L'objectif de ce mémoire est de donner la construction de la fonction L p-adique associée à une forme modulaire en suivant l'exposition de [MTT86] et d'étudier les cœfficients du développement en série de puissances de cette fonction. Dans le chapitre 1, nous introduisons les nombres p-adiques. Le corps des nombres p-adiques est déni de manière arithmétique et est un outil important en théorie des nombres. Nous étudierons également les fonctions dont le domaine est les p-adiques et les distributions p-adiques. Ensuite, nous verrons les notions de base sur les formes modulaires et nous présenterons leur fonction L complexe. Dans le chapitre 2, nous construirons une distribution p-adique µf attachée à une forme modulaires avec la propriété que cette dernière interpole les valeurs de la fonction L complexe de f. Par la suite, nous dérivons l'équation fonctionnelle pour la fonction L p-adique obtenue parla distribution µf . Finalement, dans le chapitre 3, nous démontrerons des conséquences de l'équation fonctionnelle. Certains résultats de ce chapitre sont nouveaux et ont été publiés dans [DS19].

La théorie des systèmes dynamiques étudie les phénomènes qui évoluent au cours du temps. Plus précisément, un système dynamique est donné par : un espace de phase dont les points correspondent à des états possibles du système étudié et une loi d'évolution décrivant l'infinitésimal (pour le cas continu) pas à pas (pour le cas discret) les changements des états du système. Le but de la théorie est de comprendre l'évolution dans le long terme. Dans ce travail, nous présentons une nouvelle méthode pour la résolution des systèmes linéaires avec preuve assistée par ordinateur dans le cadre de modèles linéaires réalistes. Après une introduction de quelques propriétés de la théorie des équations différentielles ordinaires, on introduit une méthode de calcul rigoureux pour trouver la solution périodique de la conjecture de Galaktionov-Svirshchevskii. On reformule le problème comme un problème à valeur initiale, puis on calcule la solution périodique dans le domaine positif et on déduit l'autre solution par symétrie. Notre résultat énonce une partie de la conjecture 3:2 dans le livre de Victor A. Galaktionov & Sergey R. Svirshchevskii : Exact Solutions and Invariant Subspaces of Nonlinear Partial Differential Equations in Mechanics and Physics, [Chapman & Hall/CRC, applied mathematics and nonlinear science series, (2007)]. Mots clés. Conjecture de Galaktionov-Svirshchevskii, Analyse d'intervalle, Théorème de contraction de Banach, Polynômes de rayons. / The theory of dynamical systems studies phenomena which are evolving in time. More precisely, a dynamical system is given by the following data: a phase space whose points correspond to the possible states of the system under consideration and an evolution law describing the infinitesimal (for continuous time) or one-step (for discrete time) change in the state of the system. The goal of the theory is to understand the long term evolution of the system. In this work, we introduce a new method for solving piecewise linear systems with computer assisted proofs in the context of realistic linear models. After introducing some properties of the theory of ordinary differential equations, we provide a rigorous computational method for finding the periodic solution of Galaktionov-Svirshchevskii's conjecture. We reformulate the problem as an initial value problem, compute periodic solution in the positive domain and deduce the other solution by symmetry. Our result settles one part of the Conjecture 3:2 by Victor A. Galaktionov & Sergey R. Svirshchevskii: Exact Solutions and Invariant Subspaces of Nonlinear Partial Differential Equations in Mechanics and Physics, [Chapman & Hall/CRC, applied mathematics and nonlinear science series, (2007)]. Key words. Galaktionov-Svirshchevskii's conjecture, Interval analysis, Contraction mapping theorem, Radii polynomials.

