Die Dissertation widmet sich dem inversen Problem der Bestimmung der fünf Parameter eines Jump-Diffusions-Prozesses aus einer Preistrajektorie. Numerische Rechnungen zu statistischen Standardverfahren haben gezeigt, dass Stabilitätsprobleme insbesondere dann auftreten, wenn die Parameter aus einer relativ kleinen Zahl beobachteter Assetpreise bestimmt werden. Daher untersuchen wir das Problem der Parameterschätzung in dieser Arbeit unter Einbeziehung von Methoden aus der Theorie inverser Probleme, da deren zentrales Anliegen die Analyse und Regularisierung inkorrekter und instabiler inverser Aufgaben ist. In dieser Arbeit werden Phänomene der Instabilität der Parameterbestimmung herausgearbeitet und analysiert. Hierfür leiten wir eine entsprechende nichtlineare Operatorgleichung her, die den Zusammenhang zwischen einer von den Parametern abhängigen Trajektorie des Jump-Diffusions-Prozesses und der Dichtefunktion der Returns beschreibt. Diese Operatorgleichung untersuchen wir bezüglich ihrer Korrektheit. Wir zeigen anhand einer Fallstudie mit simulierten Daten, dass bei der numerischen Lösung Inkorrektheitsphänomene auftreten, sobald die Daten mit kleinen Datenfehlern behaftet sind. Um diese Stabilitätsprobleme zu überwinden, diskutieren wir einen Multiparameter-Regularisierungszugang, bei dem zusätzlich zur Least-Squares Anpassung der empirischen Dichtefunktion die Semiinvarianten berücksichtigt werden. / This thesis deals with the inverse problem of estimating simultaneously the five parameters of a jump diffusion process based on return observations of a price trajectory. It is well known that there occur instability effects using conventional statistical methods, particularly if only a small number of data are available. Therefore we apply the theory of inverse problems for parameter estimation. We analyse the forward operator mapping the parameters to the density function of the returns with respect to well-posedness and ill-posedness of the problem. We show that there occur some ill-posedness phenomena in the parameter estimation problem in case of noisy data and illustrate the instability effect by a numerical case study. To obtain stable approximate solutions of the estimation problem, we use a multi-parameter regularization approach, where a least-squares fitting of empirical densities is superposed by a quadratic penalty term of fitted semi-invariants with weights.

In der vorliegenden Arbeit wird der Hypothalamus, eine kleine, aber bedeutsame Struktur des Zwischenhirns untersucht. Er spielt unter anderem eine Rolle bei der Regulation des Schlaf-Wach-Rhythmus, des Sexualverhaltens, der Stimmungslage, autonomer und Stoffwechsel-Funktionen. Veränderungen einzelner oder mehrerer spezifischer Kerngruppen sind bei neuropsychiatrischen bzw. -endokrinologischen Erkrankungen, wie Narkolepsie, Schizophrenie, affektiver Störung, Demenz, Borderline-Persönlichkeitsstörung, Pädophilie oder Adipositas zu beobachten. Die Substrukturierung und Darstellung der einzelnen Kerngruppen gelang bisher nur in Postmortem-Studien. Im Rahmen dieser Studie konnte mit Hilfe der Diffusions-Tensor-Bildgebung erstmals eine in-vivo Substrukturierung des Hypothalamus konsistent bei zehn gesunden Probanden vorgenommen werden. Dabei wurden nach einem Algorithmus zunächst die Segmentierung und anschließend die Parzellierung durchgeführt, woraus sich drei konsistente Cluster ergaben. Der topografische Vergleich der erhaltenen Cluster mit Postmortem-Studien der Literatur ergab vergleichbare und anatomisch plausible Korrelate. Mit der von uns entwickelten Methode könnten anhand einer größeren Patientengruppe pathophysiologische Zusammenhänge neuropsychiatrischer und –endokrinologischer Störungen genauer eruiert werden und zu einem besseren Verständnis des Krankheitsverlaufs und der Therapie beitragen.

