L'objectif de cette thèse est l'assistance à la génération de tests et à l'animation de spécifications orientées objet. Nous cherchons en particulier à profiter de l'état de l'art des techniques de résolution de satisfaisabilité en utilisant une représentation appropriée des données orientées objet. Alors que la génération automatique de cas de tests recherche un large ensemble de valeurs à fournir en entrée d'une application, l’animation de spécifications effectue les calculs qui sont conformes à une spécification à partir de valeurs fournies par l'utilisateur. L'animation est une technique importante pour la validation des spécifications.Comme fondement de ce travail, nous présentons des clarifications et une formalisation partielle du langage de spécification OCL (Object Constraint Language) ainsi que quelques extensions, afin de permettre la génération de tests et l'animation à partir de spécifications OCL.Pour la génération de tests, nous avons implémenté plusieurs améliorations à HOL-TestGen, outil basé sur le démonstrateur de théorème Isabelle, qui engendre des tests à partir de spécifications en Logique d’Ordre Supérieure (Higher-Order Logic ou HOL). Nous montrons comment des solveurs SMT peuvent être utilisés pour résoudre différents types de contraintes en HOL et nous présentons une approche modulaire de raisonnement par cas pour dériver des cas de tests. Cette dernière approche facilite l'introduction de règles de decomposition par cas qui sont adaptées aux spécifications orientées objet.Pour l'animation de spécifications, nous avons développé OCLexec, outil d'animation de spécifications en OCL. A partir de contrats de fonctions OCLexec produit les implémentations Java correspondantes qui appellent un solveur de contraintes SMT lors de leur exécution. / The goal of this thesis is the development of support for test generation and animation based on object-oriented specifications. We aim particularly to take advantage of state-of-the-art satisfiability solving techniques by using an appropriate representation of object-oriented data. While automated test generation seeks a large set of data to execute an implementation on, animation performs computations that comply with a specification based on user-provided input data. Animation is a valuable technique for validating specifications.As a foundation of this work, we present clarifications and a partial formalization of the Object Constraint Language (OCL) as well as some extensions in order to allow for test generation and animation based on OCL specifications.For test generation, we have implemented several enhancements to HOL-TestGen, a tool built on top of the Isabelle theorem proving system that generates tests from specifications in Higher-Order Logic (HOL). We show how SMT solvers can be used to solve various types of constraints in HOL and present a modular approach to case splitting for deriving test cases. The latter facilitates the introduction of splitting rules that are tailored to object-oriented specifications.For animation, we implemented the tool OCLexec for animating OCL specifications. OCLexec generates from operation contracts corresponding Java implementations that call an SMT-based constraint solver at runtime.

Le contrôle précis des modèles géométriques joue un rôle important dans de nombreux domaines. Pour l’optimisation de forme en CFD, le choix des paramètres de contrôle et la technique de déformation de forme est critique. Nous proposons un modeleur paramétrique avec une nouvelle méthode de déformation d’objets, ayant pour objectif d’être intégré dans une boucle d’optimisation automatique de forme avec un solveur CFD. Notre méthodologie est basée sur une double paramétrisation des objets : géométrique et architecturale. L’approche géométrique consiste à décrire les formes par un squelette, composé d’une famille de courbes B-Splines, appelées courbes génératrice et courbes de section. Le squelette est paramétré avec une approche architecturale. Au lieu d’utiliser les points de contrôle de la représentation classique par courbes B-Splines, la géométrie est contrôlée par ces paramètres architecturaux. Cela permet de réduire considérablement le nombre de degrés de liberté utilisés dans le problème d’optimisation de forme, et permet de maintenir une description haut niveau des objets. Notre technique intègre un contrôle de forme et un contrôle de régularité, permettant d’assurer la génération de nouvelles formes valides et réalistes. Les déformations de la géométrie sont réalisées en posant un problème inverse : déterminer une géométrie correspondant à un jeu de paramètres cibles. Enfin, une technique de reconstruction de surface est proposée. Nous illustrons le modeleur paramétrique développé et intégré dans une boucle d’optimisation automatique de forme sur trois cas : un profil d’aile d’avion, un foil AC45 d’un voilier de course et un bulbe de chalutier de pêche. / The precise control of geometric models plays an important role in many domains. For shape optimisation in CFD, the choice of control parameters and the way to deform a shape are critical. In this thesis, we propose a new approach to shape deformation for parametric modellers with the purpose of being integrated into an automatic shape optimisation loop with a CFD solver. Our methodology is based on a twofold parameterisation: geometrical and architectural. The geometrical approach consist of a skeleton-based representation of object. The skeleton is made of a family of B-Spline curves, called generating curve and section curves. The skeleton is parametrised with an architectural approach: meaningful design parameters are chosen on the studied object. Thus, instead of using the control points of a classical B-spline representation, we control the geometry in terms of architectural parameters. This reduce the number of degrees of freedom and maintain a high level description of shapes. We ensure to generate valid shapes with a strong shape consistency control based on architectural considerations. Deformations of the geometry are performed by solving optimisation problems on the skeleton. Finally, a surface reconstruction method is proposed to evaluate the shape’s performances with CFD solvers. We illustrate the parametric modeller capabilities on three problems, performed with an automatic shape optimisation loop: the wind section of an plane (airfoil), the foil of an AC45 racing sail boat and the bulbous bow of a fishing trawler.

