Dans cette thèse, nous concevons des approximations par champ de phase de certains problèmes de Transport Branché. Le Transport Branché est un cadre mathématique pour modéliser des réseaux de distribution offre-demande qui présentent une structure d'arbre. En particulier, le réseau, les usines d'approvisionnement et le lieu de la demande sont modélisés en tant que mesures et le probléme est présenté comme un probléme d'optimisation sous contrainte. Le coût de transport d'une masse m le long d'un bord de longueur L est h(m)xL et le coût total d'un réseau est défini comme la somme de la contribution sur tous ses arcs. Le cas du Transport Branché correspond avec la choix h(m) =|m|^α où α est dans [0,1). La sous-additivité de la fonction cout s'assure que déplacer deux masses conjointement est moins cher que de le faire séparément. Dans ce travail, nous introduisons diverses approximations variationnelles du problème du transport branché. Les fonctionnelles que on vais utiliser sont basées sur une représentation par champ de phase du réseau et sont plus lisses que le problème original, ce qui permet des méthodes d'optimisation numérique efficaces. Nous introduisons une famille des fonctionnelles inspirées par le fonctionnelle de Ambrosio et Tortorelli pour modéliser une fonction de coût h affine dans l'espace R^2. Pour ce cas, nous produisons un résultat complet de Gamma-convergence et nous le corrélons avec une procédure de minimisation alternée pour obtenir des approximations numériques des minimiseurs. Puis nous généralisons cette approche à n'importe quel espace R^n et obtenons un résultat complet de $Gamma$-convergence dans le cas de surfaces k-dimensionnelles avec k<n. En particulier, nous obtenons une approximation variationnelle du problème du Plateau dans n'importe quelle dimension et co-dimension. Dans la dernière partie de la thèse, nous proposons deux approches générales pour des fonctions de coût concave. Dans le premier, nous introduisons une approche par plusieurs champs de phase et récupérons n'importe quelle fonction de coût affine par morceaux. Enfin, nous proposons et étudions une famille de fonctions permettant d'obtenir dans la limite toutes fonction de coût concave h. / In this thesis we devise phase field approximations of some Branched Transportation problems. Branched Transportation is a mathematical framework for modeling supply-demand distribution networks which exhibit tree like structures. In particular the network, the supply factories and the demand location are modeled as measures and the problem is cast as a constrained optimization problem. The transport cost of a mass m along an edge with length L is h(m)xL and the total cost of a network is defined as the sum of the contribution on all its edges. The branched transportation case consists with the specific choice h(m)=|m|^α where α is a value in [0,1). The sub-additivity of the cost function ensures that transporting two masses jointly is cheaper than doing it separately. In this work we introduce various variational approximations of the branched transport optimization problem. The approximating functionals are based on a phase field representation of the network and are smoother than the original problem which allows for efficient numerical optimization methods. We introduce a family of functionals inspired by the Ambrosio and Tortorelli one to model an affine transport cost functions. This approach is firstly used to study the problem any affine cost function h in the ambient space R^2. For this case we produce a full Gamma-convergence result and correlate it with an alternate minimization procedure to obtain numerical approximations of the minimizers. We then generalize this approach to any ambient space and obtain a full Gamma-convergence result in the case of k-dimensional surfaces. In particular, we obtain a variational approximation of the Plateau problem in any dimension and co-dimension. In the last part of the thesis we propose two models for general concave cost functions. In the first one we introduce a multiphase field approach and recover any piecewise affine cost function. Finally we propose and study a family of functionals allowing to recover in the limit any concave cost function h.

Calculus of variation on finite dimensional manifolds via exterior differential systems were expounded in the books of Sternberg, Bryant and Griffiths. Here we plan to extend the theory of exterior differential systems and study the applications to calculus of variation on Hilbert manifolds.

An extremal property of normal distributions is that they have the smallest Fisher Information for location among all distributions with the same variance. A new test of normality proposed by Terrell (1995) utilizes the above property by finding that density of maximum likelihood constrained on having the expected Fisher Information under normality based on the sample variance. The test statistic is then constructed as a ratio of the resulting likelihood against that of normality. Since the asymptotic distribution of this test statistic is not available, the critical values for n = 3 to 200 have been obtained by simulation and smoothed using polynomials. An extensive power study shows that the test has superior power against distributions that are symmetric and leptokurtic (long-tailed). Another advantage of the test over existing ones is the direct depiction of any deviation from normality in the form of a density estimate. This is evident when the test is applied to several real data sets. Testing of normality in residuals is also investigated. Various approaches in dealing with residuals being possibly heteroscedastic and correlated suffer from a loss of power. The approach with the fewest undesirable features is to use the Ordinary Least Squares (OLS) residuals in place of independent observations. From simulations, it is shown that one has to be careful about the levels of the normality tests and also in generalizing the results. / Ph. D.

