<p>Polynomial chaos expansions provide an efficient and robust framework to analyze and quantify uncertainty in computational models. This dissertation explores the use of adaptive sparse grids to reduce the computational cost of determining a polynomial model surrogate while examining and implementing new adaptive techniques.</p><p>Determination of chaos coefficients using traditional tensor product quadrature suffers the so-called curse of dimensionality, where the number of model evaluations scales exponentially with dimension. Previous work used a sparse Smolyak quadrature to temper this dimensional scaling, and was applied successfully to an expensive Ocean General Circulation Model, HYCOM during the September 2004 passing of Hurricane Ivan through the Gulf of Mexico. Results from this investigation suggested that adaptivity could yield great gains in efficiency. However, efforts at adaptivity are hampered by quadrature accuracy requirements.</p><p>We explore the implementation of a novel adaptive strategy to design sparse ensembles of oceanic simulations suitable for constructing polynomial chaos surrogates. We use a recently developed adaptive pseudo-spectral projection (aPSP) algorithm that is based on a direct application of Smolyak's sparse grid formula, and that allows for the use of arbitrary admissible sparse grids. Such a construction ameliorates the severe restrictions posed by insufficient quadrature accuracy. The adaptive algorithm is tested using an existing simulation database of the HYCOM model during Hurricane Ivan. The {\it a priori} tests demonstrate that sparse and adaptive pseudo-spectral constructions lead to substantial savings over isotropic sparse sampling.</p><p>In order to provide a finer degree of resolution control along two distinct subsets of model parameters, we investigate two methods to build polynomial approximations. The two approaches are based with pseudo-spectral projection (PSP) methods on adaptively constructed sparse grids. The control of the error along different subsets of parameters may be needed in the case of a model depending on uncertain parameters and deterministic design variables. We first consider a nested approach where an independent adaptive sparse grid pseudo-spectral projection is performed along the first set of directions only, and at each point a sparse grid is constructed adaptively in the second set of directions. We then consider the application of aPSP in the space of all parameters, and introduce directional refinement criteria to provide a tighter control of the projection error along individual dimensions. Specifically, we use a Sobol decomposition of the projection surpluses to tune the sparse grid adaptation. The behavior and performance of the two approaches are compared for a simple two-dimensional test problem and for a shock-tube ignition model involving 22 uncertain parameters and 3 design parameters. The numerical experiments indicate that whereas both methods provide effective means for tuning the quality of the representation along distinct subsets of parameters, adaptive PSP in the global parameter space generally requires fewer model evaluations than the nested approach to achieve similar projection error. </p><p>In order to increase efficiency even further, a subsampling technique is developed to allow for local adaptivity within the aPSP algorithm. The local refinement is achieved by exploiting the hierarchical nature of nested quadrature grids to determine regions of estimated convergence. In order to achieve global representations with local refinement, synthesized model data from a lower order projection is used for the final projection. The final subsampled grid was also tested with two more robust, sparse projection techniques including compressed sensing and hybrid least-angle-regression. These methods are evaluated on two sample test functions and then as an {\it a priori} analysis of the HYCOM simulations and the shock-tube ignition model investigated earlier. Small but non-trivial efficiency gains were found in some cases and in others, a large reduction in model evaluations with only a small loss of model fidelity was realized. Further extensions and capabilities are recommended for future investigations.</p> / Dissertation

