Cette thèse présente des méthodes et des algorithmes pour l'évaluation de performance de modèles avec très grands espace d'états décrits par des formalismes de haut niveau. Parmi les différents formalismes couramment utilisés, on se place dans le cadre des Réseaux d'Automates Stochastiques (SAN). Le formalisme SAN se caractérise par la représentation de très grands systèmes par la composition de sous-systèmes (automates), où ces automates interagissent entre eux par des événements synchronisants ou des taux et des probabilités fonctionnels. <br /><br />La première partie de cette thèse s'intéresse au calcul des indices de performances transitoires pour des grands modèles. Lorsqu'on calcule des indices de performances transitoires, tel que la disponibilité ponctuelle, la méthode d'uniformisation est la plus souvent utilisée. Cependant le nombre d'itérations vecteur-matrice peut être très grand ce qui devient critique pour de très grands modèles. Des méthodes de détection du régime stationnaire peuvent réduire le coût de calcul en arrêtant les itérations lorsque le régime stationnaire est atteint. Dans cette thèse, nous proposons une adaptation et une comparaison de différentes méthodes de détection du régime stationnaire lorsque la matrice est stockée sous un format tensoriel. Les méthodes sont comparées selon deux critères : nombre d'itérations et précision des résultats.<br /><br />Dans la deuxième partie, nous présentons le formalisme SAN à temps discret. La définition formelle du formalisme SAN présentée dans cette thèse nous permet de définir la sémantique des modèles en temps discret que nous souhaitons exploiter. Nous définissons une nouvelle algèbre tensorielle (appelée Algèbre Tensorielle compleXe - ATX) capable d'exprimer cette sémantique. Pour cela, trois opérateurs sont définis afin de décrire différents comportement d'un système, tels que la simultanéité, la concurrence et le choix. Enfin, le principal apport de cette thèse réside dans la définition d'une formule tensorielle (appelée Descripteur discret) qui utilise cette nouvelle algèbre pour représenter un modèle SAN à temps discret de façon compacte. Nous montrons que ce descripteur discret permet aisément de générer la chaîne de Markov représentée par le modèle SAN.

Le produit tensoriel non abélien construit à partir de modules croisés sur un même groupe est en surjection sur le sous-groupe de commutateurs induit par les images des modules croisés. Les factorisations à travers chacun des modules croisés définissent des commutateurs généralisés. Les noyaux associés sont des quotients de groupes de relations entre commutateurs généralisés par des relations universelles. Toute l'homologie d'un groupe peut s'exprimer sous la forme de tels quotients. L'étude des identités vérifiées par le produit tensoriel, de l'exactitude à droite et de l'obstruction à l'exactitude à gauche permet d'expliciter plus ou moins complètement certains de ces quotients et d'établir des liens entre différents groupes de cette forme. Ces questions sont également liées à l'existence de sections compatibles avec les structures de module croisé et à l'éventuelle nullité de morphismes canoniques induits par la suite centrale descendante entre troisièmes groupes d'homologie.

Cette thèse est consacrée à l’étude des rangs matriciels et tensoriels des données multidimensionnelles, et au développement de méthodes d’estimation de ces rangs dans le cadre de la transformée en ondelettes. Pour cette étude, nous avons eu re-cours à la décomposition en paquets d’ondelettes et à l’algèbre multilinéaire. Une méthode d’optimisation stochastique bio-inspirée a été adaptée, avec pour objectif final de supprimer le bruit dans des images multidimensionnelles. Pour cela nous avons estimé les différentes valeurs des dimensions du sous-espace de tenseur pour tous les modes des coefficients des paquets d’ondelettes. Nous avons appliqué les méthodes de débruitage proposées à diverses images multidimensionnelles : images RGB, images multispectrales extraites d’images hyperspectrales de pièces métalliques, images par fluorescence des plantes, et images RX multispectrales. Finalement, une étude comparative a été réalisée avec trois principaux types d’algorithmes : d’une part, la méthode de Perona-Malik basée sur la diffusion ; deuxièmement, la troncature de HOSVD (Higher-Order Singular Value Decomposition) et MWF (Multiway Wiener Filtering) et troisièmement, un procédé basé sur la dé- composition en paquets d’ondelettes et MWF (Multiway Wiener Filtering), où les dimensions du sous-espace de signal sont estimées par un critère statistique plutôt que par une méthode d’optimisation. Les résultats sont prometteurs en termes de débruitage en réalité terrain. En définitive, nous aboutissons à un gain de temps avantageux durant le traitement des images hyperspectrales. / This thesis is devoted to study matrix and tensor ranks of multidimensional signalsand to the development of methods for estimating these ranks in the frameworkof the wavelet transform. For this study, we used the wavelet packet decompositionand the multilinear algebra. A bio-inspired stochastic optimization methodhas been adapted, with the ultimate objective of suppressing noise in multidimensionalimages. In order to ensure this, we have estimated the different values ofthe dimensions of the tensor subspace for all the modes of the coefficients of thewavelet packets.We have applied the proposed denoising methods to various multidimensionalimages: RGB images, multispectral images extracted from hyperspectralimages of metal parts, plant fluorescence images, and multispectral RX images.Finally, a comparative study was carried out with three main types of algorithms: onthe one hand, the Perona-Malik method based on diffusion; Second, the truncationof HOSVD and MWF, and thirdly, a method based on wavelet packet decompositionand MWF, where the dimensions of the signal subspace are estimated by a statisticalcriterion rather than by an optimization method. The results are promising in termsof denoising in grund truth. Ultimately, we achieve an advantageous time savingduring the acquisition of hyperspectral images.

