Cette thèse présente l'étude de divers problèmes mathématiques en modélisation des solides, tant à l'échelle atomique qu'à l'échelle macroscopique. Les modèles correspondants sont très simplifiés, mais présentent tout de même des comportements qualitatifs acceptables, et permettent, du fait de leur simplicité, de pousser l'analyse mathématique plus loin que dans le cas de modèles plus réalistes.<br /><br />Une première partie (chapitres 2,3,4) est consacrée à l'étude de l'origine de la structure cristalline. Ce problème peut être posé de la façon suivante : les modèles étudiés ici rendent-ils compte du fait qu'à température nulle, la matière est ordonnée ? ou, de façon équivalente, l'état de minimum d'énergie de N atomes identiques ressemble-t-il, pour N grand, à une structure périodique ? Ce type de problème est relié au problème de limite thermodynamique, dont certains aspects sont également étudiés ici.<br /><br />Dans un deuxième temps, nous étudions au chapitre 5 le cas où précisément, la matière n'est pas ordonnée : dans le cas d'un système périodique, il est possible de définir l'énergie du système pour les modèles utilisés ici par le processus de limite thermodynamique. Nous étudions ce même processus dans un cas non-périodique, donnant des hypothèses générales qui permettent de mener à bien une telle étude.<br /><br />Les chapitres 6 et 7 sont consacrés à l'étude du lien possible entres des théories macroscopiques des solides et ces modèles microscopiques, le premier dans le cas de comportements mécaniques, le deuxième dans le cas du comportement en présence d'un champ électrique.<br /><br />Enfin, le dernier chapitre présente une brève introduction à certaines techniques utilisées en numérique des solides, pour des modèles beaucoup plus élaborés que ceux des chapitres précédents.

Ce travail présente quelques contributions mathématiques et numériques à la modélisation des fluides à l'échelle nanométrique. On considère deux niveaux de modélisation. Au premier niveau,une description atomique est adoptée. On s'intéresse aux méthodes permettant de calculer la viscosité de cisaillement d'un fluide à partir de cette description microscopique. On étudie en particulier les propriétés mathématiques de la dynamique de Langevin hors d'équilibre permet-tant de calculer la viscosité. Le deuxième niveau de description se situe à l'échelle du continu et l'on considère une classe de modèles pour les électrolytes à l'équilibre incorporant d'une part la présence d'un confinement avec des parois chargées et d'autre part des effets de non-idéalité dus aux corrélations électrostatiques entre les ions et au phénomène d'exclusion stérique. Dans un premier temps, on étudie mathématiquement le problème de minimisation de l'énergie libre dans le cas où celle ci reste convexe (non-idéalité modérée). Puis, on considère le cas non convexe (forte non-idéalité) conduisant à une séparation de phase

Ce travail présente quelques contributions mathématiques et numériques à la modélisation des fluides à l'échelle nanométrique. On considère deux niveaux de modélisation. Au premier niveau,une description atomique est adoptée. On s'intéresse aux méthodes permettant de calculer la viscosité de cisaillement d'un fluide à partir de cette description microscopique. On étudie en particulier les propriétés mathématiques de la dynamique de Langevin hors d'équilibre permet-tant de calculer la viscosité. Le deuxième niveau de description se situe à l'échelle du continu et l'on considère une classe de modèles pour les électrolytes à l'équilibre incorporant d'une part la présence d'un confinement avec des parois chargées et d'autre part des effets de non-idéalité dus aux corrélations électrostatiques entre les ions et au phénomène d'exclusion stérique. Dans un premier temps, on étudie mathématiquement le problème de minimisation de l'énergie libre dans le cas où celle ci reste convexe (non-idéalité modérée). Puis, on considère le cas non convexe (forte non-idéalité) conduisant à une séparation de phase / This work presents some contributions to the mathematical and numerical modelling of fluids at nanometric scales. We are interested in two levels of modelling. The first level consists in an atomic description. We consider the problem of computing the shear viscosity of a fluid from a microscopic description. More precisely, we study the mathematical properties of the nonequilibrium Langevin dynamics allowing to compute the shear viscosity. The second level of description is a continuous description, and we consider a class of continuous models for equilibrium electrolytes, which incorporate on the one hand a confinement by charged solid objects and on the other hand non-ideality effects stemming from electrostatic correlations and steric exclusion phenomena due to the excluded volume effects. First, we perform the mathematical analysis of the case where the free energy is a convex function (mild non-ideality). Second, we consider numerically the case where the free energy is a non convex function (strong non-ideality) leading in particular to phase separation

