Dans les études géophysiques, l'assimilation de données a pour but d'estimer l'état d'un système ou les paramètres d'un modèle physique de façon optimale. Pour ce faire, l'assimilation de données a besoin de trois types d'informations : des observations, un modèle physique/numérique et une description statistique de l'incertitude associée aux paramètres du système. Dans ma thèse, de nouvelles méthodes d'assimilation de données sont utilisées pour l'étude de la physico-chimie de l'atmosphère: (i) On y utilise de manière conjointe la méthode 4D-Var avec un modèle sous-maille statistique pour tenir compte des erreurs de représentativité. (ii) Des échelles multiples sont prises en compte dans la méthode d'estimation BLUE. (iii) Enfin, la méthode du maximum de vraisemblance est appliquée pour estimer des hyper-paramètres qui paramètrisent les erreurs à priori. Ces trois approches sont appliquées de manière spécifique à des problèmes de modélisation inverse des sources de polluant atmosphérique. Dans une première partie, la modélisation inverse est utilisée afin d'estimer les émissions de monoxyde de carbone sur un domaine représentant la France. Les stations du réseau d'observation considérées sont impactées par les erreurs de représentativité. Un modèle statistique sous-maille est introduit. Il est couplé au système 4D-Var afin de réduire les erreurs de représentativité. En particulier, les résultats de la modélisation inverse montrent que la méthode 4D-Var seule n'est pas adaptée pour gérer le problème de représentativité. Le système d'assimilation des données couplé conduit à une meilleure représentation de la variabilité de la concentration de CO avec une amélioration très significative des indicateurs statistiques. Dans une deuxième partie, on évalue le potentiel du réseau IMS (International Monitoring System) du CTBTO pour l'inversion d'une source accidentelle de radionucléides. Pour évaluer la performance du réseau, une grille multi-échelle adaptative pour l'espace de contrôle est optimisée selon un critère basé sur les degrés de liberté du signal (DFS). Les résultats montrent que plusieurs régions restent sous-observées par le réseau IMS. Dans la troisième et dernière partie, sont estimés les émissions de Composés Organiques Volatils (COVs) sur l'Europe de l'ouest. Cette étude d'inversion est faite sur la base des observations de 14 COVs extraites du réseau EMEP. L'évaluation des incertitudes des valeurs des inventaires d'émission et des erreurs d'observation sont faites selon le principe du maximum de vraisemblance. La distribution des inventaires d'émission a été supposée tantôt gaussienne et tantôt semi-normale. Ces deux hypothèses sont appliquées pour inverser le champs des inventaires d'émission. Les résultats de ces deux approches sont comparés. Bien que la correction apportée sur les inventaires est plus forte avec l'hypothèse Gaussienne que semi-normale, les indicateurs statistiques montrent que l'hypothèse de la distribution semi-normale donne de meilleurs résultats de concentrations que celle Gaussienne. / Data assimilation in geophysical sciences aims at optimally estimating the state of the system or some parameters of the system's physical model. To do so, data assimilation needs three types of information: observations and background information, a physical/numerical model, and some statistical description that prescribes uncertainties to each componenent of the system.In my dissertation, new methodologies of data assimilation are used in atmospheric chemistry and physics: the joint use of a 4D-Var with a subgrid statistical model to consistently account for representativeness errors, accounting for multiple scale in the BLUE estimation principle, and a better estimation of prior errors using objective estimation of hyperparameters. These three approaches will be specifically applied to inverse modelling problems focussing on the emission fields of tracers or pollutants. First, in order to estimate the emission inventories of carbon monoxide over France, in-situ stations which are impacted by the representativeness errors are used. A subgrid model is introduced and coupled with a 4D-Var to reduce the representativeness error. Indeed, the results of inverse modelling showed that the 4D-Var routine was not fit to handle the representativeness issues. The coupled data assimilation system led to a much better representation of theCO concentration variability, with a significant improvement of statistical indicators, and more consistent estimation of the CO emission inventory. Second, the evaluation of the potential of the IMS (International Monitoring System) radionuclide network is performed for the inversion of an accidental source. In order to assess the performance of the global network, a multiscale adaptive grid is optimised using a criterion based on degrees of freedom for the signal (DFS). The results show that several specific regions remain poorly observed by the IMS network. Finally, the inversion of the surface fluxes of Volatile Organic Compounds (VOC) are carried out over Western Europe using EMEP stations. The uncertainties of the background values of the emissions, as well as the covariance matrix of the observation errors, are estimated according to the maximum likelihood principle. The prior probability density function of the control parameters is chosen to be Gaussian or semi-normal distributed. Grid-size emission inventories are inverted under these two statistical assumptions. The two kinds of approaches are compared. With the Gaussian assumption, the departure between the posterior and the prior emission inventories is higher than when using the semi-normal assumption, but that method does not provide better scores than the semi-normal in a forecast experiment.