<p>To understand the underlying mechanisms of cardiac arrhythmias, computational models are used to study heart rhythm dynamics. The parameters of these models carry inherent uncertainty. Therefore, to interpret the results of these models, uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analysis (SA) are important. Polynomial chaos (PC) is a computationally efficient method for UQ and SA in which a model output Y, dependent on some independent uncertain parameters represented by a random vector &xi;, is approximated as a spectral expansion in multidimensional orthogonal polynomials in &xi;. The expansion can then be used to characterize the uncertainty in Y.</p><p>PC methods were applied to UQ and SA of the dynamics of a two-dimensional return-map model of cardiac action potential duration (APD) restitution in a paced single cell. Uncertainty was considered in four parameters of the model: three time constants and the pacing stimulus strength. The basic cycle length (BCL) (the period between stimuli) was treated as the control parameter. Model dynamics was characterized with bifurcation analysis, which determines the APD and stability of fixed points of the model at a range of BCLs, and the BCLs at which bifurcations occur. These quantities can be plotted in a bifurcation diagram, which summarizes the dynamics of the model. PC UQ and SA were performed for these quantities. UQ results were summarized in a novel probabilistic bifurcation diagram that visualizes the APD and stability of fixed points as uncertain quantities.</p><p>Classical PC methods assume that model outputs exist and reasonably smooth over the full domain of &xi;. Because models of heart rhythm often exhibit bifurcations and discontinuities, their outputs may not obey the existence and smoothness assumptions on the full domain, but only on some subdomains which may be irregularly shaped. On these subdomains, the random variables representing the parameters may no longer be independent. PC methods therefore must be modified for analysis of these discontinuous quantities. The Rosenblatt transformation maps the variables on the subdomain onto a rectangular domain; the transformed variables are independent and uniformly distributed. A new numerical estimation of the Rosenblatt transformation was developed that improves accuracy and computational efficiency compared to existing kernel density estimation methods. PC representations of the outputs in the transformed variables were then constructed. Coefficients of the PC expansions were estimated using Bayesian inference methods. For discontinuous model outputs, SA was performed using a sampling-based variance-reduction method, with the PC estimation used as an efficient proxy for the full model.</p><p>To evaluate the accuracy of the PC methods, PC UQ and SA results were compared to large-sample Monte Carlo UQ and SA results. PC UQ and SA of the fixed point APDs, and of the probability that a stable fixed point existed at each BCL, was very close to MC UQ results for those quantities. However, PC UQ and SA of the bifurcation BCLs was less accurate compared to MC results.</p><p>The computational time required for PC and Monte Carlo methods was also compared. PC analysis (including Rosenblatt transformation and Bayesian inference) required less than 10 total hours of computational time, of which approximately 30 minutes was devoted to model evaluations, compared to approximately 65 hours required for Monte Carlo sampling of the model outputs at 1 &times; 10<super>6</super> &xi; points.</p><p>PC methods provide a useful framework for efficient UQ and SA of the bifurcation diagram of a model of cardiac APD dynamics. Model outputs with bifurcations and discontinuities can be analyzed using modified PC methods. The methods applied and developed in this study may be extended to other models of heart rhythm dynamics. These methods have potential for use for uncertainty and sensitivity analysis in many applications of these models, including simulation studies of heart rate variability, cardiac pathologies, and interventions.</p> / Dissertation

Cette thèse traite de la synchronisation et de la désynchronisation des systèmes dynamiques. Dans une première partie nous abordons, sous l'angle de la biologie systémique, le problème de la désynchronisation qui consiste à induire un comportement chaotique dans un système ayant une dynamique stable. Nous étudions ce problème sur un réseau génétique appelé V-système, inventé afin de coupler le plus simplement possible une bifurcation de Hopf et une hystérèse. Après avoir démontré qu'un champ de vecteurs de R^n présentant un tel couplage peut, sous certaines conditions, avoir un comportement chaotique, nous donnons un ensemble de paramètres pour lequel le V-système associé satisfait ces conditions et vérifions numériquement que le mécanisme responsable du chaos prend place dans ce système. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à la synchronisation de systèmes organisés hiérarchiquement. Nous commençons par définir une structure hiérarchique pour un ensemble de 2^n systèmes par une matrice représentant les étapes d'un processus de regroupement deux par deux. Cela nous amène naturellement au cas d'un ensemble de Cantor de systèmes, pour lequel nous obtenons un résultat de synchronisation globale généralisant le cas fini. Enfin nous traitons de la situation où certains défauts apparaissent dans la hiérarchie, i.e que certains liens entre les systèmes sont brisés. Nous montrons que l'on peut accepter un nombre infini de liens brisés, tout en gardant une synchronisation locale, à condition que ces liens soient uniquement présents aux N premiers étages de la hiérarchie (pour un N fixé) et qu'ils soient suffisamment espacés dans ces étages.

