Dans cette thèse, nous abordons plusieurs problèmes mathématiques et numériques relatifs aux équations de la viscoélasticité en trois dimensions. Dans la première partie, nous considérons le système linéaire et nous nous intéressons au problème inverse de récupération d'un coefficient viscoélastique. Pour ce système, nous démontrons une inégalité de Carleman (Chapitre 1) et un résultat de stabilité dans le prolongement unique (Chapitre 2). Nous utilisons ensuite ces résultats pour prouver deux inégalités de stabilité pour le problème inverse, l'une relative à une unique mesure interne et l'autre à une unique mesure sur une partie arbitrairement petite de la frontière (Chapitre 3). Finalement, nous proposons une méthode pour résoudre ce problème numériquement et présentons une application en imagerie médicale (Chapitre 4). Dans la deuxième partie, nous étudions le système de la viscoélasticité non linéaire. Nous présentons des méthodes numériques pour le résoudre et l'implémentation de ces dernières en trois dimensions sur des géométries complexes (Chapitre 5). Une application biomédicale à la simulation des déformations des structures cérébrales est ensuite décrite (Chapitre 6). Enfin, nous abordons une question de modélisation en proposant un modèle couplé viscoélastique/viscoplastique en grandes déformations (Chapitre7).

Le document comporte quatre thèmes de recherche: 1. Méthode de la dérivée topologique en optimisation de formes 2. Convexité en dimension infinie 3. Inégalité de Wente pour l'opérateur de Helmholtz modifié 4. Théorie du point fixe et applications

Dans ce travail, nous nous intéressons à des modèles cinétiques décrivant un aérosol constitué de particules solides dans un gaz raréfié. Ces modèles sont constitués d'un couplage de deux Équations aux Dérivées Partielles décrivant l'évolution spatio-temporelle des distributions en molécules de gaz et en particules de poussière. Le modèle présenté dans la première partie de ce travail est constitué d'un couplage de deux équations de type Boltzmann, dans lequel l'interaction entre les molécules de gaz et les particules de poussière est décrite par deux opérateurs de collision. Nous proposons deux modélisations de ces opérateurs. Dans la première, les collisions entre particules et molécules sont supposées élastiques. Dans la seconde, nous modélisons ces collisions par un mécanisme inélastique de réflexion diffuse sur la surface des particules. Nous établissons alors des opérateurs de collision d'expressions non classiques. D'un point de vue mathématique, nous montrons que le couplage homogène en espace muni des opérateurs de collision élastiques possède des solutions faibles préservant la masse et l'énergie, et vérifiant une inégalité d'entropie. Nous proposons ensuite une mise en oeuvre numérique du modèle dit de réflexion diffuse, basé sur un code de type Direct Simulation Monte Carlo. Celle-ci met en évidence un coût de simulation de l'opérateur particules-molécules trop élevé lorsque les particules ont un rayon trop grand. Nous introduisons alors dans la deuxième partie de ce travail un modèle constitué d'un couplage (par l'intermédiaire d'une force de traînée) entre une équation de Vlasov et une équation de Boltzmann. Pour cela, nous effectuons un adimensionnement du premier système, suivi d'un développement asymptotique de l'opérateur de collision particules-molécules adimensionné en fonction du rapport de masse entre une molécule et une particule de poussière. Nous justifions ensuite rigoureusement ce développement asymptotique dans le cas homogène en espace et pour le modèle de collisions élastiques en prouvant que les solutions du couplage Boltzmann/Boltzmann convergent faiblement vers des solutions du couplage asymptotique Vlasov/Boltzmann. Nous établissons pour cela une nouvelle variante de l'inégalité de Povzner, adaptée au cas de particules de masses très différentes. Par ailleurs, nous comparons numériquement les systèmes Boltzmann/Boltzmann et Vlasov/Boltzmann pour le modèle dit de réflexion diffuse. La mise en oeuvre numérique du système Vlasov/Boltzmann est réalisée par couplage entre une méthode de type Particle-In-Cell et une méthode Monte-Carlo. Enfin, nous présentons l'application de ces modèles à la simulation numérique de la mobilisation et du transport de particules de poussière au début d'un accident de perte de vide, dans le cadre d'étude de sûreté pour le réacteur ITER