Cet ouvrage traite des vibrations non linéaires pour un système discret à un degré de liberté. Deux types d'équations différentielles non linéaires sont étudiés. Il s'agit de l'équation de type polynomiale et l'équation à tronçons linéaires. L'équation différentielle polynomiale utilise les différentes puissances du déplacement et de la vitesse afin de représenter la raideur et l'amortissement. L'équation à tronçons linéaires est quant à elle définie par de multiples segments de droites. Deux types de problèmes sont considérés, soit le problème de la résolution de l'équation différentielle et le problème de l'identification de cette dernière à partir de mesures expérimentales. Pour les deux types d'équations différentielles à l'étude, des méthodes de résolution et d'identification sont développées. Les méthodes de résolution des deux équations différentielles sont issues de méthodes analytiques déjà existantes dans la documentation scientifique. Par contre, ces méthodes sont ici résolues de manière numérique, d'où l'appellation «méthodes semi-analytiques». L'identification de l'équation polynomiale se base sur la méthode des moindres carrés alors que la méthode d'identification de l'équation à tronçons linéaires est construite spécifiquement pour cette forme d'équation. Une étude expérimentale est conduite sur trois systèmes différents afin d'explorer la viabilité pratique des méthodes d'identification des paramètres. Ces trois systèmes utilisent le comportement non linéaire d'une mousse synthétique, des poutres à grande déformation et des poutres à grande déformation asymétriques.

Nous faisons dans la première partie de ce document l'analyse de dispersion d un modèle linéaire de shallow-water. Notre étude est basée sur l analyse de Fourier. Le schéma temporel utilisé est celui d' Adams-Bashforth à trois pas. La discrétisation en espace est faite avec les paires d'éléments finis P₁NC - P₁ et RT₀ . La relation de dispersion obtenue avec chacune de ces deux paires d éléments finis permet de représenter graphiquemen le module des racines et de faire une étude de stabilité. Nous présentons dans la deuxième partie un théorème d'existence de solution d un modèle 2-D de sédimentation couplant un système de Saint-Venant avec une équation de transport de sédiments. Cette partie est composée de deux chapitres. Dans le premier chapitre on établit le modèle couplé. On intègre les équations tridimensionnelles de Navier-Stokes sur la hauteur de la colonne d '~au tenant compte d 'une bathymétrie variable en espace et en temps. Ceci nous permet d 'obtenir la partie Saint-Venant du modèle. Une équation de transport de sédiments relative à la bathymétrie sera couplée au système de Saint-Venant obtenu. Dans le chapitre 4 nous démontrons un t héorème d 'existence de solution du modèle couplé. La résolution théorique du modèle couplé se fait en posant le problème dans des espaces de dimension finie. Puis nous résolvons le problème de dimension finie associé en utilisant un théorème de point fixe de Brouwer. Enfin, nous montrons que les limites des suites de solutions du problème de dimension finie satisfont les équations du modèle couplé initial. Une étude numérique d'un modèle couplé plus général que celui présenté théoriquement dans les chapitres 3 et 4 est faite au chapitre 5. les schémas discrets en temps d'Euler implicite et de Crank Nicholson sont utilisés et trois triplets d'éléments finis sont explorés dans cette partie numérique. Il s'agit des triplets suivants: P₁ - P₁ - P₁ ' P₂ - P₁ - P₁ et MINI - P₁·

Titre de l'écran-titre (visionné le 10 octobre 2023) / Cette thèse porte sur l'utilisation de différents outils mathématiques pour décrire la transmission synaptique. Le but de mon travail est double. Sur le plan biologique, j'ai effectué des simulations pour aider à mieux comprendre la transmission synaptique, en particulier le rôle des nanocolonnes dans la formation du courant synaptique. Les nanocolonnes sont des structures sous-microscopiques qui alignent les récepteurs postsynaptique et les vésicules présynaptiques. Étant donné qu'il est très difficile d'étudier expérimentalement les nanocolonnes, la modélisation mathématique devient un outil important pour mieux comprendre leur rôle et leur fonction. Cette partie de mon travail m'a amenée à publier un article de recherche dans la revue Frontiers in Comuptational Neuroscience intitulé "Computational modeling of trans-synaptic nanocolumns, a modulator of synaptic transmission". Dans cet article, nous montrons à travers des simulations mathématiques que les nanocolonnes pourraient jouer un rôle dans le renforcement des courants synaptiques dans les synapses de petites tailles. Le deuxième objectif de cette thèse est d'étudier différents outils mathématiques qui pourraient