Dans cette thèse nous nous intéressons aux singularités d'espaces analytiques complexes définis comme le lieu des zéros d'un morphisme sans pente. Nous étudions dans un premier temps les cycles proches et les cycles évanescents associés à un tel morphisme. Dans un deuxième temps nous cherchons à comprendre la théorie de Hodge des morphismes sans pente.La première partie de cette thèse est consacrée à apporter des compléments au travail de P. Maisonobe sur les morphismes sans pente. Nous commençons par construire un morphisme de comparaison entre cycles proches algébriques (pour les $mathscr{D}$-modules) et cycles proches topologiques (pour les faisceaux pervers). Nous montrons ensuite que ce morphisme est un isomorphisme dans le cas d'un morphisme sans pente. Enfin nous construisons un foncteur cycles évanescents topologiques pour un morphisme sans pente et nous démontrons que ce foncteur et le foncteur cycles proches topologiques de P. Maisonobe se placent dans le diagramme de triangles exacts attendu.Dans la seconde partie de cette thèse nous étudions les morphismes sans pente pour les modules de Hodge mixtes. Nous démontrons dans un premier temps la commutativité des cycles proches et des cycles évanescents itérés appliqués à un module de Hodge mixte dans le cas d'un morphisme sans pente. Dans un deuxième temps nous définissons la notion << strictement sans pente >> pour un module de Hodge mixte et nous démontrons sa stabilité par image directe propre. Nous démontrons comme application la compatibilité de la filtration de Hodge et des filtrations de Kashiwara-Malgrange pour certains modules de Hodge purs supportés sur une hypersurface à singularités quasi-ordinaires. / In this thesis we are interested in singularities of complex varieties defined as the zero locus of a morphism without slope. In a first time we study nearby cycles and vanishing cycles associated to such morphisms. In a second time we want to understand Hodge theory of morphisms without slope.The first part of this thesis is devoted to add some complements to the work of P. Maisonobe on morphisms without slope. We start with the construction of a comparison morphism between algebraic nearby cycles (for $mathscr{D}$-modules) and topological nearby cycles (for perverse sheaves). Then we show that this morphism is an isomorphism in the case of a morphism without slope. Finally we construct a topological vanishing cycles functor for a morphism without slope et we prove that this functor and the topological nearby cycles functor of P. Maisonobe fit into the expected diagram of exact triangles.In the second part of the thesis we study morphisms without slope for mixed Hodge modules. We first show the commutativity of iterated nearby cycles and vanishing cycles applied to a mixed Hodge module in the case of a morphism without slope. Second we define the notion "strictly without slope" for a mixed Hodge module and we show that it is preserved by proper direct image. As an application we prove the compatibility of the Hodge filtration and Kashiwara-Malgrange filtrations for some pure Hodge modules with support an hypersurface with quasi-ordinary singularities.

This applied dissertation was designed to provide a better understanding of the effectiveness of out-of-class safety net corrective instructional activity practices conducted beyond regular classroom instruction for lower secondary level (9th- and 10th- grade high school) students within mastery learning educational environments. The study was designed to shed light on the impact and implications of these practices on Bloom’s vanishing point (Bloom, 1971) and Arlin’s leveling effect (Arlin & Westbury, 1976). Seven mastery learning structured international schools in geographic proximity, of similar size, and utilizing the same program of study were used in this study. Three of the schools that employed a safety net program were the basis of this study, and the four schools that did not have in place a safety net program were used as a control for this observational research. Normed Measures of Academic Progress (MAP) RIT scores (Northwest Evaluation Association, 2005), grade point averages, and safety net program data were used in a series of case-control tests to determine the effectiveness of out-of-class corrective instructional activity safety net programs for above-average and below-average achieving students. The mean study and control group RIT percentile ranking scores for the students was nearly 1 standard deviation above the averages reported by the Northwest Evaluation Association (2005), so these relative comparisons involved bright students. This large volume of data enabled analysis of the effects of out-of-class safety net activities on school-wide and individual improvement in literature, writing, mathematics, and comprehensive results. Series of conclusive nonparametric analysis were used instead of normal distribution tests because of the out-of-bounds skewed nature of the data. Analysis of the data suggested that safety netting programs benefit all students, irrespective of whether or not students received out-of-class corrective instructional activities. The MAP RIT scores of below- average achieving students were not affected by attending a school with a safety net program but their GPA results improved in all subjects. Arlin’s leveling effect (Arlin & Westbury, 1976) most likely accounted for improvement of MAP RIT scores for above- average students who attended a school with a safety net program but their GPA results were not affected. These contrasting benefits masked the school-wide test results, which suggested that a school district might not realize an overall increase in MAP RIT and GPA results when adopting a safety net program. Students identified in need of safety netting services benefited by having been placed in the program up to twice in any respective course, but a point of diminishing returns was reached when a student fell 3 or more units behind in a course in relation to the progress of the class.