Zugl.: München, Techn. Univ., Diss., 2008

Ce manuscrit présente des résultats d’analyse mathématique autour de deux exemples de problèmes singuliers d’équations aux dérivées partielles issus de la modélisation. I. Diffusion croisée en dynamique des populations. En dynamique des populations, les systèmes de réaction –diffusion croisée modélisent l’évolution de populations d’espèces en compétition avec un effet répulsif entre les individus. Pour ces systèmes fortement couplés, souvent non linéaires, une question aussi fondamentale que l’existence de solutions se révèle extrêmement complexe. Dans ce manuscrit, on introduit une approche basée sur des extensions récentes de lemmes de dualité et sur des méthodes d’entropie. On démontre l’existence de solutions faibles dans un cadre général de systèmes de réaction-diffusion croisée, ainsi que certaines propriétés qualitatives des solutions. II. Équation de Boltzmann en domaine borné. L’équation de Boltzmann, introduite en 1872, modélise la dynamique des gaz raréfiés hors équilibre. Malgré les nombreux résultats autour de la question de l’existence de solutions fortes proches de l’équilibre, très peu concernent le cas d’un domaine borné, situation pourtant fréquente dans les applications. Une raison de la difficulté du problème est l’irruption des singularités le long des trajectoires rasant le bord du domaine. Dans ce manuscrit, on présente une théorie de la régulation de l’équation de Boltzmann en domaine borné. Grâce à l’introduction d’une distance cinétique qui compense les singularités au bord, on montre des résultats de propagation de normes de Sobolev et de propagation C^1 en domaine convexe. En domaine non convexe, on montre un résultat de propagation de régularité BV. / This manuscript presents results of mathematical analysis concerning two singular problems of partial differential equations coming from the modeling. I. Cross-diffusion in Population dynamics. In Population dynamics, reaction-cross diffusion systems model the evolution of the populations of competing species with a repulsive effect between individuals. For these strongly coupled, often non linear systems, a question as basic as the existence of solutions appears to be extremely complex. In this manuscript, we introduce an approach based on the most recent extensions of duality lemmas and on entropy methods. We prove the existence of weak solutions in a general setting of reaction-cross diffusion systems, as well as some qualitative properties of the solutions. II. Boltzmann equation in bounded domains The Boltzmann equation, introduced in 1872, model the evolution of a rarefied gas out of equilibrium. Despite the numerous results concerning the existence of strong solutions close to equilibrium, very few concern the case of bounded domain, though this situation is very useful in applications. A crucial reason of the difficulty of this problem is the formation of a singularity on the trajectories grazing the boundary. In this manuscript, we present a theory of the regularity of the Boltzmann equation in bounded domains. Thanks to the introduction of a kinetic distance which balances the singularity, we obtain results of propagation of Sobolev norms and C^1 propagation in convex domains. In non convex domains, we obtain the propagation of BV regularity.

Cette thèse est consacrée à l’étude de la dynamique de quelques problèmes de proie-prédateur de type Leslie-Gower avec des systèmes d’équations différentielles ordinaires et des équations de réaction-diffusion. L’objectif principal est de faire l’analyse mathématique, la simulation numérique des modèles construits. La thèse est divisée en trois parties : La première partie est consacrée à un système proie-prédateur avec récolte de proie, le modèle est donné par un système d’équation différentielle ordinaire. Le but de cette partie est d’étudier l’impact de la récolte sur le comportement du système. Dans la deuxième partie, nous introduisons la dimension spatiale dans le modèle dynamique considéré sans récolte, modélisant une chaîne alimentaire de deux espèces avec diffusion sur un domaine circulaire et une fonction de réponse de Holling type II. Nous effectuons une analyse théorique complète de la dynamique spatio-temporelle du modèle construit ainsi que l’étude du système sur le domaine circulaire. Une étude mathématique similaire est menée dans le cadre de la réponse fonctionnelle de Benddington-DeAngelis. Nous étudions, aussi le comportement qualitatif d’une chaîne alimentaire de trois espèces avec une réponse fonctionnelle de Holling type II. Dans la dernière partie, nous introduisons des termes de diffusions croisées dans le modèle dynamique considéré dans le but d’avoir l’effet de ce dernier sur le comportement du système. / This thesis is devoted to the study of the dynamics of some problems Leslie Gower-type predator-prey with ordinary differential equations and reaction-diffusion equations. The main objective is to make mathematical analysis, numerical simulation of constructed models. The thesis is divided in three parts : The first part is devoted to a predator-prey system with prey harvesting, the model is given by an ordinary differential equation system. The aim of this part is to study the impact of harvesting on the system behavior. In the second part, we introduce the spatial dimension in the dynamic model considered without harvesting, modeling a food chain of two species with diffusion on the circular area and Holling Type II response function. We perform a complete theoretical analysis of the spatiotemporal dynamics model built and the system study on the circular area. A similar mathematical study is conducted as part of the functional response of Benddington-DeAngelis.We study, also the qualitative behavior of a food chain of three species with a Holling type II response function. In the last party, we introduce of cross-diffusion terms in the considered dynamic model in order to have the effect of the latter on the system behavior.