La gestion des transferts des contaminants en milieu poreux représentent une préoccupation croissante et revêtent un intérêt particulier pour le contrôle de la pollution dans les milieux souterrains et la gestion de la ressource en eau souterraine, ou plus généralement la protection de l'environnement. Les phénomènes d'écoulement et de transport de polluants sont décrits par des lois physiques traduites sous forme d'équations algébro-différentielles qui dépendent d'un grand nombre de paramètres d'entrée. Pour la plupart, ces paramètres sont mal connus et souvent ne sont pas directement mesurables et/ou leur mesure peut être entachée d'incertitude. Ces travaux de thèse concernent l'étude de l'analyse de sensibilité globale et l'estimation des paramètres pour des problèmes d'écoulement et de transport en milieux poreux. Pour mener à bien ces travaux, la décomposition en polynômes de chaos est utilisée pour quantifier l'influence des paramètres sur la sortie des modèles numériques utilisés. Cet outil permet non seulement de calculer les indices de sensibilité de Sobol mais représente également un modèle de substitution (ou métamodèle) beaucoup plus rapide à exécuter. Cette dernière caractéristique est alors exploitée pour l'inversion des modèles à partir des données observées. Pour le problème inverse, nous privilégions l'approche Bayésienne qui offre un cadre rigoureux pour l'estimation des paramètres. Dans un second temps, nous avons développé une stratégie efficace permettant de construire des polynômes de chaos creux, où seuls les coefficients dont la contribution sur la variance du modèle est significative, sont retenus. Cette stratégie a donné des résultats très encourageants pour deux problèmes de transport réactif. La dernière partie de ce travail est consacrée au problème inverse lorsque les entrées du modèle sont des champs stochastiques gaussiens spatialement distribués. La particularité d'un tel problème est qu'il est mal posé car un champ stochastique est défini par une infinité de coefficients. La décomposition de Karhunen-Loève permet de réduire la dimension du problème et également de le régulariser. Toutefois, les résultats de l'inversion par cette méthode fournit des résultats sensibles au choix à priori de la fonction de covariance du champ. Un algorithme de réduction de la dimension basé sur un critère de sélection (critère de Schwartz) est proposé afin de rendre le problème moins sensible à ce choix.

Dans cette thèse, nous étudions un système à temps discret de dimension N, dont les paramètres varient périodiquement. Le système de dimension N est construit à partir de n sous-systèmes de dimension un couplés symétriquement. Dans un premier temps, nous donnons les propriétés générales du système de dimension N. Dans un second temps, nous étudions le cas particulier où le sous-système de dimension un est défini à l'aide d'une transformation logistique. Nous nous intéressons plus particulièrement à la structure des bifurcations lorsque N=1 ou 2. Des zones échangeurs centrées sur des points cuspidaux sont obtenues dans le cas de courbes de bifurcation de type fold (nœud-col). Ensuite, nous nous intéressons au comportement de circuits de type Chua couplés lorsqu'un paramètre varie lui aussi périodiquement, la période étant celle d'une des variables d'état interne au système. A partir de l'étude des bifurcations du système, la non existence de cycles d'ordre impair et la coexistence de plusieurs attracteurs est mise en évidence. D'autre part, on peut mettre en évidence la coexistence de différents attracteurs pour lesquels les états de synchronisation sont distincts. Le cas continu est comparé avec le cas discret. Des phénomènes tout à fait similaires sont obtenus. Il est important de noter que l'étude d'un système à temps discret est plus facile et plus rapide que celle d'un système à temps continu. L'étude du premier système permet donc d'avoir des informations sur ce qui peut se produire dans le cas continu. Pour terminer, nous analysons le comportement d'un autre système couplé à temps continu, basé lui aussi sur le circuit de Chua, mais pour lequel la commutation qui contrôle la variation du paramètre s'effectue différemment du premier système. Ce type de commutation génère une augmentation du nombre d'attracteurs.