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Cette thèse est consacrée à l'étude de la géométrie des variétés de Fano complexes en utilisant les propriétés des sous-faisceaux du fibré tangent et la géométrie du diviseur fondamental. Les résultats principaux compris dans ce texte sont : (i) Une généralisation de la conjecture de Hartshorne: une variété lisse projective est isomorphe à un espace projectif si et seulement si son fibré tangent contient un sous-faisceau ample.(ii) Stabilité du fibré tangent des variétés de Fano lisses de nombre de Picard un : à l'aide de théorèmes d'annulation sur les espaces hermitiens symétriques irréductibles de type compact M, nous montrons que pour presque toute intersection complète générale dans M, le fibré tangent est stable. La même méthode nous permet de donner une réponse sur la stabilité de la restriction du fibré tangent de l'intersection complète à une hypersurface générale.(iii) Non-annulation effective pour des variétés de Fano et ses applications : nous étudions la positivité de la seconde classe de Chern des variétés de Fano lisses de nombre de Picard un. Ceci nous permet de montrer un théorème de non-annulation pour les variétés de Fano lisses de dimension n et d'indice n-3. Comme application, nous étudions la géométrie anticanonique des variétés de Fano et nous calculons les constantes de Seshadri des diviseurs anticanoniques des variétés de Fano d'indice grand.(iv) Diviseurs fondamentaux des variétés de Moishezon lisses de dimension trois et de nombre de Picard un : nous montrons l'existence d'un diviseur lisse dans le système fondamental dans certain cas particulier. / This thesis is devoted to the study of complex Fano varieties via the properties of subsheaves of the tangent bundle and the geometry of the fundamental divisor. The main results contained in this text are:(i) A generalization of Hartshorne's conjecture: a projective manifold is isomorphic to a projective space if and only if its tangent bundle contains an ample subsheaf.(ii) Stability of tangent bundles of Fano manifolds with Picard number one: by proving vanishing theorems on the irreducible Hermitian symmetric spaces of compact type M, we establish that the tangent bundles of almost all general complete intersections in M are stable. Moreover, the same method also gives an answer to the problem of stability of the restriction of the tangent bundle of a complete intersection on a general hypersurface.(iii) Effective non-vanishing for Fano varieties and its applications: we study the positivity of the second Chern class of Fano manifolds with Picard number one, this permits us to prove a non-vanishing result for n-dimensional Fano manifolds with index n-3. As an application, we study the anticanonical geometry of Fano varieties and calculate the Seshadri constants of anticanonical divisors of Fano manifolds with large index.(iv) Fundamental divisors of smooth Moishezon threefolds with Picard number one: we prove the existence of a smooth divisor in the fundamental linear system in some special cases.