Ziel dieser Diplomarbeit ist die Entwicklung einer interaktiven Visualisierung von EEG-Daten und deren Quellen in Kombination mit Nervenfaserbündeldaten. Dazu soll als Softwaregrundlage das derzeit in Entwicklung befindliche OpenWalnut genutzt werden. Dabei handelt es sich um einen Softwarerahmen zur medizinischen Visualisierung mit Schwerpunkt auf die interaktive Darstellung von Gehirndaten. Die Darstellung und Selektion von Nervenfaserbündeln wurde darin bereits implementiert. Damit bietet es sich an, dieses System als Grundlage zu nehmen.

Die Dissertation widmet sich dem inversen Problem der Bestimmung der fünf Parameter eines Jump-Diffusions-Prozesses aus einer Preistrajektorie. Numerische Rechnungen zu statistischen Standardverfahren haben gezeigt, dass Stabilitätsprobleme insbesondere dann auftreten, wenn die Parameter aus einer relativ kleinen Zahl beobachteter Assetpreise bestimmt werden. Daher untersuchen wir das Problem der Parameterschätzung in dieser Arbeit unter Einbeziehung von Methoden aus der Theorie inverser Probleme, da deren zentrales Anliegen die Analyse und Regularisierung inkorrekter und instabiler inverser Aufgaben ist. In dieser Arbeit werden Phänomene der Instabilität der Parameterbestimmung herausgearbeitet und analysiert. Hierfür leiten wir eine entsprechende nichtlineare Operatorgleichung her, die den Zusammenhang zwischen einer von den Parametern abhängigen Trajektorie des Jump-Diffusions-Prozesses und der Dichtefunktion der Returns beschreibt. Diese Operatorgleichung untersuchen wir bezüglich ihrer Korrektheit. Wir zeigen anhand einer Fallstudie mit simulierten Daten, dass bei der numerischen Lösung Inkorrektheitsphänomene auftreten, sobald die Daten mit kleinen Datenfehlern behaftet sind. Um diese Stabilitätsprobleme zu überwinden, diskutieren wir einen Multiparameter-Regularisierungszugang, bei dem zusätzlich zur Least-Squares Anpassung der empirischen Dichtefunktion die Semiinvarianten berücksichtigt werden. / This thesis deals with the inverse problem of estimating simultaneously the five parameters of a jump diffusion process based on return observations of a price trajectory. It is well known that there occur instability effects using conventional statistical methods, particularly if only a small number of data are available. Therefore we apply the theory of inverse problems for parameter estimation. We analyse the forward operator mapping the parameters to the density function of the returns with respect to well-posedness and ill-posedness of the problem. We show that there occur some ill-posedness phenomena in the parameter estimation problem in case of noisy data and illustrate the instability effect by a numerical case study. To obtain stable approximate solutions of the estimation problem, we use a multi-parameter regularization approach, where a least-squares fitting of empirical densities is superposed by a quadratic penalty term of fitted semi-invariants with weights.