La symétrie est par définition un concept multidisciplinaire. Il apparaît dans de nombreux domaines. En général, elle revient à une transformation qui laisse invariant un objet. Le problème de satisfaisabilité (SAT) occupe un rôle central en théorie de la complexité. Il est le problème de décision de référence de la classe NP-complet (Cook, 71). Il consiste à déterminer si une formule CNF admet ou non une valuation qui la rend vraie. Dans la première contribution de ce mémoire, nous avons introduit une nouvelle méthode complète qui élimine toutes les symétries locales pour la résolution du problème SAT en exploitant son groupe des symétries. Les résultats obtenus montrent que l'exploitation des symétries locales est meilleure que l'exploitation des symétries globales sur certaines instances SAT et que les deux types de symétries sont complémentaires, leur combinaison donne une meilleure exploitation.En deuxième contribution, nous proposons une approche d'apprentissage de clauses pour les solveurs SAT modernes en utilisant les symétries. Cette méthode n'élimine pas les modèles symétriques comme font les méthodes statiques d'élimination des symétries. Elle évite d'explorer des sous-espaces correspondant aux no-goods symétriques de l'interprétation partielle courante. Les résultats obtenus montrent que l'utilisation de ces symétries et ce nouveau schéma d'apprentissage est profitable pour les solveurs CDCL.En Intelligence Artificielle, on inclut souvent la non-monotonie et l'incertitude dans le raisonnement sur les connaissances avec exceptions. Pour cela, en troisième et dernière contribution, nous avons étendu la notion de symétrie à des logiques non classiques (non-monotones) telles que les logiques préférentielles, les X-logiques et les logiques des défauts.Nous avons montré comment raisonner par symétrie dans ces logiques et nous avons mis en évidence l'existence de certaines symétries dans ces logiques qui n'existent pas dans les logiques classiques. / Symmetry is by definition a multidisciplinary concept. It appears in many fields. In general, it is a transformation which leaves an object invariant. The problem of satisfiability (SAT) is one of the central problems in the complexity theory. It is the first decision Np-complete problem (Cook, 71). It deals with determining if a CNF formula admits a valuation which makes it true. First we introduce a new method which eliminates all the local symmetries during the resolution of a SAT problem by exploiting its group of symmetries. Our experimental results show that for some SAT instances, exploiting local symmetries is better than exploiting just global symmetries and both types of symmetries are complementary. As a second contribution, we propose a new approach of Conflict-Driven Clause Learning based on symmetry. This method does not eliminate the symmetrical models as the static symmetry elimination methods do. It avoids exploring sub-spaces corresponding to symmetrical No-goods of the current partial interpretation. Our experimental results show that using symmetries in clause learning is advantageous for CDCL solvers.In artificial intelligence, we usually include non-monotony and uncertainty in the reasoning on knowledge with exceptions. Finally, we extended the concept of symmetry to non-classical logics that are preferential logics, X-logics and default logics. We showed how to reason by symmetry in these logics and we prove the existence of some symmetries in these non-classical logics which do not exist in classical logics.