No description available.

L'approximation adiabatique en mécanique quantique stipule que si un système quantique évolue assez lentement, alors il demeurera dans le même état propre. Récemment, une faille dans l'application de l'approximation adiabatique a été découverte. Les limites du théorème seront expliquées lors de sa dérivation. Ce mémoire à pour but d'optimiser la probabilité de se maintenir dans le même état propre connaissant le système initial, final et le temps d'évolution total. Cette contrainte sur le temps empêche le système d'être assez lent pour être adiabatique. Pour solutionner ce problème, une méthode variationnelle est utilisée. Cette méthode suppose connaître l'évolution optimale et y ajoute une petite variation. Par après, nous insérons cette variation dans l'équation de la probabilité d'être adiabatique et développons en série. Puisque la série est développée autour d'un optimum, le terme d'ordre un doit nécessairement être nul. Ceci devrait nous donner un critère sur l'évolution la plus adiabatique possible et permettre de la déterminer. Les systèmes quantiques dépendants du temps sont très complexes. Ainsi, nous commencerons par les systèmes ayant des énergies propres indépendantes du temps. Puis, les systèmes sans contrainte et avec des fonctions d'onde initiale et finale libres seront étudiés. / The adiabatic approximation in quantum mechanics states that if the Hamiltonian of a physical system evolves slowly enough, then it will remain in the instantaneous eigenstate related to the initial eigenstate. Recently, two researchers found an inconsistency in the application of the approximation. A discussion about the limit of this idea will be presented. Our goal is to optimize the probability to be in the instantaneous eigenstate related to the initial eigenstate knowing the initial and final system, with the total time of the experiment fixed to $T$. This last condition prevents us from being slow enough to use the adiabatic approximation. To solve this problem, we turn to the calculus of variation. We suppose the ideal evolution is known and we add a small variation to it. We take the result, put it in the probability to be adiabatic and expand in powers of the variation. The first order term must be zero. This enables us to derive a criterion which will give us conditions on the ideal Hamiltonian. Those conditions should define the ideal Hamiltonian. Time dependent quantum systems are very complicated. To simplify the problem, we will start by considering systems with time independent energies. Afterward, the general case will be treated.

L'approximation adiabatique en mécanique quantique stipule que si un système quantique évolue assez lentement, alors il demeurera dans le même état propre. Récemment, une faille dans l'application de l'approximation adiabatique a été découverte. Les limites du théorème seront expliquées lors de sa dérivation. Ce mémoire à pour but d'optimiser la probabilité de se maintenir dans le même état propre connaissant le système initial, final et le temps d'évolution total. Cette contrainte sur le temps empêche le système d'être assez lent pour être adiabatique. Pour solutionner ce problème, une méthode variationnelle est utilisée. Cette méthode suppose connaître l'évolution optimale et y ajoute une petite variation. Par après, nous insérons cette variation dans l'équation de la probabilité d'être adiabatique et développons en série. Puisque la série est développée autour d'un optimum, le terme d'ordre un doit nécessairement être nul. Ceci devrait nous donner un critère sur l'évolution la plus adiabatique possible et permettre de la déterminer. Les systèmes quantiques dépendants du temps sont très complexes. Ainsi, nous commencerons par les systèmes ayant des énergies propres indépendantes du temps. Puis, les systèmes sans contrainte et avec des fonctions d'onde initiale et finale libres seront étudiés. / The adiabatic approximation in quantum mechanics states that if the Hamiltonian of a physical system evolves slowly enough, then it will remain in the instantaneous eigenstate related to the initial eigenstate. Recently, two researchers found an inconsistency in the application of the approximation. A discussion about the limit of this idea will be presented. Our goal is to optimize the probability to be in the instantaneous eigenstate related to the initial eigenstate knowing the initial and final system, with the total time of the experiment fixed to $T$. This last condition prevents us from being slow enough to use the adiabatic approximation. To solve this problem, we turn to the calculus of variation. We suppose the ideal evolution is known and we add a small variation to it. We take the result, put it in the probability to be adiabatic and expand in powers of the variation. The first order term must be zero. This enables us to derive a criterion which will give us conditions on the ideal Hamiltonian. Those conditions should define the ideal Hamiltonian. Time dependent quantum systems are very complicated. To simplify the problem, we will start by considering systems with time independent energies. Afterward, the general case will be treated.