Les travaux portent sur l'étude d'équations aux dérivées partielles à la charnière de la physique de la mécanique des milieux continus et de la géométrie différentielle, le point de départ étant le modèle d'électromagnétisme non-linéaire introduit par Max Born et Leopold Infeld en 1934 comme substitut aux traditionnelles équations linéaires de Maxwell. Ces équations sont remarquables par leurs liens avec la géométrie différentielle (surfaces extrémales dans l'espace de Minkowski) et ont connu un regain d'intérêt dans les années 90 en physique des hautes énergies (cordes et D-branes).Le travail se décompose en quatre chapitres.La théorie des systèmes paraboliques dégénérés d'EDP non-linéaires est fort peu développée, faute de pouvoir appliquer les principes de comparaison habituels (principe du maximum), malgré leur omniprésence dans de nombreuses applications (physique, mécanique, imagerie numérique, géométrie...). Dans le premier chapitre, on montre comment de tels systèmes peuvent être parfois dérivés, asymptotiquement, à partir de systèmes non-dissipatifs (typiquement des systèmes hyperboliques non-linéaires), par simple changement de variable en temps non-linéaire dégénéré à l'origine (où sont fixées les données initiales). L'avantage de ce point de vue est de pouvoir transférer certaines techniques hyperboliques vers les équations paraboliques, ce qui semble à première vue surprenant, puisque les équations paraboliques ont la réputation d'être plus facile à traiter (ce qui n'est pas vrai, en réalité, dans le cas de systèmes dégénérés). Le chapitre traite, comme prototype, du curve-shortening flow", qui est le plus simple des mouvements par courbure moyenne en co-dimension supérieure à un. Il est montré comment ce modèle peut être dérivé de la théorie des surfaces de dimension deux d'aire extrémale dans l'espace de Minkowski (correspondant aux cordes relativistes classiques) qui peut se ramener à un système hyperbolique. On obtient, presque automatiquement, l'équivalent parabolique des principes d'entropie relative et d'unicité fort-faible qu'il est, en fait, bien plus simple d'établir et de comprendre dans le cadre hyperbolique.Dans le second chapitre, la même méthode s'applique au système de Born-Infeld proprement dit, ce qui permet d'obtenir, à la limite, un modèle (non répertorié à notre connaissance) de Magnétohydrodynamique (MHD), où on retrouve à la fois une diffusivité non-linéaire dans l'équation d'induction magnétique et une loi de Darcy pour le champ de vitesse. Il est remarquable qu'un système d'apparence aussi lointaine des principes de base de la physique puisse être si directement déduit d'un modèle de physique aussi fondamental et géométrique que celui de Born-Infeld.Dans le troisième chapitre, un lien est établi entre des systèmes paraboliques et le concept de flot gradient de formes différentielles pour des métriques de transport. Dans le cas des formes volumes, ce concept a eu un succès extraordinaire dans le cadre de la théorie du transport optimal, en particulier après le travail fondateur de Felix Otto et de ses collaborateurs. Ce concept n'en est vraiment qu'à ses débuts: dans ce chapitre, on étudie une variante du «curve-shortening flow» étudié dans le premier chapitre, qui présente l'avantage d'être intégrable (en un certain sens) et de conduire à des résultats plus précis.Enfin, dans le quatrième chapitre, on retourne au domaine des EDP hyperboliques en considérant, dans le cas particulier des graphes, les surfaces extrémales de l'espace de Minkowski, de dimension et co-dimension quelconques. On parvient à montrer que les équations peuvent se reformuler sous forme d'un système élargi symétrique du premier ordre (ce qui assure automatiquement le caractère bien posé des équations) d'une structure remarquablement simple (très similaire à l'équation de Burgers) avec non linéarités quadratiques, dont le calcul n'a rien d'évident. / Our work concerns about the study of partial differential equations at the hinge of the continuum physics and differential geometry. The starting point is the model of non-linear electromagnetism introduced by Max Born and Leopold Infeld in 1934 as a substitute for the traditional linear Maxwell's equations. These equations are remarkable for their links with differential geometry (extremal surfaces in the Minkowski space) and have regained interest in the 90s in high-energy physics (strings and D-branches).The thesis is composed of four chapters.The theory of nonlinear degenerate parabolic systems of PDEs is not very developed because they can not apply the usual comparison principles (maximum principle), despite their omnipresence in many applications (physics, mechanics, digital imaging, geometry, etc.). In the first chapter, we show how such systems can sometimes be derived, asymptotically, from non-dissipative systems (typically non-linear hyperbolic systems), by simple non-linear change of the time variable degenerate at the origin (where the initial data are set). The advantage of this point of view is that it is possible to transfer some hyperbolic techniques to parabolic equations, which seems at first sight surprising, since parabolic equations have the reputation of being easier to treat (which is not true , in reality, in the case of degenerate systems). The chapter deals with the curve-shortening flow as a prototype, which is the simplest exemple of the mean curvature flows in co-dimension higher than 1. It is shown how this model can be derived from the two-dimensional extremal surface in the Minkowski space (corresponding to the classical relativistic strings), which can be reduced to a hyperbolic system. We obtain, almost automatically, the parabolic version of the relative entropy method and weak-strong uniqueness, which, in fact, is much simpler to establish and understand in the hyperbolic framework.In the second chapter, the same method applies to the Born-Infeld system itself, which makes it possible to obtain, in the limit, a model (not listed to our knowledge) of Magnetohydrodynamics (MHD) where we have non-linear diffusions in the magnetic induction equation and the Darcy's law for the velocity field. It is remarkable that a system of such distant appearance of the basic principles of physics can be so directly derived from a model of physics as fundamental and geometrical as that of Born-Infeld.In the third chapter, a link is established between the parabolic systems and the concept of gradient flow of differential forms with suitable transport metrics. In the case of volume forms, this concept has had an extraordinary success in the field of optimal transport theory, especially after the founding work of Felix Otto and his collaborators. This concept is really only on its beginnings: in this chapter, we study a variant of the curve-shortening flow studied in the first chapter, which has the advantage of being integrable (in a certain sense) and lead to more precise results.Finally, in the fourth chapter, we return to the domain of hyperbolic EDPs considering, in the particular case of graphs, the extremal surfaces of the Minkowski space of any dimension and co-dimension. We can show that the equations can be reformulated in the form of a symmetric first-order enlarged system (which automatically ensures the well-posedness of the equations) of a remarkably simple structure (very similar to the Burgers equation) with quadratic nonlinearities, whose calculation is not obvious.