On considère des équations elliptiques semilinéaires simples de la forme Lu = F(x,u), où L est le Laplacien usuel avec condition de Dirichlet sur un ouvert borné régulier de R^n et où F peut être singulière en la variable x. On obtient notemment un critère exact pour l'existence de solutions, qui se traduit par l'apparition d'un nouvel exposant critique dans les applications.

Ce mémoire est centré sur l'optimisation dynamique de mouvements de systèmes articulés plans travaillant en boucle fermée. L'application visée est l'optimisation de pas de marche de robots bipèdes. La première partie est consacrée au développement de modèles dynamiques de systèmes bouclés adaptés au problème de l'optimisation lorsqu'on fait appel au principe du maximum de Pontryagin. Le problème d'optimisation est traité dans la deuxième partie. La démarche utilisée consiste à ouvrir la chaîne au niveau d'une liaison bien choisie et à traiter les efforts de liaison comme des efforts de commande complémentaires. La condition de fermeture de la chaîne est alors considérée comme une contrainte du problème d'optimisation et est traitée par une méthode de pénalité. Le troisième chapitre contient des simulations numériques relatives à des mécanismes plans suractionnés de type robots parallèles. Les principaux résultats concernent l'optimisation de pas de marche de bipèdes plans à pattes bisegmentaires et trisegmentaires.

Le travail réalisé dans cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'étude de la commande optimale des systèmes non linéaires à temps discret par des méthodes de type programmation dynamique. Une formulation particulière de l'équation fonctionnelle considérée ici nous a amené à examiner le problème de commandabilité que nous avons encore qualifié de problème d'inversion entrée-états. L'étude comporte deux phases. La première phase consiste à analyser la propriété de commandabilité des systèmes. Plusieurs approches sont considérées: composition de fonction, géométrie différentielle et algèbre différentielle. On propose ensuite une condition nécessaire de commandabilité basée sur l'utilisation du principe du minimum. Finalement, une application directe de cette condition nécessaire de commandabilité est développée pour les systèmes bilinéaires. Une fois la propriété de commandabilité du système vérifiée, la seconde phase consiste à résoudre le problème d'inversion. On propose tout d'abord une technique algébrique conduisant à la détermination d'une séquence de commandes à partir de la matrice de commandabilité. On propose ensuite une approche basée sur une formulation du problème d'inversion en terme d'un problème de commande optimale. On considère également les techniques de linéarisations exactes qu'on aborde selon deux voies. On présente dans la première voie une approche de l'algèbre différentielle. Dans la deuxième voie, on propose une approche de géométrique différentielle dans laquelle on définit une séquence de distributions basée sur l'utilisation de champs vecteurs associés au système, ainsi qu'une sortie virtuelle linéaire. La transformation et le bouclage linéarisant sont calculés à partir de ces distributions. Finalement, ces résultats sur l'accessibilité et la linéarisation exacte sont présentés sur des applications pratiques dans le cadre de la commande optimale par programmation dynamique.