<p>The focus of this dissertation is on phenomena exhibited by multistable systems. Two phenomena of particular importance are chaos control and stochastic resonance. In this work, both models that can predict ordered responses and experiments in which ordered responses occur are explored. In addition, parameter identification methods are presented and improved. </p><p>Chaos control, when implemented with delays, can be an effective way to stabilize unstable periodic orbits within a multistable system experiencing a chaotic response. Delayed control is easy to implement physically but greatly increases the complexity of analyzing such systems. In this work, the spectral element method was adapted to evaluate unstable periodic orbits stabilized by feedback control implemented with delays. Examples are presented for Duffing systems in which the delay is equal to the forcing period. The spectral approach is also extended to analyze the control of chaos with arbitrary delays. Control with arbitrary delays can also be used to stabilize equilibria within the chaotic response. These methods for arbitrary delays are explored in self-excited, chaotic systems.</p><p>Stochastic resonance occurs in multistable systems when an increase in noise results in an ordered response. It is well known that noise excitation of multistable systems results in the system escaping from potential wells or switching between wells. In stochastic resonance, a small external signal is amplified due to these switching events. Methods for modeling stochastic resonance in both underdamped and overdamped systems are presented. In addition, stochastic resonance in a bistable, composite beam excited by colored noise is investigated experimentally. The experimental results are compared with analytical models, and the effect of modal masses on the analytical expressions is explored. Finally, an alternative approach for calculating the effect of colored noise excitation is proposed.</p><p>In order to implement analysis methods related to delay differential equations or stochastic resonance, the parameters of the system must be known in advance or determined experimentally. Parameter identification methods provide a natural connection between experiment and theory. In this work, the harmonic balance parameter identification method was applied to beam energy harvesters and is improved using weighting matrices. The method has been applied to a nonlinear, bistable, piezoelectric beam with a tip mass. Then, an experimental method of determining the number of restoring force coefficients necessary to accurately model the systems was demonstrated. The harmonic balance method was also applied to a bistable, beam system undergoing stochastic resonance. Finally, a new weighting strategy is presented based on the signal to noise ratio of each harmonic.</p> / Dissertation

Figuerolles est le nom d'un quartier de la ville de Montpellier, une ville qui est le chef-lieu de la Région Languedoc-Roussillon et du département de l'Hérault, en France. La thèse qui y est consacrée s'articule autour de trois axes : sa dimension historique, car il n'y a de vrai développement qu'à partir d'une bonne connaissance de ce que nous sommes, ensuite tout ce qui a trait aux anecdotes, rappelant ainsi qu'il y a, comme le dirait Edgar Morin, une dialogie, c'est-à-dire un va et vient constant entre les archétypes fondateurs et les stéréotypes vécus dans la vie courante. Enfin, les descriptions de figures emblématiques, véritables totems, autour desquels on s'agrège, et qui ainsi constituent véritablement ce qui est un idéal communautaire. Au travers de ces trois points : histoire, figures, anecdotes, il s'agit de montrer comment le bien et le mal, la lumière et les ténèbres, le matériel et le spirituel sont mêlés en un réel tout à la fois complexe et fécond, régi par le hasard et la nécessité. La manifestation la plus évidente d'une telle complétude étant l'étonnante tolérance entre " ceuxqui croyaient au ciel et ceux qui n'y croyaient pas ", vivant en un même lieu. N'oublions pas que le lieu fait lien... La signification affective du " quartier " souligne bien l'importance de l'espace que " je " partage avec d'autres, espace où la diversité des orientations sexuelles, la pluralité des représentations idéologiques, la multiplicité des tenues vestimentaires, la théâtralisation corporelle et la variété des goûts divers s'inscrivent dans l'ordre des choses. Tout et son contraire ont leur place, confirmant bien ainsi qu'" il faut de tout pour faire un monde ".