Le but de la thèse est d'établir une version quantitative du théorème suivant : toute sous-variété d'une variété abélienne n'admet qu'un nombre fini d'approximations d'exposant strictement positif. Cet énoncé a été obtenu par Faltings en 1991 ; la majeure partie des outils qu'il utilise sont communs avec sa preuve de l'ex-conjecture de Mordell-Lang. Il implique en particulier une extension du théorème de Siegel conjecturée par Lang : toute variété abélienne n'a qu'un nombre fini de points entiers. On utilise la méthode de Vojta en suivant les travaux de Rémond (version quantitative de Mordell-Lang) : le coeur de la thèse consiste à établir une inégalité à la Vojta explicite ; on établit ensuite une inégalité à la Mumford avant d'en déduire un décompte des approximations exceptionnelles. Toutefois, le cas où la variété approchée contient des translatés de sous-variétés abéliennes non nulles nécessite d'imposer une condition supplémentaire pour parvenir à un décompte explicite : sans ces conditions, un tel décompte impliquerait dans certains cas un résultat effectif, qui semble hors de portée à l'heure actuelle.

Cette thèse est consacrée à l'étude théorique d'une méthode de calibration automatique des pénalités en sélection de modèles. Cette méthode se base sur une heuristique, appelée "heuristique de pente", qui stipule l'existence d'une pénalité minimale telle que la solution optimale du problème de pénalisation vaut deux fois celle-ci. En pratique, on estime la pénalité optimale en estimant préalablement la pénalité minimale, caractérisée par un changement brutal dans le comportement de la procédure de sélection de modèles autour de ce seuil de pénalisation. L'analyse théorique du phénomène de pente se base sur un contrôle à la constante près des déviations de l'excès de risque et de l'excès de risque empirique des estimateurs considérés, mesurant respectivement leur performance en prédiction et leur performance empirique. Ceci suggère en premier lieu, une forte spécification de la structure du problème étudié. Nous validons l'heuristique de pente dans un cadre général qui s'articule autour d'une notion nouvelle en M-estimation, que nous appelons "contraste régulier", et nous développons une méthodologie de preuve inédite, permettant de traiter à la fois la question des bornes supérieures et des bornes inférieures de déviation des excès de risque à modèle fixé. Nous retrouvons ainsi la plupart des résultats déjà connus sur l'heuristique de pente. En effet, nous donnons trois exemples d'estimation par minimum de contraste régulier, à savoir la régression par moindres carrés sur des modèles linéaires, l'estimation de la densité par moindres carrés sur des modèles affines et l'estimation de la densité par maximum de vraisemblance sur des ensembles convexes. Ceci nous permet d'étendre les résultats précédemment établis dans le cas de la régression à des modèles plus généraux et de valider l'heuristique de pente pour un risque non quadratique en considérant le cas de l'estimation par maximum de vraisemblance. Enfin, notre méthodologie de preuve fournit des pistes précises de recherche pour des situations non régulières, comme on en trouve en classification ou plus généralement en théorie de l'apprentissage statistique.

Cette thèse se concentre sur la mesure des dissemblances dans la distribution des attributs économiques, et sur les implications pour l'inégalité des chances. L'égalité des chances a gagné en popularité pour définir l'objectif de la distribution d'une vaste gamme de résultats économiques entre les groupes sociaux. Cette thèse est motivée par le fait que l'évaluation des politiques publiques fondée sur l'égalité des chances s'appuie toujours sur des comparaisons de dissemblance entre des distributions conditionnelles, et nous proposons des critères empiriques pour vérifier ces comparaisons. Dans le premier chapitre, nous caractérisons axiomatiquement le pre-ordre de dissemblance permettant de classer les distributions conditionnelles au groupe d'origine, que sont définies sur des classes de résultats discrètes. Lorsque les classes sont permutables, nous démontrons que la dissemblance est rationalisée par un ordre de majorisation de matrices et mis en œuvre en vérifiant l'inclusion des zonotopes . Lorsque les classes sont ordonnées nous fondons le jugement de dissemblance sur un nombre fini de comparaisons au sein de la majorisation au sens de Lorenz entre les proportions des groupes, vérifiées à des étapes différentes de cumulation de la population agrégée. Dans le deuxième chapitre, on examine la pertinence du pre-ordre de dissemblance pour étudier la ségrégation au niveau individuel. On obtient une caractérisation complète d'une famille bien définie d'indicateurs de ségrégation et nous étudions l'un d'eux, l'indice d'exposition de Gini, en utilisant des données italiennes. Le dernier chapitre présente un critère d'égalisation des chances. L'égalité des chances est atteinte lorsqu'il n'y a pas de consensus, selon une classe de préférences donnée, sur l'identité du groupe défavorisé. Nous utilisons les changements de (manque de) consensus sur l'existence et l'étendue du désavantage pour caractériser le critère d'égalisation des chances. Les restrictions nécessaires, autant que des procédures possibles d'agrégations, sont également discutées. Nous démontrons que ce critère est identifié selon la classe de préférences représentées par les fonctions d'utilité dépendantes du rang et on obtient des résultats innovants d'inférence sur la dominance stochastique inverse qui nous permettent de tester ce critère. Deux applications sur des données françaises illustrent l'impact en termes d'égalisation de chances des politiques éducatives qui ont lieu tôt dans la vie des étudiants.

