Simulation de flammes interactives en temps réel

Vidéos et images des résultats disponible à : http://www.iro.umontreal.ca/labs/infographie/theses/fatnasss/

Dynamo Magnétohydrodynamique en champ moyen

De nos jours, il est bien accepté que le cycle magnétique de 11 ans du Soleil est l'oeuvre d'une dynamo interne présente dans la zone convective. Bien qu'avec la puissance de calculs des ordinateurs actuels il soit possible, à l'aide de véritables simulations magnétohydrodynamiques, de résoudre le champ magnétique et la vitessse dans toutes les directions spatiales, il n'en reste pas moins que pour étudier l'évolution temporelle et spatiale de la dynamo solaire à grande échelle, il reste avantageux de travailler avec des modèles plus simples. Ainsi, nous avons utilisé un modèle simplifié de la dynamo solaire, nommé modèle de champ moyen, pour mieux comprendre les mécanismes importants à l'origine et au maintien de la dynamo solaire. L'insertion d'un tenseur-alpha complet dans un modèle dynamo de champ moyen, provenant d'un modèle global-MHD [Ghizaru et al., 2010] de la convection solaire, nous a permis d'approfondir le rôle que peut jouer la force électromotrice dans les cycles magnétiques produits par ce modèle global. De cette façon, nous avons pu reproduire certaines caractéristiques observées dans les cycles magnétiques provenant de la simulation de Ghizaru et al., 2010. Tout d'abord, le champ magnétique produit par le modèle de champ moyen présente deux modes dynamo distincts. Ces modes, de périodes similaires, sont présents et localisés sensiblement aux mêmes rayons et latitudes que ceux produits par le modèle global. Le fait que l'on puisse reproduire ces deux modes dynamo est dû à la complexité spatiale du tenseur-alpha. Par contre, le rapport entre les périodes des deux modes présents dans le modèle de champ moyen diffère significativement de celui trouvé dans le modèle global. Par ailleurs, on perd l'accumulation d'un fort champ magnétique sous la zone convective dans un modèle où la rotation différentielle n'est plus présente. Ceci suggère que la présence de rotation différentielle joue un rôle non négligeable dans l'accumulation du champ magnétique à cet endroit. Par ailleurs, le champ magnétique produit dans un modèle de champ moyen incluant un tenseur-alpha sans pompage turbulent global est très différent de celui produit par le tenseur original. Le pompage turbulent joue donc un rôle fondamental au sein de la distribution spatiale du champ magnétique. Il est important de souligner que les modèles dépourvus d'une rotation différentielle, utilisant le tenseur-alpha original ou n'utilisant pas de pompage turbulent, parviennent tous deux à produire une dynamo oscillatoire. Produire une telle dynamo à l'aide d'un modèle de ce type n'est pas évident, a priori. Finalement, l'intensité ainsi que le type de profil de circulation méridienne utilisés sont des facteurs affectant significativement la distribution spatiale de la dynamo produite.

Optimisation des horaires des agents et du routage des appels dans les centres d’appels