Les méthodes de décomposition de domaine en espace ont prouvé leur utilité dans le cadre des architectures parallèles. Pour les problèmes d’évolution en temps, il est nécessaire d’introduire une dimension supplémentaire de parallélisme dans la direction du temps. Ceci peut alors être couplé avec des méthodes de type optimisé Schwarz waveform relaxation. Nous nous intéressons dans cette thèse aux méthodes directes de décomposition en temps. Nous en étudions particulièrement deux. Dans une première partie nous étudions la méthode de produit tensoriel, introduite par R. E. Lynch, J. R. Rice, et D. H. Thomas in 1963. Nous proposons une méthode d’optimisation des pas de temps, basée sur une étude d’erreur en variable de Fourier en temps. Nous menons cette étude sur les schémas d’Euler et de Newmark pour la discrétisation en temps de l’équation de la chaleur. Nous présentons ensuite des tests numériques établissant la validité de cette approche. Dans la seconde partie, nous étudions les méthodes dites de Bloc, introduites par Amodio et Brugnano en 1997. Nous comparons diverses implémentations de la méthode, basées sur différentes approximations de l’exponentielle de matrice. Nous traitons l’équation de la chaleur et l’équation des ondes, et montrons par une étude numérique bidimensionnelle la puissance de la méthode. / Domain decomposition methods in space applied to Partial Differential Equations (PDEs) expanded considerably thanks to their effectiveness (memory costs, calculation costs, better local conditioned problems) and this related to the development of massively parallel machines. Domain decomposition in space-time brings an extra dimension to this optimization. In this work, we study two different direct time-parallel methods for the resolution of Partial Differential Equations. The first part of this work is devoted to the Tensor-product space-time method introduced by R.E. Lynch, J. R. Rice, and D. H. Thomas in 1963. We analyze it in depth for Euler and Crank-Nicolson schemes in time applied to the heat equation. The method needs all time steps to be different, while accuracy is optimal when they are all equal (in the Euler case). Furthermore, when they are close to each other, the condition number of the linear problems involved becomes very big. We thus give for each scheme an algorithm to compute optimal time steps, and present numerical evidences of the quality of the method. The second part of this work deals with the numerical implementation of the Block method of Amodio and Brugnano presented in 1997 to solve the heat equation with Euler and Crank- Nicolson time schemes and the elasticity equation with Euler and Gear time schemes. Our implementation shows how the method is accurate and scalable.

Dans le premier chapitre, nous commençons par définir certains produits tensoriels et identifions leur dual. Nous donnons ensuite quelques propriétés des classes de Schatten. La fin du chapitre est dédiée à l’étude des espaces de Bochner à valeurs dans l'espace des opérateurs factorisables par un espace de Hilbert. Le deuxième chapitre est consacré aux multiplicateurs de Schur linéaires. Nous caractérisons les multiplicateurs bornés sur B(Lp, Lq) lorsque p est inférieur à q puis appliquons ce résultat pour obtenir de nouvelles relations d'inclusion entre espaces de multiplicateurs. Dans le troisième chapitre, nous caractérisons, au moyen de multiplicateurs de Schur linéaires, les multiplicateurs de Schur bilinéaires continus à valeurs dans l'espace des opérateurs à trace. Dans le quatrième chapitre, nous donnons divers résultats concernant les opérateurs intégraux multiples. En particulier, nous caractérisons les opérateurs intégraux triples à valeurs dans l'espace des opérateurs à trace puis nous donnons une condition nécessaire et suffisante pour qu'un opérateur intégral triple définisse une application complètement bornée sur le produit de Haagerup de l'espace des opérateurs compacts. Enfin, le cinquième chapitre est dédié à la résolution des problèmes de Peller. Nous commençons par étudier le lien entre opérateurs intégraux multiples et théorie de la perturbation pour le calcul fonctionnel des opérateurs autoadjoints pour finir par la construction de contre-exemples à ces problèmes. / In the first chapter, we define some tensor products and we identify their dual space. Then, we give some properties of Schatten classes. The end of the chapter is dedicated to the study of Bochner spaces valued in the space of operators that can be factorized by a Hilbert space.The second chapter is dedicated to linear Schur multipliers. We characterize bounded multipliers on B(Lp, Lq) when p is less than q and then apply this result to obtain new inclusion relationships among spaces of multipliers.In the third chapter, we characterize, by means of linear Schur multipliers, continuous bilinear Schur multipliers valued in the space of trace class operators. In the fourth chapter, we give several results concerning multiple operator integrals. In particular, we characterize triple operator integrals mapping valued in trace class operators and then we give a necessary and sufficient condition for a triple operator integral to define a completely bounded map on the Haagerup tensor product of compact operators. Finally, the fifth chapter is dedicated to the resolution of Peller's problems. We first study the connection between multiple operator integrals and perturbation theory for functional calculus of selfadjoint operators and we finish with the construction of counter-examples for those problems.