Cette thèse porte sur le problème de transport optimal incompressible, un problème introduit par Brenier à la fin des années 80 dans le but de décrire l’évolution d’un fluide incompressible et non-visqueux de façon lagrangienne, ou autrement dit en fixant l’état initial et l’état final de ce fluide, et en minimisant une certaine fonctionnelle sur un ensemble de dynamiques admissibles. Ce manuscrit contient deux parties.Dans la première, on étudie la dépendance du problème de transport optimal incompressible par rapport aux données. Plus précisément, on étudie la dépendance du champ de pression (le multiplicateur de Lagrange associé à la contrainte d’incompressibilité) par rapport à la mesure γ prescrivant l’état initial et l’état final du fluide. On montre au Chapitre 2 par des méthodes variationnelles que le gradient de la pression, en tant qu’élément d’un espace proche du dual des fonctions C^1, dépend de γ de façon hölderienne pour la distance de Monge-Kantorovic. En contrepartie, on montre au Chapitre 4 que pour tout r > 1, le champ de pression dans l'espace de Lebesgue L^r_t L^1_x ne peut pas être une fonction lipschitzienne de γ. Ce résultat est lié au caractère mal-posé de l’équation d’Euler cinétique, une équation cinétique s’interprétant comme l’équation d’optimalité dans le problème de transport optimal incompressible, à laquelle le Chapitre 3 de cette thèse est dédié.Dans une seconde partie, on s’intéresse à la régularisation entropique du problème de transport optimal incompressible, introduit par Arnaudon, Cruzeiro, Léonard et Zambrini en 2017 sous le nom de problème de Brödinger. On prouve au Chapitre 5 que comme dans le cas du transport optimal incompressible, on peut associer à toute solution un champ scalaire de pression agissant comme multiplicateur de Lagrange pour la contrainte d’incompressibilité. On montre ensuite au Chapitre 6 que lorsque le paramètre de régularisation tend vers zéro, le problème de Brödinger converge vers le problème de transport optimal incompressible au sens de la Γ-convergence, et avec convergence des champs de pression. Ce dernier chapitre est issu d'un travail effectué en collaboration avec L. Monsaingeon. / This thesis focuses on Incompressible Optimal Transport, a minimization problem introduced by Brenier in the late 80's, aiming at describing the evolution of an incompressible and inviscid fluid in a Lagrangian way , i.e. by prescribing the state of the fluid at the initial and final times and by minimizing some functional among the set of admissible dynamics. This text is divided into two parts.In the first part, we study the dependence of this optimization problem with respect to the data. More precisely, we analyse the dependence of the pressure field, the Lagrange multiplier corresponding to the incompressibility constraint, with respect to the endpoint conditions, described by a probability measure γ determining the state of the fluid at the initial and final times. We show in Chapter 2 by purely variational methods that the gradient of the pressure field, as an element of a space that is close to the dual of C^1, is a Hölder continuous function of γ for the Monge-Kantorovic distance. On the other hand, we prove in Chapter 4 that for all r>1 the pressure field, as an element of L^r_t L^1_x, cannot be a Lipschitz continuous function of γ for the Monge-Kantorovic distance. This last statement is linked to an ill-posedness result proved in Chapter 3 for the so-called kinetic Euler equation, a kinetic PDE interpreted as the optimality equation of the Incompressible Optimal Transport problem.In the second part, we are interested in the entropic regularization of the Incompressible Optimal Transport problem: the so-called Brödinger problem, introduced by Arnaudon, Cruzeiro, Léonard and Zambrini in 2017. On the one hand, we prove in Chapter 5 that similarly to what happens in the Incompressible Optimal Transport case, to a solution always corresponds a scalar pressure field acting as the Lagrange multiplier for the incompressibility constraint. On the other hand, we prove in Chapter 6 that when the diffusivity coefficient tends to zero, the Brödinger problem converges towards the Incompressible Optimal Transport problem in the sense of Gamma-convergence, and with convergence of the pressure fields. The results of Chapter 6 come from a joint work with L. Monsaingeon.

