The emulsion target of the CHORUS detector was exposed to the wide-band neutrino beam of the CERN SPS between the years 1994 and 1997. In total about 130.000 neutrino interactions were located in the nuclear emulsion target and fully reconstructed. Detailed DATA and Monte Carlo (MC) comparisons were done in order to test reliability of the detector simulation. There is reasonable agreement between DATA and MC. The ratio of deep inelastic neutral-current (NC) to the deep inelastic (DIS) charged-current(CC) $nu_{mu}$ interactions was measured to be frac{NC_{dis}}{CC_{dis}}=0.350pm0.003$. This measurement was compared with the previous measurements. Based on three double charm decays found in NC interactions we measured the ratio of double charm cross-section in NC $nu_{mu}$ interactions to be [ frac{sigma (cbar{c}nu_mu)}{sigma_{NC}}=(3.37^{+3.06}_{-2.51}(stat.)pm 0.51(syst.))times 10^{-3}. ] One double charm decay has been observed in CC $nu_{mu}$ interactions the upper limit on associated charm production in $nu_{mu}$ CC interaction has been found to be [ frac{sigma cbar{c}mu^{-})}{sigma_{CC}}&lt / 9.69 times 10^{-4}. ] at 90% C.L.

Im vorliegenden Beitrag werden die prognostizierten Verformungen gemäß der Materialmodelle des fib Model Code 2010 sowie der DIN EN 1992-1-1:2011 realen Messdaten gegenübergestellt, die über einen Zeitraum von mehr als 12 Jahren an einer großen Talbrücke erfasst wurden. Die numerischen Berechnungen zeigen, dass sich die Stoffgesetze deutlich in ihrer Höhe und dem zeitlichen Verlauf der prognostizierten viskosen Betonverformungen unterscheiden. Die höchste Übereinstimmung mit den Messdaten wiesen die Stoffgesetze des EC 2 auf.

Cette thèse présente trois contributions en lien avec l'apprentissage et la détection de dissimilarité statistique multivariée, problématique d'importance primordiale pour de nombreuses méthodes d'apprentissage utilisées dans un nombre croissant de domaines. La première contribution introduit la notion de taille d'effet multivariée non-paramétrique, éclairant la nature de la dissimilarité détectée entre deux jeux de données, en deux étapes. La première consiste en une décomposition d'une mesure de dissimilarité (divergence de Jensen-Shannon) visant à la localiser dans l'espace ambiant, tandis que la seconde génère un résultat facilement interprétable en termes de grappes de points de forte discrépance et en proximité spatiale. La seconde contribution présente le premier test non-paramétrique d'homogénéité séquentiel, traitant les données issues de deux jeux une à une--au lieu de considérer ceux-ci- in extenso. Le test peut ainsi être arrêté dès qu'une évidence suffisamment forte est observée, offrant une flexibilité accrue tout en garantissant un contrôle del'erreur de type I. Sous certaines conditions, nous établissons aussi que le test a asymptotiquement une probabilité d'erreur de type II tendant vers zéro. La troisième contribution consiste en un test de détection de changement séquentiel basé sur deux fenêtres glissantes sur lesquelles un test d'homogénéité est effectué, avec des garanties sur l'erreur de type I. Notre test a une empreinte mémoire contrôlée et, contrairement à des méthodes de l'état de l'art qui ont aussi un contrôle sur l'erreur de type I, a une complexité en temps constante par observation, le rendant adapté aux flux de données. / In this thesis, we study problems related to learning and detecting multivariate statistical dissimilarity, which are of paramount importance for many statistical learning methods nowadays used in an increasingly number of fields. This thesis makes three contributions related to these problems. The first contribution introduces a notion of multivariate nonparametric effect size shedding light on the nature of the dissimilarity detected between two datasets. Our two step method first decomposes a dissimilarity measure (Jensen-Shannon divergence) aiming at localizing the dissimilarity in the data embedding space, and then proceeds by aggregating points of high discrepancy and in spatial proximity into clusters. The second contribution presents the first sequential nonparametric two-sample test. That is, instead of being given two sets of observations of fixed size, observations can be treated one at a time and, when strongly enough evidence has been found, the test can be stopped, yielding a more flexible procedure while keeping guaranteed type I error control. Additionally, under certain conditions, when the number of observations tends to infinity, the test has a vanishing probability of type II error. The third contribution consists in a sequential change detection test based on two sliding windows on which a two-sample test is performed, with type I error guarantees. Our test has controlled memory footprint and, as opposed to state-of-the-art methods that also provide type I error control, has constant time complexity per observation, which makes our test suitable for streaming data.