Cette thèse propose des techniques numériques visant à optimiser les méthodes itératives d'évaluation de performances de modèles Markoviens. Ces techniques s'appliquent à des modèles où la matrice de transition de la chaîne de Markov associée est stockée sous un format tensoriel. Particulièrement, le formalisme des réseaux d'automates stochastiques est employé pour la description des modèles. L'évaluation de performances cherchée est la détermination de l'état stationnaire de la chaîne de Markov (\emph(résolution)). De ce fait, les propriétés de l'algèbre tensorielle généralisée sont proposées et démontrées de façon à établir la base nécessaire aux algorithmes de résolution introduits. Le principal apport de cette thèse réside dans l'efficacité des ces algorithmes, qui est obtenue avec l'accélération des méthodes itératives. Ceci est fait à deux niveaux: la réduction du coût de chaque itération; et la réduction du nombre d'itérations nécessaire à la convergence. La multiplication d'un vecteur par une matrice sous format tensoriel (produit vecteur-descripteur) est l'opération de base des itérations. L'efficacité de cette opération est le premier objectif à atteindre. Le deuxième objectif est l'implémentation des méthodes de la puissance, d'Arnoldi et GMRES dans ses versions standards et pré-conditionnées de façon a minimiser le nombre d'itérations sans trop augmenter le coût de chaque itération. La totalité des concepts introduits est alors utilisée dans le logiciel PEPS 2.0. Plusieurs exemples pratiques de modèles en réseaux d'automates stochastiques ont été mesurés sur PEPS 2.0 pour illustrer les résultats de cette thèse.

Cette thèse est axée sur le problème de l'identification de modèles factoriels de séries temporelles et est à la rencontre des deux domaines de la Statistique, l'analyse des séries temporelles et l'analyse des données avec ses méthodes descriptives. La première étape de notre travail a pour but d'étendre à plusieurs séries temporelles discrètes, l'étude des composantes principales de Jenkins développée dans les années 70. Notre approche adapte l'analyse en composantes principales "classique" (ou ACP) aux séries temporelles en s'inspirant de la technique Singular Spectrum Analysis (ou SSA). Un principe est déduit et est appliqué au processus multidimensionnel générateur des séries. Une matrice de covariance à structure "remarquable" est construite autour de vecteurs al9;atoires décalés: elle exploite la chronologie, la stationnarité et la double dimension du processus. A l'aide de deux corollaires établis par Friedman B. dans les années 50 basés sur le produit tensoriel de matrices, et de propriétés de covariance des processus circulaires, nous approchons les éléments propres de la matrice de covariance. La forme générale des composantes principales de plusieurs séries temporelles est déduite. Dans le cas des processus "indépendants", une propriété des scores est établie et les composantes principales sont des moyennes mobiles des séries temporelles. A partir des résultats obtenus, une méthodologie est présentée permettant de construire des modèles factoriels de référence sur des ARMA vectoriels "indépendants". L'objectif est alors de projeter une nouvelle série dans un des modèles graphiques pour son identification et une première estimation de ses paramètres. Le travail s'effectue dans un cadre théorique, puis dans un cadre expérimental en simulant des échantillons de trajectoires AR(1) et MA(1) stationnaires, "indépendantes" et à coefficients symétriques. Plusieurs ACP, construites sur la matrice temporelle issue de la simulation, produisent de bonnes qualités de représentation des processus qui se regroupent ou s'opposent selon leur type en préservant la propriété des scores et la symétrie dans le comportement des valeurs propres. Mais, ces modèles factoriels reflètent avant tout la variabilité des bruits de la simulation. Directement basées sur les autocorrélations, de nouvelles ACP donnent de meilleurs résultats quels que soient les échantillons. Un premier modèle factoriel de référence est retenu pour des séries à forts coefficients. La description et la mesure d'éventuels changements structurels conduisent à introduire des oscillateurs, des fréquences et des mesures entropiques. C'est l'approche structurelle. Pour établir une possible non-linéarité entre les nombreux critères et pour augmenter la discrimination entre les séries, une analyse des correspondances multiples suivie d'une classification est élaborée sur les entropies et produit un deuxième modèle de référence avec trois classes de processus dont celle des processus à faibles coefficients. Ce travail permet également d'en déduire une méthode d'analyse de séries temporelles qui combine à la fois, l'approche par les autocorrélations et l'approche par les entropies, avec une visualisation par des méthodes factorielles. La méthode est appliquée à des trajectoires AR(2) et MA(2) simulées et fournit deux autres modèles factoriels de référence.