a priori être utilisés pour décrire la transmission synaptique. Une étape importante de la transmission synaptique est la diffusion des neurotransmetteurs dans la fente synaptique. D'un point de vue mathématique, une approche courante consiste à considérer la concentration des neurotransmetteurs comme une quantité continue et à décrire son évolution en résolvant l'équation de la chaleur. Dans le chapitre 1 de cette thèse, je discute des solutions et de l'approximation des solutions des équations de la chaleur sur des domaines cylindriques avec différentes conditions limites. Une approche plus précise est de décrire le mouvement des neurotransmetteurs individuels par une marche aléatoire. C'est cette méthode que j'ai utilisée dans mon article de recherche. Bien que plus précise, la description du mouvement des neurotransmetteurs individuels par des marches aléatoires est également plus coûteuse en calcul. De plus, étant donné la nature stochastique des simulations, une seule réalisation ne donnera qu'un résultat possible alors que de multiples simulations sont essentielles pour avoir une idée de la distribution des solutions. Cela peut être réalisé grâce à une approche Monte Carlo. Les marches aléatoires seront abordées dans le chapitre 3 de la thèse. Une troisième approche mathématique possible consiste à utiliser des équations différentielles stochastiques pour décrire le mouvement brownien des neurotransmetteurs. Les équations différentielles stochastiques ont l'avantage que leur solution fournit une distribution à partir de laquelle on peut déduire la probabilité d'une réalisation donnée. Cependant, les équations différentielles stochastiques sont généralement plus difficiles à résoudre et constituent un objet mathématique délicat à manipuler. Les équations différentielles stochastiques et la façon dont elles peuvent être appliquées à la description de la diffusion des neurotransmetteurs dans la synapse sont discutées au chapitre 2. / This thesis focuses on using different mathematical tools to describe synaptic transmission. The goal of my work is twofold. On the biological side, I performed simulations to help to better understand synaptic transmission, in particular the role of nanocolumns in shaping synaptic current. Nanocolumns are submicroscopic structures which align the postsynaptic receptors with the presynaptic vesicles. Given that it is very difficult to investigate experimentally nanocolumns, mathematical modeling becomes an important tool to better understand their role and function. This part of my work led me to publish a research paper in the journal Frontiers in Computational Neuroscience entitled "Computational modeling of trans-synaptic nanocolumns, a modulator of synaptic transmission" . In this research paper, we show through mathematical simulations that nanocolumns could play a role in reinforcing synaptic currents in weak synapses. The second goal of this thesis is to investigate different mathematical tools that could a priori be used to describe synaptic transmission. An important step in synaptic transmission is the diffusion of neurotransmitters in the synpatic cleft. From a mathematical standpoint, a common approach is to consider the concentration of neurotransmitters as a continuous quantity and to describe its evolution by solving the heat equation. In Chapter 1 of this thesis, I discuss solutions and approximation of solutions of heat equations on cylindrical domains with different boundaries conditions. A more accurate way to describe the movement of the neurotransmitters in the synaptic cleft is to describe the movement of individual neurotransmitters by a random walk. This second approach is the one I used in my research paper. While more accurate, the description of the movement of individual neurotransmitters by random walks is also more computationally expensive. Furthermore, given the stochastic nature of the simulations in this approach, a single realization will only give a possible outcome while performing multiple simulations is essential to get an idea of the distribution of solutions. This can be achieved through a Monte Carlo approach. Random walks will be discussed in chapter 3 of the thesis. A third possible mathematical approach is to use stochastic differential equations to describe the Brownian motion of neurotransmitters. Stochastic differential equations have the advantage that their solution provides a distribution from which one can deduce the probability of any given realization. However, stochastic differential are usually more difficult to solve and are a delicate mathematical object to handle. Stochastic differential equations and how they can be applied to the description of neurotransmitter diffusion in the synapse is discussion in chapter 2.