Cette thèse se concentre sur la résolution de systèmes linéaires creux dans le contexte d’applications massivement parallèles. Ce type de problèmes s’exprime sous la forme AX=B, où A est une matrice creuse d’ordre n x n, i.e. qui possède un nombre d’entrées nulles suffisamment élevé pour pouvoir être exploité, et B et X sont respectivement la matrice de seconds membres et la matrice de solution de taille n x nrhs. Cette résolution par des méthodes dites directes est effectuée grâce à une étape de factorisation qui réduit A en deux matrices triangulaires inférieure et supérieure L et U, suivie de deux résolutions triangulaires pour calculer la solution.Nous nous intéressons à ces résolutions avec une attention particulière apportée à la première, LY=B. Dans beaucoup d’applications, B possède un grand nombre de colonnes (nrhs >> 1) transformant la phase de résolution en un goulot d’étranglement. Elle possède souvent aussi une structure creuse, donnant l’opportunité de réduire la complexité de cette étape.Cette étude aborde sous des angles complémentaires la résolution triangulaire de systèmes linéaires avec seconds membres multiples et creux. Nous étudions dans un premier temps la complexité asymptotique de cette étape dans différents contextes (2D, 3D, facteurs compressés ou non). Nous considérons ensuite l’exploitation de cette structure et présentons de nouvelles approches s’appuyant sur une modélisation du problème par des graphes qui permettent d’atteindre efficacement le nombre minimal d’opérations. Enfin, nous donnons une interprétation concrète de son exploitation sur une application d’électromagnétisme pour la géophysique. Nous adaptons aussi des algorithmes parallèles aux spécificités de la phase de résolution.Nous concluons en combinant l'ensemble des résultats précédents et en discutant des perspectives de ce travail. / We consider direct methods to solve sparse linear systems AX = B, where A is a sparse matrix of size n x n with a symmetric structure and X and B are respectively the solution and right-hand side matrices of size n x nrhs. A is usually factorized and decomposed in the form LU, where L and U are respectively a lower and an upper triangular matrix. Then, the solve phase is applied through two triangular resolutions, named respectively the forward and backward substitutions.For some applications, the very large number of right-hand sides (RHS) in B, nrhs >> 1, makes the solve phase the computational bottleneck. However, B is often sparse and its structure exhibits specific characteristics that may be efficiently exploited to reduce this cost. We propose in this thesis to study the impact of the exploitation of this structural sparsity during the solve phase going through its theoretical aspects down to its actual implications on real-life applications.First, we investigate the asymptotic complexity, in the big-O sense, of the forward substitution when exploiting the RHS sparsity in order to assess its efficiency when increasing the problem size. In particular, we study on 2D and 3D regular problems the asymptotic complexity both for traditional full-rank unstructured solvers and for the case when low-rank approximation is exploited. Next, we extend state-of-the-art algorithms on the exploitation of RHS sparsity, and also propose an original approach converging toward the optimal number of operations while preserving performance. Finally, we show the impact of the exploitation of sparsity in a real-life electromagnetism application in geophysics that requires the solution of sparse systems of linear equations with a large number of sparse right-hand sides. We also adapt the parallel algorithms that were designed for the factorization to solve-oriented algorithms.We validate and combine the previous improvements using the parallel solver MUMPS, conclude on the contributions of this thesis and give some perspectives.

Ce travail porte sur l'étude des méthodes de décomposition de domaine et leur application pour résoudre des problèmes de contrôle optimal régis par des équations aux dérivées partielles. Le principe de ces méthodes consiste à ramener des problèmes de grande taille sur des géométries complexes en une suite de sous-problèmes de taille plus petite sur des géométries plus simples. En considérant une décomposition sans recouvrement, l'intérêt de ces méthodes pour les problèmes de contrôle optimal réside au niveau de l'intégration de l'équation d'état, puisqu'il est possible de partitionner le problème en une suite de problèmes plus petits, quitte à contraindre les interfaces entre les sous-domaines à obéir à des conditions de raccordement afin de déduire la solution globale à partir des solutions locales. Dans une première partie, nous étudions le cas elliptique. Nous considérons simultanément la minimisation de la fonction coût et des raccordements sur les frontières entre les sous-domaines. Cette combinaison de problèmes de minimisation et de méthodes de décomposition de domaine est traitée par des techniques de Lagrangien augmenté. Nous montrons que, sur le domaine décomposé, le problème initial se réduit à la recherche d'un point-selle. Une étude des méthodes de Lagrangien nous a permis de choisir une variante d'algorithmes existants dans la littérature et de les combiner avec un algorithme de décomposition de domaine. Dans la seconde partie, nous développons l'extension de cette approche aux problèmes de contrôle optimal régis par des systèmes paraboliques en considérant uniquement une décomposition en espace du domaine de calcul. Dans une dernière partie, nous considérons une décomposition de domaine avec recouvrement à chaque pas de la minimisation. D'une part, nous construisons un algorithme parallèle en utilisant la méthode de Schwarz multiplicative en tant que solveur. Ceci permet de déduire naturellement l'état adjoint par transposition des systèmes directs locaux. L'algorithme global défini par la méthode de minimisation de type quasi-Newton et ce solveur de Schwarz constitue une méthode robuste de résolution du problème de contrôle optimal, mais coûteuse. D'autre part, et plus particulièrement, pour des problèmes de grande taille, l'algorithme de type quasi-Newton, combiné avec le solveur de Krylov BiCGSTAB préconditionné par une méthode de Schwarz additive, est plus compétitif dans la mesure oû l'on obtient de bonnes performances parallèles. De nombreux résultats sont présentés pour préciser le comportement des algorithmes d'optimisation quand ils sont utilisés avec des méthodes de Schwarz.

