4 resultados para INSTABILITIES
em Université de Montréal, Canada
Resumo:
L’objectif de ce mémoire de maîtrise est de développer et de caractériser diverses sources de neutres réactifs destinées à des études fondamentales des interactions plasmas-surfaces. Ce projet s’inscrit dans le cadre d’une vaste étude de la physique des interactions plasmas-parois mises en jeu dans les procédés de gravure par plasma des matériaux de pointe. Une revue de la littérature scientifique sur les diverses méthodes permettant de générer des faisceaux de neutres réactifs nous a permis de sélectionner deux types de sources. La première, une source pyrolitique, a été caractérisée par spectrométrie de masse en utilisant le C2F6 comme molécule mère. Nous avons montré que le C2F6 était dissocié à plus de 90% à 1000ºC et qu’il formait du CF4, lui-même dissocié en CF2 vers 900ºC. Ces résultats ont été validés à l’aide d’un modèle basé sur des calculs d’équilibres chimiques, qui a aussi prédit la formation de F à 1500ºC. La seconde source, un plasma entretenu par une onde électromagnétique de surfaces, a été caractérisée par spectroscopie optique d’émission et par interférométrie haute fréquence. Dans le cas du plasma d’argon créé par un champ électromagnétique (>GHz), nos travaux ont révélé une distribution en énergie des électrons à trois températures avec Te-low>Te-high
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Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011.
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Les mécanismes qui entretiennent le cycle magnétique solaire sont encore aujourd’hui relativement mal compris. Entre autres, certains travaux suggèrent la présence d’insta- bilités magnétohydrodynamiques qui pourraient avoir une influence significative sur la période du cycle par leur capacité à accélérer la destruction des structures magnétiques à grandes échelles. Nous analysons la présence des instabilités au sein des simulations effectuées à l’aide du modèle EULAG-MHD en utilisant premièrement une méthodologie basée sur un proxy spécifique associé à l’instabilité et en le comparant à un proxy similaire, mais pour le cycle magnétique solaire observé dans notre modèle. Cette méthodologie fait ressortir une évolution temporellement cyclique du proxy de l’instabilité avec des amplitudes similaires au proxy du cycle magnétique, mais présentant un léger déphasage. Nous poursuivons cette analyse en appliquant une méthode se basant sur le découpage de “zones instables” via le critère de Tayler dans la zone stable de notre modèle. L’application expose une migration équatoriale d’une zone instable qui débute à très hautes latitudes aux pôles, passe par le champ toroïdal classique, accélère et atteint l’équateur. Cette zone instable semble accélérer la destruction du champ magnétique présent, laissant place au nouveau champ pour la prochaine demie-période du cycle. La combinaison de ces deux analyses permet d’énoncer un scénario plausible qui inclut les effets d’une telle instabilité sur le cycle magnétique ainsi que sur la stabilité globale de notre simulation. Dans ce scénario, il est important de noter que les inversions de polarités semblent indépendantes de cette instabilité, qui ne ferait qu’accélérer le processus de destruction du champ déjà en place.
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Diverses méthodes ont été utilisées pour étudier les étoiles Wolf-Rayet (WR) dans le but de comprendre les phénomènes physiques variés qui prennent place dans leur vent dense. Pour étudier la variabilité qui n'est pas strictement périodique et ayant des caractéristiques différentes d'une époque à l'autre, il faut observer pendant des périodes de temps suffisamment longues en adopter un échantillonnage temporel élevé pour être en mesure d'identifier les phénomènes physiques sous-jacents. À l'été 2013, des astronomes professionnels et amateurs du monde entier ont contribué à une campagne d'observation de 4 mois, principalement en spectroscopie, mais aussi en photométrie, polarimétrie et en interférométrie, pour observer les 3 premières étoiles Wolf-Rayet découvertes: WR 134 (WN6b), WR 135 (WC8) et WR 137 (WC7pd + O9). Chacune de ces étoiles est intéressante à sa manière, chacune présentant une variété différente de structures dans son vent. Les données spectroscopiques de cette campagne ont été réduites et analysées pour l'étoile présumée simple WR 134 pour mieux comprendre le comportement de sa variabilité périodique à long terme dans le cadre d'une étude des régions d'interactions en corotation (CIRs) qui se retrouvent dans son vent. Les résultats de cette étude sont présentés dans ce mémoire.