Ce mémoire présente une nouvelle approche pour la réalisation de modèles biophysiques de neurone. Dans un premier temps, nous avons développé un modèle électrique compartimental selon le formalisme de Hodgkin-Huxley avec le logiciel NEURON. En second lieu, nous avons procédé à la réalisation de la modélisation biochimique avec des systèmes d’équations différentielles représentant des réactions d’action de masse et des réactions enzymatiques. La modélisation biochimique se fait tant dans un modèle par compartiments avec des équations différentielles ordinaires que dans un modèle spatial avec des équations différentielles partielles. VCell nous a permis de réaliser ce type de modélisation. Le modèle hybride développé présente deux points de jonction entre les formalismes des modèles électrique et biochimique pris indépendemment. Au premier point de jonction, les courants calciques calculés avec les équations de type Hodgkin-Huxley sont convertis en concentration d’ions de calcium. Ce calcium est un messager secondaire pour de nombreuses voies de signalisation cellulaire. Une élévation de la concentration de calcium modifie la dynamique des réactions biochimiques. Le deuxième point de jonction est l’impact de l’activité de kinases sur les propriétés électriques de canaux ioniques. Par la phosphorylation, certaines kinases viennent moduler la réponse électrique du neurone. En intégrant tous ces effets biophysiques et biochimiques dans une même méthodologie de modélisation, nous pouvons modéliser des processus cellulaires complexes dans les neurones. Le cross-talk synaptique est un phénomène physiologique observé, qui consiste en une augmentation de l’excitabilité membranaire suite à l’interaction entre les signaux électrique et biochimique et une communication entre les épines dendritiques du neurone. Cette interaction représente un excellent cas d’étude pour développer et valider notre méthodologie. Cette méthodologie porte sur l’interaction entre le calcium, la MAPK et les canaux KV4.2. Le calcium vient activer la MAPK par l’intermédiaire de différentes molécules. La MAPK vient ensuite phosphoryler les canaux KV4.2 qui sont possiblement responsables d’une augmentation observée de l’excitabilité membranaire. / This master’s thesis presents a new modeling technique for biophysical models of individual neurons that integrates their electrical and biochemical behaviors. First of all, we developped an electrical compartmental model. This model is based on the Hodgkin-Huxley formalism and developped in NEURON, a modeling software tool for neuroscience. Then, we developped a biochemical model. This second model is a system of differential equations based on mass action reations and enzymatic reactions. We implemented two versions of this model, one as a compartmental model with ordinary differential equations (ODE) and the other as a spatial model with partial differential equations (PDE). We used the software tool VCell for the biochemical modeling. The hybrid model combining the electrical and biochemical behaviors has two connection points between the electrical and biochemical models. At the first junction, the calcium curents calculated by the Hodgkin-Huxley equations are converted into a concentration of calcium ions. This calcium is a secondary messenger for numerous cellular signaling pathways and a rise of the calcium concentration modifies the biochemical reaction dynamic. The second junction is the kinases activity on the ionic channel electrical properties. Through phosphorylation, the kinases modulate the electrical response of the neuron. By integrating all these biophysical and biochemical effects in the same methodology, we can build a complex cellular process models. The synaptic crosstalk is a physiological event which leads to a local increase of the membrane excitability that is due to the interaction between electrical and biochemical signals. This interaction represents an excellent case study for the development and the validation of our methodology. Our model includes the regulation of calcium, MAPK the channel KV4.2.