Cette thèse apporte différentes contributions à la résolution de problèmes de grande dimension dans le domaine du calcul scientifique, en particulier pour la quantification d'incertitudes. On considère ici des problèmes variationnels formulés dans des espaces produit tensoriel. On propose tout d'abord une stratégie de préconditionnement efficace pour la résolution de systèmes linéaires par des méthodes itératives utilisant des approximations de tenseurs de faible rang. Le préconditionneur est recherché comme une approximation de faible rang de l'inverse. Un algorithme glouton permet le calcul de cette approximation en imposant éventuellement des propriétés de symétrie ou un caractère creux. Ce préconditionneur est validé sur des problèmes linéaires symétriques ou non symétriques. Des contributions sont également apportées dans le cadre des méthodes d'approximation directes de tenseurs qui consistent à rechercher la meilleure approximation de la solution d'une équation dans un ensemble de tenseurs de faibles rangs. Ces méthodes, parfois appelées "Proper Generalized Decomposition" (PGD), définissent l'optimalité au sens de normes adaptées permettant le calcul a priori de cette approximation. On propose en particulier une extension des algorithmes gloutons classiquement utilisés pour la construction d'approximations dans les ensembles de tenseurs de Tucker ou hiérarchiques de Tucker. Ceci passe par la construction de corrections successives de rang un et de stratégies de mise à jour dans ces ensembles de tenseurs. L'algorithme proposé peut être interprété comme une méthode de construction d'une suite croissante d'espaces réduits dans lesquels on recherche une projection, éventuellement approchée, de la solution. L'application à des problèmes symétriques et non symétriques montre l'efficacité de cet algorithme. Le préconditionneur proposé est appliqué également dans ce contexte et permet de définir une meilleure norme pour l'approximation de la solution. On propose finalement une application de ces méthodes dans le cadre de l'homogénéisation numérique de matériaux hétérogènes dont la géométrie est extraite d'images. On présente tout d'abord des traitements particuliers de la géométrie ainsi que des conditions aux limites pour mettre le problème sous une forme adaptée à l'utilisation des méthodes d'approximation de tenseurs. Une démarche d'approximation adaptative basée sur un estimateur d'erreur a posteriori est utilisée afin de garantir une précision donnée sur les quantités d'intérêt que sont les propriétés effectives. La méthodologie est en premier lieu développée pour l'estimation de propriétés thermiques du matériau, puis est étendue à l'élasticité linéaire.

L'objectif de cette thèse était de proposer, puis de valider expérimentalement, un ensemble de méthodes algorithmiques permettant le remaillage parallèle de maillages distribués, en s'appuyant sur une méthode séquentielle de remaillage préexistante. Cet objectif a été atteint par étapes : définition de structures de données et de schémas de communication adaptés aux maillages distribués, permettant le déplacement à moindre coût des interfaces entre sous-domaines sur les processeurs d'une architecture à mémoire distribuée ; utilisation d'algorithmes de répartition dynamique de la charge adaptés aux techniques parallèles de remaillage ; conception d'algorithmes parallèles permettant de scinder le problème global de remaillage parallèle en plusieurs sous-tâches séquentielles, susceptibles de s'exécuter concurremment sur les processeurs de la machine parallèle. Ces contributions ont été mises en oeuvre au sein de la bibliothèque parallèle PaMPA, en s'appuyant sur les briques logicielles MMG3D (remaillage séquentiel de maillages tétraédriques) et PT-Scotch (repartitionnement parallèle de graphes). La bibliothèque PaMPA offre ainsi les fonctionnalités suivantes : communication transparente entre processeurs voisins des valeurs portées par les noeuds, les éléments, etc. ;remaillage, selon des critères fournis par l'utilisateur, de portions du maillage distribué, en offrant une qualité constante, que les éléments à remailler soient portés par un unique processeur ou bien répartis sur plusieurs d'entre eux ; répartition et redistribution de la charge des maillages pour préserver l'efficacité des simulations après remaillage.