This thesis studies novel and efficient computational sampling methods for appli- cations in three types of stochastic inversion problems: seismic waveform inversion, filtering problems, and static parameter estimation. A primary goal of a large class of seismic inverse problems is to detect parameters that characterize an earthquake. We are interested to solve this task by analyzing the full displacement time series at a given set of seismographs, but approaching the full waveform inversion with the standard Monte Carlo (MC) method is prohibitively expensive. So we study tools that can make this computation feasible. As part of the inversion problem, we must evaluate the misfit between recorded and synthetic seismograms efficiently. We employ as misfit function the Wasserstein metric origi- nally suggested to measure the distance between probability distributions, which is becoming increasingly popular in seismic inversion. To compute the expected values of the misfits, we use a sampling algorithm called Multi-Level Monte Carlo (MLMC). MLMC performs most of the sampling at a coarse space-time resolution, with only a few corrections at finer scales, without compromising the overall accuracy. We further investigate the Wasserstein metric and MLMC method in the context of filtering problems for partially observed diffusions with observations at periodic time intervals. Particle filters can be enhanced by considering hierarchies of discretizations to reduce the computational effort to achieve a given tolerance. This methodology is called Multi-Level Particle Filter (MLPF). However, particle filters, and consequently MLPFs, suffer from particle ensemble collapse, which requires the implementation of a resampling step. We suggest for one-dimensional processes a resampling procedure based on optimal Wasserstein coupling. We show that it is beneficial in terms of computational costs compared to standard resampling procedures. Finally, we consider static parameter estimation for a class of continuous-time state-space models. Unbiasedness of the gradient of the log-likelihood is an important property for gradient ascent (descent) methods to ensure their convergence. We propose a novel unbiased estimator of the gradient of the log-likelihood based on a double-randomization scheme. We use this estimator in the stochastic gradient ascent method to recover unknown parameters of the dynamics.

Itô diffusions that move on level sets of functions in Rn, which we have called level processes, are an overlooked variant of the classical Itô processes. These processes find themselves nestled between the study of regular Itô diffusions in Rn and diffusions which are bound to smooth manifolds. In this thesis we present how to construct these level processes, in both the plane and n-space, with their properties in the plane being examined. We also show how these processes connect to the Itô diffusions on smooth manifolds. In addition, we derive how to affix a given system of Itô diffusion to a level set, given certain constraints. Lastly, we give a brief overview of three numerical schemes for stochastic differential equations and investigate their applicability to the simulation of level processes. For both the probabilistic and numeric sections, reflections on the work done are given and possible extensions, such as the relaxation of the smoothness condition for the level set, are briefly outlined.