Ce travail s'inscrit dans l'étude mathématique d'écoulements de fluides environnementaux. Nous en abordons deux aspects, à travers deux contextes distincts d'application.En lien avec la simulation des écoulements en milieux poreux, on s'intéresse dans une première partie à la discrétisation d'opérateurs de diffusion anisotropes hétérogènes par des méthodes de volumes finis sur des maillages généraux. Dans le but d'obtenir des solutions approchées qui respectent les bornes physiques des modèles, notre attention se porte sur la conservation du principe du maximum pour les opérateurs elliptiques. Nous présentons des mécanismes généraux permettant de corriger tout schéma volumes finis afin de garantir un principe du maximum discret tout en préservant certaines de ses propriétés principales. On étudie en particulier les propriétés de coercivité et de convergence des schémas corrigés.La deuxième partie est consacrée à la construction de modèles approchés pour la propagation des vagues en eaux peu profondes et sur des topographies irrégulières. A cet effet, nous proposons tout d'abord une adaptation de la démarche d'étude classique à des écoulements bidimensionnels sur des topographies polygonales. Dans un cadre plus général, nous développons ensuite une démarche formelle qui débouche sur des alternatives non locales à quelques modèles classiques (équations de Saint-Venant, équations de Serre, système de Boussinesq). Ces nouveaux modèles contiennent des termes régularisants pour les contributions du fond. / This work investigates two research questions associated with environmental flows and their mathematical modeling.The first part is devoted to the development of finite volume methods for anisotropic and heterogeneous diffusion operators arising in models of porous media flows. To ensure that the approximate solutions lie within physical bounds, we aim at maintaining a discrete analogous of the maximum principle for elliptic operators. Starting from any given cell-centered finite volume scheme, we present a general approach to devise non-linear corrections providing a discrete maximum principle while retaining some main properties of the scheme. In particular, we study the coercivity and convergence properties of the modified schemes.The second part of this work focuses on the derivation of approximate models for shallow water wave propagation over rough topographies. In the particular case of one-dimensional polygonal bottom profiles, we first propose an adaptation of the usual derivation method using complex analysis tools. We then develop a formal approach to account for more general topographies. We propose nonlocal alternatives to some classical models (namely Saint-Venant equations, Serre equations and Boussinesq system). All these alternative models only involve smoothing contributions of the bottom.

Ce mémoire s'organise autour de deux cadres d'étude : d'une part, celui des espaces symétriques riemanniens non compacts X = G/K, pour lesquels nous prouvons un encadrement optimal et global en les variables d'espace et de temps, du noyau de la chaleur associé à l'opérateur de Laplace-Beltrami L ; d'autre part, dans le cas d'un groupe de Lie semi-simple G, nous montrons que tous les sous-laplaciens sur G qui induisent l'action de L sur X = G/K présentent des analogies avec L vis-à-vis de l'équation de la chaleur : le bas de leur spectre L^2 est le même, les distances de Carnot-Carathéodory associées sont comparables à la métrique riemannienne sur X et, surtout, les noyaux de la chaleur sont tous comparables (en temps grand) au noyau de la chaleur sur X. Nous en déduisons en particulier des encadrements très précis des noyaux de la chaleur dans ce cadre, ainsi que des fonctions de Green correspondantes.

L'objectif de cette thèse est d'appliquer la théorie du contrôle optimal à la dynamique de systèmes quantiques. Le premier point consiste à introduire dans le domaine du contrôle quantique des outils de contrôle optimal initialement développés en mathématique. Cette approche a ensuite été appliquée sur différent types de systèmes quantiques décrit par une grande ou une petite dimension. La première partie du manuscrit introduit les différents outils de contrôles utilisés avec une approche adaptée à un public de physiciens. Dans la seconde partie, ces techniques sont utilisées pour contrôler la dynamique des spins en RMN et IRM. La troisième partie s'intéresse au développement de nouveaux algorithmes itératifs de contrôle optimal appliqués au contrôle par champ laser de la dynamique rotationnelle des molécules linéaires en phases gazeuse ainsi qu'au développement d'une stratégie de contrôle simple permettant de délocaliser une molécule dans un plan. La quatrième partie traite le contrôle en temps minimum d'un condensat de Bose-Einstein à deux composantes. La dernière partie permet de comparer qualitativement et quantitativement les différentes méthodes de contrôle optimal utilisées. Les seconde et troisième parties ont également bénéficier de l'implémentation expérimentale des solutions de contrôle optimal obtenues.