Cette thèse s'articule autour de deux thèmes : une transformation de B(H) introduite par Aluthge et la méthode d'Ansari-Enflo. La première partie fait l'objet de l'étude de la transformation d’Aluthge qui a eu un impact important ces dernières années en théorie des opérateurs. Des résultats optimaux sur la stabilité d'un certain nombre de classes d'opérateurs, telles que la classe des isométries partielles et les classes associées au comportement asymptotique d'un opérateur, sont fournis. Nous étudions également l'évolution d'invariants opératoriels, tels que le polynôme minimal, la fonction minimum, l'ascente et la descente, sous l'action de la transformation ; nous comparons plus précisément les suites des noyaux et images relatives aux itérés d'un opérateur et de sa transformée de Aluthge. La deuxième partie est l'occasion d'étudier la théorie d'Ansari-Enflo, qui a permis de gros progrès pour le problème du sous-espace hyper-invariant. Nous développons plus particulièrement la notion fondatrice de la méthode, celle de vecteur extrémal. La localisation et une nouvelle caractérisation de ces vecteurs sont données. Leur régularité et leur robustesse, au regard de différents paramètres, sont éprouvées. Enfin, nous comparons les vecteurs extrémaux d'un shift à poids et ceux associés à sa transformée d’Aluthge. Cette étude aboutit à la construction d'une suite de vecteurs extrémaux associés aux itérés de la transformation d’Aluthge, pour laquelle certaines propriétés sont mises en évidence. / This thesis is based on two topics : a transformation of B(H) introduced by Aluthge and the Ansari-Enflo method. In the first part, we study the Aluthge transformation which really had an impact on operator theory in the past ten years. Some optimal results about stability for several operators classes, such as isometries class and classes of operators defined by their asymptotic behaviour, are given. We also study changes generated by Aluthge transform about some usual tools in operator theory like minimum polynomial, minimum function, ascent and descent ; precisely, we compare iterated kernels and iterated ranges sequences related to an operator and to its Aluthge transform. The second part is devoted to the study of the Ansari-Enflo theory, which allowed to make progress in the hyper-invariant subspace problem. We develop the notion of extremal vectors which is the fundamental point of the theory. We clarify their spatial localization and a new caracterisation for these vectors is given. Regularity and robustness with regard to different parameters are tried and tested. Finally, we compare extremal vectors associated with weighted shifts and the one corresponding to their Aluthge transform. This study leads to build a sequence of extremal vectors associated with the iterated Aluthge transform, for which we highlight several properties.

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, Rühr- und Mischungsvorgänge in Flüssigmetallströmungen zu untersuchen, die mittels rotierender und wandernder Magnetfelder bzw. deren Kombination induziert werden. Im Mittelpunkt steht dabei die Charakterisierung der dreidimensionalen Strömungsstrukturen innerhalb zylindrischer Geometrien bei der Verwendung überkritischer Magnetfelder. Neben der Untersuchung der Strömungseigenschaften stellen die physikalische Modellierung der angreifenden Kräfte, die geeignete Wahl und Validierung eines effizienten numerischen Lösungsverfahrens und dessen Erweiterung für die Durchführung von Large Eddy Simulationen wesentliche Eckpfeiler dieser Arbeit dar.

The work in this thesis is separated into two parts. The first part deals with the load planning and sequencing problem for double-stack intermodal railcars, an operational problem found at many rail container terminals. In this problem, containers must be assigned to a platform on which the container will be loaded, and the loading order must be determined. These decisions are made with the objective of minimizing the costs associated with handling the containers, as well as minimizing the cost of containers left behind. The deterministic version of the problem can be cast as a shortest path problem on an ordered graph. This problem is challenging to solve because of the large size of the graph. We propose a two-stage heuristic based on the Iterative Deepening A* algorithm to compute solutions to the load planning and sequencing problem within a five-minute time budget. Next, we also illustrate how a Deep Q-learning algorithm can be used to heuristically solve the same problem.The second part of this thesis considers sequential models in deep learning. A recent strategy to circumvent the exploding and vanishing gradient problem in recurrent neural networks (RNNs) is to enforce recurrent weight matrices to be orthogonal or unitary. While this ensures stable dynamics during training, it comes at the cost of reduced expressivity due to the limited variety of orthogonal transformations. We propose a parameterization of RNNs, based on the Schur decomposition, that mitigates the exploding and vanishing gradient problem, while allowing for non-orthogonal recurrent weight matrices in the model. / Le travail de cette thèse est divisé en deux parties. La première partie traite du problème de planification et de séquencement des chargements de conteneurs sur des wagons, un problème opérationnel rencontré dans de nombreux terminaux ferroviaires intermodaux. Dans ce problème, les conteneurs doivent être affectés à une plate-forme sur laquelle un ou deux conteneurs seront chargés et l'ordre de chargement doit être déterminé. Ces décisions sont prises dans le but de minimiser les coûts associés à la manutention des conteneurs, ainsi que de minimiser le coût des conteneurs non chargés. La version déterministe du problème peut être formulé comme un problème de plus court chemin sur un graphe ordonné. Ce problème est difficile à résoudre en raison de la grande taille du graphe. Nous proposons une heuristique en deux étapes basée sur l'algorithme Iterative Deepening A* pour calculer des solutions au problème de planification et de séquencement de la charge dans un budget de cinq minutes. Ensuite, nous illustrons également comment un algorithme d'apprentissage Deep Q peut être utilisé pour résoudre heuristiquement le même problème. La deuxième partie de cette thèse examine les modèles séquentiels en apprentissage profond. Une stratégie récente pour contourner le problème de gradient qui explose et disparaît dans les réseaux de neurones récurrents (RNN) consiste à imposer des matrices de poids récurrentes orthogonales ou unitaires. Bien que cela assure une dynamique stable pendant l'entraînement, cela se fait au prix d'une expressivité réduite en raison de la variété limitée des transformations orthogonales. Nous proposons une paramétrisation des RNN, basée sur la décomposition de Schur, qui atténue les problèmes de gradient, tout en permettant des matrices de poids récurrentes non orthogonales dans le modèle.