Les pays diffèrent largement dans leurs politiques de financement de l'éducation publique. Ces différences se manifestent dans le montant du budget de l'éducation ainsi que dans le schéma d'allocation de ce budget entre les cycles successifs de scolarisation. Cette thèse offre un cadre d'analyse théorique et empirique des répercussions des politiques publiques de dépenses éducatives sur les performances économiques et sociales des pays tant développés qu'en développement. Un accent particulier est mis sur les implications de l'allocation des ressources publiques dans un système d'éducation hiérarchique. Les différentes formalisations théoriques développées dans les trois premiers chapitres de la thèse ont montré le lien positif entre l'accroissement des dépenses publiques d'éducation d'une part, et l'accumulation du capital humain dans les cycles scolaires supérieurs, la mobilité économique nette, l'égalité des richesses, et la croissance économique. Néanmoins, étant donné que l'investissement éducatif est hiérarchique, ce lien positif peut ne pas être manifeste dans une économie dont l'allocation des ressources publiques est fortement biaisée en faveur des cycles supérieurs et au détriment des cycles de base. En effet, une réallocation excessive des ressources de l'enseignement de base vers l'enseignement supérieur détériorerait la qualité de l'éducation de base et serait de nature à décourager l'investissement dans le supérieur, réduire la mobilité nette, et accroître les inégalités de richesses. Dans les deux derniers chapitres de la thèse, des tests empiriques sur données de comparaison internationale sont conduits afin d'apprécier cette conjecture.

Dans cette thèse, nous utilisons différentes inégalités fonctionnelles<br />(Poincaré, Sobolev logarithmique, etc.) pour étudier deux questions.<br />Nous appliquons d'abord des inégalités affaiblies à l'étude d'une<br />diffusion inhomogène, analogue continu de l'algorithme de recuit<br />simulé, dans la lignée d'un travail de L. Miclo. Nous montrons un<br />résultat de convergence de la diffusion, sous des hypothèses plus<br />faibles que celles posées précédemment : le potentiel dans lequel la<br />diffusion évolue peut croître très lentement à l'infini.<br />Dans le cadre d'un modèle de mécanique statistique à spins non-bornés,<br />en nous basant sur des résultats de T. Bodineau et B. Helffer, N. Yoshida<br />et G. Royer, nous éclaircissons ensuite les liens entre différentes<br />inégalités fonctionnelles, des propriétés de mélange et l'unicité de<br />la mesure de Gibbs en volume infini. Nous montrons en particulier<br />l'unicité si les mesures en volume fini et pour une seule condition<br />aux bords vérifient uniformément une inégalité de Beckner.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Dans une première partie, on donne une condition nécessaire et suffisante à ce qu'un opérateur de Schrödinger sur une variété complète non-compacte ait un nombre fini de valeurs propres négatives. Dans une deuxième partie, on s'intéresse à la transformée de Riesz sur une classe de variétés complètes non-compactes vérifiant une inégalité de Sobolev. On montre d'abord une estimée gaussienne pour le noyau de la chaleur d'opérateurs de Schrödinger généralisés, comme par exemple le Laplacien de Hodge agissant sur les formes différentielles, puis on utilise ceci pour montrer que la transformée de Riesz est bornée sur les espaces $L^p$ si $p$ est compris entre $1$ et la dimension de Sobolev. Enfin, on montre un résultat de perturbation pour la transformée de Riesz.