L'objectif de cette thèse est d'appliquer la théorie du contrôle optimal à la dynamique de systèmes quantiques. Le premier point consiste à introduire dans le domaine du contrôle quantique des outils de contrôle optimal initialement développés en mathématique. Cette approche a ensuite été appliquée sur différent types de systèmes quantiques décrit par une grande ou une petite dimension. La première partie du manuscrit introduit les différents outils de contrôles utilisés avec une approche adaptée à un public de physiciens. Dans la seconde partie, ces techniques sont utilisées pour contrôler la dynamique des spins en RMN et IRM. La troisième partie s'intéresse au développement de nouveaux algorithmes itératifs de contrôle optimal appliqués au contrôle par champ laser de la dynamique rotationnelle des molécules linéaires en phases gazeuse ainsi qu'au développement d'une stratégie de contrôle simple permettant de délocaliser une molécule dans un plan. La quatrième partie traite le contrôle en temps minimum d'un condensat de Bose-Einstein à deux composantes. La dernière partie permet de comparer qualitativement et quantitativement les différentes méthodes de contrôle optimal utilisées. Les seconde et troisième parties ont également bénéficier de l'implémentation expérimentale des solutions de contrôle optimal obtenues.

Ce travail s'inscrit dans l'étude mathématique d'écoulements de fluides environnementaux. Nous en abordons deux aspects, à travers deux contextes distincts d'application.En lien avec la simulation des écoulements en milieux poreux, on s'intéresse dans une première partie à la discrétisation d'opérateurs de diffusion anisotropes hétérogènes par des méthodes de volumes finis sur des maillages généraux. Dans le but d'obtenir des solutions approchées qui respectent les bornes physiques des modèles, notre attention se porte sur la conservation du principe du maximum pour les opérateurs elliptiques. Nous présentons des mécanismes généraux permettant de corriger tout schéma volumes finis afin de garantir un principe du maximum discret tout en préservant certaines de ses propriétés principales. On étudie en particulier les propriétés de coercivité et de convergence des schémas corrigés.La deuxième partie est consacrée à la construction de modèles approchés pour la propagation des vagues en eaux peu profondes et sur des topographies irrégulières. A cet effet, nous proposons tout d'abord une adaptation de la démarche d'étude classique à des écoulements bidimensionnels sur des topographies polygonales. Dans un cadre plus général, nous développons ensuite une démarche formelle qui débouche sur des alternatives non locales à quelques modèles classiques (équations de Saint-Venant, équations de Serre, système de Boussinesq). Ces nouveaux modèles contiennent des termes régularisants pour les contributions du fond.

Ce mémoire de thèse présente une méthode permettant d'améliorer laconduite automobile. Le filtre de Kalman étendu est utilisé pour identifierun modèle de la voiture. Ce filtre est particulièrement étudié afin de prendreen compte la redondance des informations et leur mesure asynchrone.Un ensemble cohérent et bon marché de capteurs - incluant accéléromètres,GPS, temps d'ouverture des injecteurs et vitesse - a été développé et installédans plusieurs véhicules. Ces mesures sont utilisées afin de reconstituer lafonction d'efficacité du moteur. Cette méthodologie peut-être utilisée pourtoute étude requérant la connaissance de cette fonction.La fonction d'efficacité est approchée par une fonction polynomiale etle modèle obtenu est la base d'une optimisation utilisant le principe dumaximum de Pontryagin.Les résultats des tests en condition réelle sont donnés et montrent l'efficicacité de l'observateur et du contrôleur / The PhD presents a combined approach to improving individual car efficiency. An optimal observer, the Extended Kalman Filter, is used to create an efficiency model for the car. Particular attention was paid to handling the asynchronous and redundant nature of the measurement data. A low-cost sensor suite developed to measure data is described. This sensor suite was installed on multiple vehicles to good success. It employsan accelerometer, gps, fuel injector timer, and Vss input to measure all the data necessary to reconstruct the car's state. This observer and sensor suite can be used as the base for any study which requires car efficiency maps, allowing research to proceed without manufacturer supplied data. Once the efficiency map is found, it is then curve-fitted in order to reduce model complexity. The simplified model is then used as a basis for optimal control through Pontryagin's Maximum Principle. Real-world test results are given, both for efficiency mapping, and for optimal control. Detailed discussion of the observer and controller is presented, in order to ease understanding and save implementation time