Recurrent neural networks (RNN) are known for their notorious exploding and vanishing gradient problem (EVGP). This problem becomes more evident in tasks where the information needed to correctly solve them exist over long time scales, because it prevents important gradient components from being back-propagated adequately over a large number of steps. The papers written in this work formalizes gradient propagation in parametric and semi-parametric RNNs to gain a better understanding towards the source of this problem. The first paper introduces a simple stochastic algorithm (h-detach) that is specific to LSTM optimization and targeted towards addressing the EVGP problem. Using this we show significant improvements over vanilla LSTM in terms of convergence speed, robustness to seed and learning rate, and generalization on various benchmark datasets. The next paper focuses on semi-parametric RNNs and self-attentive networks. Self-attention provides a way by which a system can dynamically access past states (stored in memory) which helps in mitigating vanishing of gradients. Although useful, it is difficult to scale as the size of the computational graph grows quadratically with the number of time steps involved. In the paper we describe a relevancy screening mechanism, inspired by the cognitive process of memory consolidation, that allows for a scalable use of sparse self-attention with recurrence while ensuring good gradient propagation. / Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont connus pour leur problème de gradient d'explosion et de disparition notoire (EVGP). Ce problème devient plus évident dans les tâches où les informations nécessaires pour les résoudre correctement existent sur de longues échelles de temps, car il empêche les composants de gradient importants de se propager correctement sur un grand nombre d'étapes. Les articles écrits dans ce travail formalise la propagation du gradient dans les RNN paramétriques et semi-paramétriques pour mieux comprendre la source de ce problème. Le premier article présente un algorithme stochastique simple (h-detach) spécifique à l'optimisation LSTM et visant à résoudre le problème EVGP. En utilisant cela, nous montrons des améliorations significatives par rapport au LSTM vanille en termes de vitesse de convergence, de robustesse au taux d'amorçage et d'apprentissage, et de généralisation sur divers ensembles de données de référence. Le prochain article se concentre sur les RNN semi-paramétriques et les réseaux auto-attentifs. L'auto-attention fournit un moyen par lequel un système peut accéder dynamiquement aux états passés (stockés en mémoire), ce qui aide à atténuer la disparition des gradients. Bien qu'utile, il est difficile à mettre à l'échelle car la taille du graphe de calcul augmente de manière quadratique avec le nombre de pas de temps impliqués. Dans l'article, nous décrivons un mécanisme de criblage de pertinence, inspiré par le processus cognitif de consolidation de la mémoire, qui permet une utilisation évolutive de l'auto-attention clairsemée avec récurrence tout en assurant une bonne propagation du gradient.

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, Rühr- und Mischungsvorgänge in Flüssigmetallströmungen zu untersuchen, die mittels rotierender und wandernder Magnetfelder bzw. deren Kombination induziert werden. Im Mittelpunkt steht dabei die Charakterisierung der dreidimensionalen Strömungsstrukturen innerhalb zylindrischer Geometrien bei der Verwendung überkritischer Magnetfelder. Neben der Untersuchung der Strömungseigenschaften stellen die physikalische Modellierung der angreifenden Kräfte, die geeignete Wahl und Validierung eines effizienten numerischen Lösungsverfahrens und dessen Erweiterung für die Durchführung von Large Eddy Simulationen wesentliche Eckpfeiler dieser Arbeit dar.