La société contemporaine fait face à un niveau de menace sans précédent depuis la seconde guerre mondiale. La lutte contre le trafic illicite mobilise aussi l’ensemble desorganes de police, visant à endiguer le financement du crime organisé. Dans cet effort, les autorités s’engagent à employer des moyens de plus en plus modernes, afin notamment d’automatiser les processus d’inspection. L’objectif de cette étude est de développer des outils de vision par ordinateur afin d’assister les officiers de douanes dans la détection d’armes et de narcotiques. Letravail présenté examine l’emploi de techniques avancées de classification et de recalage d’images pour l’identification d’irrégularités dans des acquisitions radiographiques de fret. Plutôt que de recourir à la reconnaissance par apprentissage, nos méthodes revêtent un intérêt particulier lorsque les objets ciblés présentent des caractéristiques visuelles variées. De plus, elles augmentent notablement la détectabilité d’éléments cachés dans des zones denses, là où même les algorithmes de reconnaissance n’identifieraient pas d’anomalie. Nos travaux détaillent l’état de l’art des méthodes de classification et de recalage, explorant aussi diverses pistes de résolution. Les algorithmes sont testés sur d’importantes bases de données pour apprécier visuellement et numériquement leurs performances / Our societies, faced with an unprecedented level of security threat since WWII, must provide fast and adaptable solutions to cope with a new kind of menace. Illicit trade also, oftencorrelated with criminal actions, is viewed as a defining stake by governments and agencies. Enforcement authorities are thus very demandingin terms of technological features, asthey explicitly aim at automating inspection processes. The main objective of our research is to develop assisting tools to detect weapons and narcotics for lawenforcement officers. In the present work, we intend to employ and customize both advanced classification and image registration techniques for irregularity detection in X-ray cargo screening scans. Rather than employing machine-learning recognition techniques, our methods prove to be very efficient while targeting a very diverse type of threats from which no specific features can be extracted. Moreover, the proposed techniques significantly enhance the detection capabilities for law-enforcement officers, particularly in dense regions where both humans or trained learning models would probably fail. Our work reviews state-of-the art methods in terms of classification and image registration. Various numerical solutions are also explored. The proposed algorithms are tested on a very large number ofimages, showing their necessity and performances both visually and numerically.

Dans cette thèse, nous proposons une méthode qui tente de répondre à la problématique de l'estimation de caractéristiques variées du tissu cérébral à partir de l'acquisition d'un nombre réduit d'échantillons de signaux IRM de diffusion in vivo. Ces caractéristiques doivent permettre l'étude de la structure locale du tissu cérébral, notamment dans la substance blanche. L'approche proposée est flexible quant à la caractéristique calculée et au nombre d'échantillons disponibles. Elle définit un formalisme générique qui d'une part, unifie de nombreux travaux précédents liés à l'estimation des fonctions de densité probabilité (PDF) de déplacement en IRM de diffusion, dont l'Imagerie du Tenseur de Diffusion (DTI) et le Q-Ball Imaging (QBI). D'autre part, elle permet aussi de définir et d'estimer de nouvelles caractéristiques originales: "vraie" ODF, probabilité de non diffusion, taille moyenne des cellules, etc. Nous proposons deux formalismes: un rapide et un autre robuste au bruit des images IRM. Nous validons notre approche par des comparaisons de résultats avec des méthodes de la littérature, sur des données synthétiques ainsi que des données d'un cerveau humain acquises in vivo dans un intervalle de temps modéré.