Ce travail de thèse propose une approche générique pour l'estimation de l'état/ des paramètres et pour le placement de capteurs de systèmes hyperboliques non linéaires en dimension infinie. Le travail est donc divisé en deux parties principales : une partie consacrée à l'estimation optimale et une partie dédiée au placement optimal de capteurs. La méthode d'estimation optimale utilise une approche par calcul des variations et utilise la méthode des multiplicateurs de Lagrange. Ces multiplicateurs jouent un rôle important en donnant accès aux sensibilités des mesures par rapport aux variables qui doivent être estimées. Ces sensibilités, décrites par les équations adjointes, sont aussi à l'origine d'une nouvelle approche, dite méthode de l'adjoint, pour le placement optimal de capteurs. Divers exemples, construits sur la base de simulations mais également de données réelles et pour différents scénarios, sont aussi étudiées afin d'illustrer l'efficacité des approches développées. Ces exemples concernent les écoulements à surface libre (en hydrologie des bassins versants) et le trafic routier représentés par des équations aux dérivées partielles hyperboliques non linéaires. / The thesis proposes a general framework for both state/parameters estimation and sensor placement in nonlinear infinite dimensional hyperbolic systems. The work is therefore divided into two main parts: a first part devoted to the optimal estimation and a second one to optimal sensor location. The estimation method is based on the calculus of variations and the use of Lagrange multipliers. The Lagrange multipliers play an important role in giving access to the sensitivities of the measurements with respect to the variables to be estimated. These sensitivities, described by the adjoint equations, are also the key idea of a new approach, so-called the adjoint-based approach, for the optimal sensor placement. Various examples, either based on some simulations with synthetic measurements or real data sets and for different scenarios, are also studied to illustrate the effectiveness of the developed approaches. Theses examples concern the overland flow systems and the traffic flow, which are both governed by nonlinear hyperbolic partial differential equations.

Dans une première partie, nous proposons une méthodologie innovante pour la comparaison d'images en ingénierie de réservoir. L'objectif est de pouvoir comparer des cubes sismiques obtenus par simulation avec ceux observés sur un champ pétrolier, dans le but de construire un modèle représentatif de la réalité. Nous développons une formulation fondée sur du filtrage, de la classification statistique et de la segmentation d'images. Ses performances sont mises en avant sur des cas réalistes. Dans une seconde partie, nous nous intéressons aux méthodes de recalage d'images utilisées en imagerie médicale pour mettre en correspondance des images. Nous introduisons deux nouveaux modèles de recalage fondés sur l'élasticité non linéaire, où les formes sont appréhendées comme des matériaux de type Saint Venant-Kirchhoff et Ciarlet-Geymonat. Nous justifions théoriquement l'existence de solutions ainsi que la résolution numérique. Le potentiel de ces méthodes est illustré sur des images médicales. / In a first part, we propose an innovative methodology for image matching in the context of reservoir simulation. In order to build a model consistent with data collected on the field, we need to evaluate the error between seismic cubes obtained by simulation and seismic cubes acquired in the oil field. Using image processing tools, we develop a new formulation of the error. The application of this new formulation on synthetic reservoir cases demonstrates its efficiency. In a second part, we address the issue of designing two theoretically well-motivated registration models capable of handling large deformations since they are based on nonlinear elasticity. The shape to be matched are viewed as Ciarlet-Geymonat materials for the first model and as Saint-Venant Kirchhoff materials for the second one. We investigate the efficiency of the proposed matching model for the registration of mouse brain gene expression data to a neuroanatomical mouse atlas.

We present a variational method for unfolding of the cortex based on a user-chosen point of view as an alternative to more traditional global flattening methods, which incur more distortion around the region of interest. Our approach involves three novel contributions. The first is an energy function and its corresponding gradient flow to measure the average visibility of a region of interest of a surface from a given viewpoint. The second is an additional energy function and flow designed to preserve the 3D topology of the evolving surface. This latter contribution receives significant focus in this thesis as it is crucial to obtain the desired unfolding effect derived from the first energy functional and flow. Without it, the resulting topology changes render the unconstrained evolution uninteresting for the purpose of cortical visualization, exploration, and inspection. The third is a method that dramatically improves the computational speed of the 3D topology-preservation approach by creating a tree structure of the triangulated surface and using a recursion technique.