Les écoulements en milieu peu profond sont en général modélisés par les équations de Navier-Stokes incompressibles dans un domaine dont une des frontières, en l'occurrence la surface du fluide, est elle même une inconnue du problème. On peut penser notamment aux rivières et fleuves, ainsi qu'aux écoulements côtiers et aux atmosphères planétaires. En réalité tous les fluides sont compressibles, certains plus que d'autres. Il est naturel, malgré la complexité des modèles établis notamment par leur forte non linéarité de s'intéresser à leur forme en tenant compte de la variabilité de la densité. Le travail présenté dans cette thèse s'articule autour de deux parties indépendantes. La première concerne une étude théorique d'un modèle unidimensionnel d'écoulement compressible, comprenant sa dérivation à partir des équations de Navier-Stokes, suivie de la démonstration d'un résultat d'existence de solutions faibles globales pour ce système. La seconde partie est consacrée à une analyse de Fourier de la discrétisation spatio-temporelle d'un modèle bidimensionnel d'écoulement à faible profondeur. Cette analyse met en oeuvre trois types de discrétisation en espace (P0 - P1 P1NC - P1 et RT0 — P0) combinés chacun à cinq types de discrétisation en temps qui sont : Euler Implicite (El), Euler Explicite (EE), Crank-Nicolson (CN), Adams-Bashforth d'ordre 2 (AB2) et 3 (AB3).

Simuler numériquement de façon précise les matériaux hyperélastiques en grandes déformations par la méthode des éléments finis est encore un problème difficile. Même avec l’aide d’un maillage très raffiné, la formulation lagrangienne totale peut mener à des problèmes de convergence en raison de la dégénérescence des éléments du maillage. L’estimation d’erreur et le remaillage adaptatif sur la géométrie initiale sont des outils utiles qui peuvent améliorer la précision des solutions (avec moins de degrés de liberté), mais ces outils ne sont malheureusement pas suffisants pour atteindre de très hauts niveaux de déformation. La formulation lagrangienne actualisée où la géométrie du domaine de calcul est périodiquement mise à jour est donc préférée, et ceci même si des étapes de remaillage sont encore nécessaires afin de contrôler la qualité des éléments et d’éviter les éléments trop déformés, voire renversés. Suite à une étape de remaillage, le transfert de données (réinterpolation des variables) de l’ancien maillage vers le nouveau maillage est nécessaire, ce qui est un problème délicat. Si les transferts ne sont pas effectués adéquatement, la précision peut être sérieusement affectée. Dans cette thèse, nous présentons une formulation lagrangienne actualisée où l’erreur sur la solution éléments finis est estimée et combinée au remaillage adaptatif afin de raffiner le maillage dans les régions où l’erreur estimée est grande, et au contraire, enlever des éléments là où l’erreur est considérée petite, le tout en contrôlant la qualité des éléments du maillage. En utilisant cette approche, de très hauts niveaux de déformation peuvent être atteints tout en préservant la précision de la solution. Une attention particulière est portée aux méthodes de transfert de données et une méthode de projection cubique très précise est introduite. La méthode de continuation de Moore-Penrose, qui est très efficace, est aussi utilisée pour piloter automatiquement l’algorithme complet qui inclut l’augmentation de la charge, l’estimation d’erreur, le remaillage adaptatif et le transfert de données. Une nouvelle approche pour l’implémentation de la méthode de continuation de Moore-Penrose, facilitant la détection des points de bifurcation, sera aussi présentée de même que plusieurs exemples. / Accurate simulations of large deformation hyperelastic materials by the finite element method is still a challenging problem. In a total Lagrangian formulation, even when using a very fine initial mesh, the simulation can break down due to severe mesh distortion. Error estimation and adaptive remeshing on the initial geometry are helpful and can provide more accurate solutions (with a smaller number of degrees of freedom) but are not sufficient to attain very large deformations. The updated Lagrangian formulation where the geometry is periodically updated is then preferred. Remeshing may still be necessary to control the quality of the elements and to avoid too severe mesh distortion. It then requires frequent data transfer (reinterpolation) from the old mesh to the new one and this is a very delicate issue. If these transfers are not done appropriately, accuracy can be severely affected. In this thesis, we present an updated Lagrangian formulation where the error on the finite element solution is estimated and adaptive remeshing is performed in order to concentrate the elements of the mesh where the error is large, to coarsen the mesh where the error is small and at the same time to control mesh distortion. In this way, we can reach high level of deformations while preserving the accuracy of the solution. Special attention is given to data transfer methods and a very accurate cubic Lagrange projection method is introduced. As large deformation problems frequently have highly nonlinear solutions, the Moore-Penrose continuation method is used to automatically pilot the complete algorithm including load increase, error estimation, adaptive remeshing and data transfer. A new approach for the implementation of the Moore-Penrose continuation method, facilitating the detection of bifurcation points, will also be presented as well as a number of examples.