Les méthodes de décomposition de domaine en espace ont prouvé leur utilité dans le cadre des architectures parallèles. Pour les problèmes d'évolution en temps, il est nécessaire d'introduire une dimension supplémentaire de parallélisme dans la direction du temps. Ceci peut alors être couplé avec des méthodes de type optimisé Schwarz waveform relaxation. Nous nous intéressons dans cette thèse aux méthodes directes de décomposition en temps. Nous en étudions particulièrement deux. Dans une première partie nous étudions la méthode de produit tensoriel, introduite par R. E. Lynch, J. R. Rice, et D. H. Thomas in 1963. Nous proposons une méthode d'optimisation des pas de temps, basée sur une étude d'erreur en variable de Fourier en temps. Nous menons cette étude sur les schémas d'Euler et de Newmark pour la discrétisation en temps de l'équation de la chaleur. Nous présentons ensuite des tests numériques établissant la validité de cette approche. Dans la seconde partie, nous étudions les méthodes dites de Bloc, introduites par Amodio et Brugnano en 1997. Nous comparons diverses implémentations de la méthode, basées sur différentes approximations de l'exponentielle de matrice. Nous traitons l'équation de la chaleur et l'équation des ondes, et montrons par une étude numérique bidimensionnelle la puissance de la méthode.

L'objectif de ce mémoire est de présenter une étude aussi complète que possible de l'effet Stark dans les toupies asymétriques de type X2Y4 possédant le groupe de symétrie D2h et de l'appliquer au problème de la spectroscopie de l'éthylène piégé dans une zéolithe. Pour la première fois, un formalisme tensoriel adapté à l'étude de l'effet Stark pour la chaine de groupes O(3) D2h a été développé. Parallèlement au développement du modèle théorique, des programmes informatiques ont été mis au point sous la forme d'une nouvelle génération de logiciel appelé D2hTDS-ST utilisant une base plus simple, permettant une économie en temps de calcul. Sur la base des outils théoriques et informatiques ainsi qu'à partir des spectres expérimentaux enregistrés au laboratoire, nous avons fait une première estimation de la valeur du champ électrique effectif moyen produit par la silicalite-1. Les valeurs du champ électrique obtenues avec notre méthode sont cohérentes avec les valeurs obtenues par les calculs ab initio PBE1PBE6-31++G(2d,2p).

Depuis le succès croissant des systèmes mobiles au cours des années 1990, les nouvelles technologies sans fil ont été développées afin de répondre à la demande croissante de services multimédias de haute qualité avec des taux d'erreur les plus faibles possibles. Un moyen intéressant pour améliorer les performances et obtenir de meilleurs taux de transmission consiste à combiner l'utilisation de plusieurs diversités avec un accès de multiplexage dans le cadre des systèmes MIMO. L'utilisation de techniques de sur-échantillonnage, d'étalement et de multiplexage, et de diversités supplémentaires conduit à des signaux multidimensionnels, au niveau de la réception, qui satisfont des modèles tensoriels. Cette thèse propose une nouvelle approche tensorielle basée sur un codage spatio-temporel tensoriel (TST) pour les systèmes de communication sans fil MIMO. Les signaux reçus par plusieurs antennes forment un tenseur d'ordre quatre qui satisfait un nouveau modèle tensoriel, modèle PARATUCK-(2,4) (PT-(2,4)). Une analyse de performance est réalisée pour le système TST ainsi que pour un système spatio-temporel-fréquentiel (STF) récemment proposé dans la littérature, avec l'obtention du gain maximum de diversité dans le cas d'un canal à évanouissement plat. Un système de transmission basé sur le codage TST est proposé pour les systèmes MIMO avec plusieurs utilisateurs. Une nouvelle décomposition tensorielle est introduite, appelée PT-(N1,N). Cette thèse établit les conditions d'unicité du modèle PT-(N1,N). À partir de ces résultats, différents récepteurs semi-aveugles sont proposés pour une estimation conjointe des symboles transmis et du canal, pour les systèmes TST et STF.