensayos experimentales usando la técnica de Particle Image Velocimetry (PIV), para una variedad de números de Reynolds (Re) y ángulos de ataque (AoA). Se ha aplicado sobre los resultados numéricos la teoría de puntos críticos obteniendo, por primera vez para esta geometría, un diagrama de bifurcaciones que clasifica los diferentes regímenes topológicos en función del número de Reynolds y del ángulo de ataque. Se ha llevado a cabo una caracterización completa sobre el origen y la evolución de los patrones estructurales característicos del cuerpo estudiado. Puntos críticos de superficie y líneas de corriente tridimensionales han ayudado a describir el origen y la evolución de las principales estructuras presentes en el flujo hasta alcanzar un estado de estabilidad desde el punto de vista topológico. Este estado se asocia con el patrón de los vórtices ’horn’, definido por una topología característica que se encuentra en un rango de números de Reynolds muy amplio y en regímenes compresibles e incompresibles. Por otro lado, con el objeto de determinar las estructuras presentes en el flujo y sus frecuencias asociadas, se han usado distintas técnicas de análisis: Proper Orthogonal Decomposition (POD), Dynamic Mode Decomposition (DMD) y análisis de Fourier. Dichas técnicas se han aplicado sobre los datos experimentales y numéricos, demostrándose la buena concordancia entre ambos resultados. Finalmente, se ha encontrado en ambos casos, una frecuencia dominante asociada con una inestabilidad de los vórtices ’leeward’. ABSTRACT The hemisphere-cylinder may be considered as a simplified model for several geometries found in industrial applications such as aircrafts’ fuselages or submarines. Understanding the complex flow phenomena that surrounds this particular geometry is therefore of major industrial interest. This thesis presents an investigation of the origin and evolution of the complex flow pattern; i.e. separation bubbles, horn vortices and leeward vortices, around the hemisphere-cylinder under separated flow conditions. To this aim, threedimensional Direct Numerical Simulations (DNS) and experimental tests, using Particle Image Velocimetry (PIV) techniques, have been performed for a variety of Reynolds numbers (Re) and angles of attack (AoA). Critical point theory has been applied to the numerical simulations to provide, for the first time for this geometry, a bifurcation diagram that classifies the different flow topology regimes as a function of the Reynolds number and the angle of attack. A complete characterization about the origin and evolution of the complex structural patterns of this geometry has been put in evidence. Surface critical points and surface and volume streamlines were able to describe the main flow structures and their strong dependence with the flow conditions up to reach the structurally stable state. This state was associated with the pattern of the horn vortices, found on ranges from low to high Reynolds numbers and from incompressible to compressible regimes. In addition, different structural analysis techniques have been employed: Proper Orthogonal Decomposition (POD), Dynamic Mode Decomposition (DMD) and Fourier analysis. These techniques have been applied to the experimental and numerical data to extract flow structure information (i.e. modes and frequencies). Experimental and numerical modes are shown to be in good agreement. A dominant frequency associated with an instability of the leeward vortices has been identified in both, experimental and numerical results.

Graphoids and separoids in model theory

We treat graphoid and separoid structures within the mathematical framework of model theory, specially suited for representing and analysing axiomatic systems with multiple semantics. We represent the graphoid axiom set in model theory, and translate algebraic separoid structures to another axiom set over the same symbols as graphoids. This brings both structures to a common, sound theoretical ground where they can be fairly compared. Our contribution further serves as a bridge between the most recent developments in formal logic research, and the well-known graphoid applications in probabilistic graphical modelling.