Cette étude présente le modèle bidimensionnel horizontal (2DH) de Serre qui constitue une extension de celui de Saint-Venant (SV) auquel des termes supplémentaires d'accélération verticale sont ajoutés pour tenir compte de la présence de pression dynamique dans l'écoulement. Ses hypothèses sont exposées puis ses équations constitutives sont clairement développées en vue de faciliter sa compréhension. Afin d'éliminer la principale source de difficulté justifiant son manque de popularité et le rendre compatible avec la plupart des schémas numériques, un nouveau format est ensuite établi en séparant les dérivées spatiales de celles temporelles. Partant d'une expansion en séries de Taylor de deuxième ordre, des termes de diffusion artificielle sont ajoutés aux équations dynamiques puis à celle de continuité. Le système résultant est alors résolu à l'aide de la méthode standard des éléments finis utilisant des éléments triangulaires dits non-conformes en raison de leurs intéressantes propriétés d'orthogonalité. La simulation d'un bassin en eau calme puis d'un écoulement permanent uniforme à l'aide du code Matlab® correspondant aboutit exactement aux résultats analytiques escomptés. Le test de propagation d'onde solitaire est également satisfaisant (phase et amplitude). De plus, le modèle simule également bien l'écoulement de rupture de barrage. Cependant, les ondes prédites par le modèle de SV avancent plus vite que celles de Serre. La pression dynamique retarde donc la propagation de ces ondes. L'augmentation de la pente du fond accélère les ondes aussi bien pour Serre que pour SV mais réduit l'écart entre les fronts correspondant aux deux modèles. Un comportement inverse est observé lorsque le fond devient davantage rugueux ainsi que quand le ratio des niveaux d'eau aux deux extrémités du domaine s'accroît. La méthode de diffusion ajoutée s'est également révélée efficace pour la capture des ondes de rupture de barrage sans détérioration de la qualité des résultats numériques. Enfin, après avoir éliminé l'hypothèse de fluide non visqueux selon la verticale posée par Serre, le modèle 'Saint-Venant Plus' (SVP) est développé pour pouvoir tenir compte des contraintes visqueuses verticales significatives dans certains écoulements naturels. Cependant, la resolution numérique de SVP ne fait pas partie des objectifs de cette dièse qui présente seulement une comparaison théorique de la formulation mathématique de SVP avec celles des deux autres modèles (Serre et SV).

Titre de l'écran-titre (visionné le 6 novembre 2023) / Le but est d'étudier l'athérosclérose comme une application de la mécanique des fluides qui porte sur l'écoulement sanguin dans une artère sténosée. Le sang et la forme de l'accumulation des graisses sur la paroi artérielle jouent un rôle fondamentale dans le comportement de l'écoulement. Pour se mettre dans le cadre mathématique, un survol sur la mécanique des fluides permet d'obtenir la formulation de Navier-Stokes que l'on résout numériquement à l'aide des schémas de projection. L'adaptation de maillage est un outil numérique performant pour un tel type de calcules. Les conditions aux limites en pression à l'entrée et à la sortie de l'artère sont plus recommandés pour ce type de problèmes, mais leurs insertion exige des espaces d'interpolation particuliers que l'on explore en parcourant la littérature correspondante.