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Les modèles aux moments angulaires constituent des descriptions intermédiaires entre les modèles cinétiques et les modèles fluides. Dans ce manuscrit, les modèles aux moments angulaires basés sur un principe de minimisation d'entropie sont étudiés pour des applications en physique des plasmas. Ce mémoire se découpe en trois parties. La première est une contribution à la modélisation en physique des plasmas à travers le formalisme des modèles aux moments angulaires. Dans celle-ci, le domaine de validité de ces modèles est étudié en régimes non-collisionels. Il est également montré que les opérateurs de collisions proposés pour le modèle M1 permettent de retrouver des coefficients de transport plasma précis. La deuxième partie de ce document concerne la dérivation de méthodes numériques pour l'étude du transport de particules en temps long. Dans ce cadre, des schémas numériques appropriés pour le modèle M1, préservant l'asymptotique, sont construits et validés numériquement. La troisième partie représente un premier pas significatif vers la modélisation multi-espèces. Ici, le modèle aux moments angulaire M1, construit dans un référentiel mobile, est appliqué à la dynamique des gaz raréfiés. Les propriétés de ce modèle sont détaillées, un schéma numérique est proposé et une validation numérique est menée. / Angular moments models represent alternative descriptions situated in between the kinetic and the fluid models. In this work, angular moments models based on an entropy minimisation principle are considered for plasma physics applications. This manuscript is organised in three parts. The first one is a contribution to plasma physics modelling within the formalism of angular moments models. The validity domain of angular moments models in collisionless regimes is studied. It is also shown that the collisional operators proposed for the M1 angular moments model enable to recover accurate plasma transport coefficients. The second part of this document deals with the derivation of numerical methods for the long timescales particle transport. Appropriate asymptotic-preserving numerical schemes are designed for the M1 angular moments model and numerical validations are performed. The third part represents a first important step toward multi-species modelling. The M1 angular moments model in a moving frame is introduced and applied to rarefied gas dynamics. The model properties are highlighted, a numerical scheme is proposed and a numerical validation is carried out.

Une méthode numérique précise et efficace est proposée pour la simulation de corps déformables interagissant avec un écoulement incompressible. Les équations de Navier-Stokes, considérées dans leur formulation vorticité fonction de courant, sont discrétisées temporellement et spatialement à l'aide respectivement d'un schéma d'ordre 4 de Runge-Kutta et par des différences finies compactes. Grâce à l'utilisation d'un maillage uniforme, nous proposons un nouveau solveur direct au quatrième ordre pour l'équation de Poisson, permettant de garantir l'incompressibilité au zéro machine sur une grille optimale. L'introduction d'un corps déformable dans l'écoulement de fluide est réalisée au moyen d'une méthode de pénalisation de volume. La déformation du corps est imposée par l'utilisation d'un maillage lagrangien structuré mobile qui interagit avec le fluide environnant en raison des forces hydrodynamiques et du moment (calculés sur le maillage eulérien de référence). Une loi de contrôle efficace de la courbure d'un poisson anguilliforme nageant vers une cible prescrite est proposée. La méthode numérique développée prouve son efficacité et précision tant dans le cas de la nage du poisson mais aussi plus d'un grand nombre de problèmes d'interactions fluide-structure. / We present an efficient algorithm for simulation of deformable bodies interacting with two-dimensional incompressible flows. The temporal and spatial discretizations of the Navier--Stokes equations in vorticity stream-function formulation are based on classical fourth-order Runge--Kutta and compact finite differences, respectively. Using a uniform Cartesian grid we benefit from the advantage of a new fourth-order direct solver for the Poisson equation to ensure the incompressibility constraint down to machine zero over an optimal grid. For introducing a deformable body in fluid flow, the volume penalization method is used. A Lagrangian structured grid with prescribed motion covers the deformable body which is interacting with the surrounding fluid due to the hydrodynamic forces and the torque calculated on the Eulerian reference grid. An efficient law for controlling the curvature of an anguilliform fish, swimming toward a prescribed goal, is proposed which is based on the geometrically exact theory of nonlinear beams and quaternions. Validation of the developed method shows the efficiency and expected accuracy of the algorithm for fish-like swimming and also for a variety of fluid/solid interaction problems.