Le travail développé dans ce manuscrit porte sur la synchronisation des systèmes chaotiques. Il est articulé autour de deux axes principaux : la synthèse d'observateur et la détection de modes. Dans un premier temps, quelques rappels sur le chaos et les principales architectures de systèmes de chi ffrement chaotiques sont e ffectués. Ensuite, nous montrons comment les systèmes chaotiques à non linéarité polynomiale ou affi nes à commutation peuvent se réécrire sous forme LPV polytopique. Une revue des principaux résultats sur la synthèse d'observateurs LPV polytopiques reposant sur l'utilisation des LMI est faite. Une extension des résultats aux observateurs polytopiques à entrées inconnues, à la fois dans le cas déterministe, bruité ou incertain est proposée. Ces observateurs assurent la synchronisation du chaos et donc le déchiff rement dans les systèmes de chiff rement "modulation paramétrique", "commutation chaotique", "transmission à deux canaux" et "chiff rement par inclusion". Pour les systèmes a ffines à commutation utilisés en tant que générateur du chaos, le cas où l'état discret n'est pas accessible est considéré. Une présentation unifi ée des méthodes fondées sur les espaces de parité, proposées dans la littérature pour les systèmes linéaires et affi nes à commutation à temps discret, est réalisée. Le problème de discernabilité fait l'objet d'une étude approfondie. Une approche pour estimer les retards variables des systèmes a ffines et affi nes à commutation à temps discret, formulée en termes de détection de modes, est proposée en tant que solution à l'estimation de retard pour le chiff rement par injection de retard.

Les travaux de recherche de cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la sécurité par chaos des réseaux locaux sans fil, en particulier les réseaux de capteurs sans fil. L'originalité de cette thèse consiste à proposer des cryptosystèmes à base de chaos plus adaptés aux réseaux de capteurs, en termes de consommation d'énergie, que les algorithmes conventionnels et à réaliser une implémentation sur une plateforme réelle. Nous présentons en premier lieu un état de l'art des réseaux, les menaces, les contraintes limitant le processus de sécurité des informations ainsi que les principales techniques de cryptographie. Nous donnons un aperçu sur la théorie de chaos et nous validons l'aspect aléatoire de plusieurs suites chaotiques par les tests statistiques du NIST. Nous proposons ensuite des nouvelles méthodes de construction de S-Box chaotiques tout en prouvant leur robustesse contre les attaques traditionnelles. Nous proposons enfin un nouvel algorithme de cryptage d'image dédié au réseau de capteurs sans fil. La validation de nos contributions est effectuée par simulation et par des mesures expérimentales sur une plateforme de réseaux de capteurs réels (SensLab).

The central purpose of this study is the integration of modem philosophical thinking with different chaos theory principles and definitions to form relational perspectives. Relations are used in different contexts to base the causes of deterministic chaos (chaost) in the laws of nature which constitutes order. The chaost-attractor is used as subjective conception to investigate the possibilities of hidden order in a seemingly chaotic state of the objective reality. Relevant definitions of the chaos theory were analysed methodically and transcendentally with the aid of concepts of order and relations. Attention is given to the broad associations and analogies from philosophy and other disciplines which relate to the connectivity of objects to form systems. Subjective model development was done which is used to consequentially analyse some statements from published research which applied principles of chaost. It is argued that: the intrinsic properties of objects determine the causality of forces which bind objects to compose systems; a web of interactive bonds functions subjective to laws of nature which determine whether a system is in a state of order, chaost or real chaos; a dynamical transfer of many intrinsic and asymmetric properties via internal bonds constitutes non-linear connectivity which causes a sensitivity for initial conditions. It is found that the chaost of the chaos theory is not the same as real, objective chaos. The random-like evolution of a dynamic system is determined by the occurrence of irregularities and uncertainties in its internal order. A web of interactive bonds distribute small changes self-similar and scale-relevant. The difficulty in describing and explaining the complex behaviour of composed entities is simplified by the proposed web-chaost model. / Thesis (M.A. (Philosophy))--North-West University, Potchefstroom Campus, 2006.