Nous étudions la gestion de centres d'appels multi-compétences, ayant plusieurs types d'appels et groupes d'agents. Un centre d'appels est un système de files d'attente très complexe, où il faut généralement utiliser un simulateur pour évaluer ses performances. Tout d'abord, nous développons un simulateur de centres d'appels basé sur la simulation d'une chaîne de Markov en temps continu (CMTC), qui est plus rapide que la simulation conventionnelle par événements discrets. À l'aide d'une méthode d'uniformisation de la CMTC, le simulateur simule la chaîne de Markov en temps discret imbriquée de la CMTC. Nous proposons des stratégies pour utiliser efficacement ce simulateur dans l'optimisation de l'affectation des agents. En particulier, nous étudions l'utilisation des variables aléatoires communes. Deuxièmement, nous optimisons les horaires des agents sur plusieurs périodes en proposant un algorithme basé sur des coupes de sous-gradients et la simulation. Ce problème est généralement trop grand pour être optimisé par la programmation en nombres entiers. Alors, nous relaxons l'intégralité des variables et nous proposons des méthodes pour arrondir les solutions. Nous présentons une recherche locale pour améliorer la solution finale. Ensuite, nous étudions l'optimisation du routage des appels aux agents. Nous proposons une nouvelle politique de routage basé sur des poids, les temps d'attente des appels, et les temps d'inoccupation des agents ou le nombre d'agents libres. Nous développons un algorithme génétique modifié pour optimiser les paramètres de routage. Au lieu d'effectuer des mutations ou des croisements, cet algorithme optimise les paramètres des lois de probabilité qui génèrent la population de solutions. Par la suite, nous développons un algorithme d'affectation des agents basé sur l'agrégation, la théorie des files d'attente et la probabilité de délai. Cet algorithme heuristique est rapide, car il n'emploie pas la simulation. La contrainte sur le niveau de service est convertie en une contrainte sur la probabilité de délai. Par après, nous proposons une variante d'un modèle de CMTC basé sur le temps d'attente du client à la tête de la file. Et finalement, nous présentons une extension d'un algorithme de coupe pour l'optimisation stochastique avec recours de l'affectation des agents dans un centre d'appels multi-compétences.

Conception, synthèse et caractérisation de nouvelles macromolécules branchées biocompatibles pour encapsuler des principes actifs hydrophobes

La vectorisation des médicaments est une approche très prometteuse tant sur le plan médical qu’économique pour la livraison des substances actives ayant une faible biodisponibilité. Dans ce contexte, les polymères en étoile et les dendrimères, macromolécules symétriques et branchées, semblent être les solutions de vectorisation les plus attrayantes. En effet, ces structures peuvent combiner efficacement une stabilité élevée dans les milieux biologiques à une capacité d’encapsulation des principes actifs. Grâce à leur architecture bien définie, ils permettent d’atteindre un très haut niveau de reproductibilité de résultats, tout en évitant le problème de polydispersité. Bien que des nombreuses structures dendritiques aient été proposées ces dernières années, il est cependant à noter que la conception de nouveaux nanovecteurs dendritiques efficaces est toujours d’actualité. Ceci s’explique par des nombreuses raisons telles que celles liées à la biocompatibilité, l’efficacité d’encapsulation des agents thérapeutiques, ainsi que par des raisons économiques. Dans ce projet, de nouvelles macromolécules branchées biocompatibles ont été conçues, synthétisées et évaluées. Pour augmenter leur efficacité en tant qu’agents d’encapsulations des principes actifs hydrophobes, les structures de ces macromolécules incluent un coeur central hydrophobe à base de porphyrine, décanediol ou trioléine modifié et, également, une couche externe hydrophile à base d’acide succinique et de polyéthylène glycol. Le choix des éléments structuraux de futures dendrimères a été basé sur les données de biocompatibilité, les résultats de nos travaux de synthèse préliminaires, ainsi que les résultats de simulation in silico réalisée par une méthode de mécanique moléculaire. Ces travaux ont permis de choisir des composés les plus prometteurs pour former efficacement et d’une manière bien contrôlable des macromolécules polyesters. Ils ont aussi permis d’évaluer au préalable la capacité de futurs dendrimères de capter une molécule médicamenteuse (itraconazole). Durant cette étape, plusieurs nouveaux composés intermédiaires ont été obtenus. L’optimisation des conditions menant à des rendements réactionnels élevés a été réalisée. En se basant sur les travaux préliminaires, l’assemblage de nouveaux dendrimères de première et de deuxième génération a été effectué, en utilisant les approches de synthèse divergente et convergente. La structure de nouveaux composés a été prouvée par les techniques RMN du proton et du carbone 13C, spectroscopie FTIR, UV-Vis, analyse élémentaire, spectrométrie de masse et GPC. La biocompatibilité de produits a été évaluée par les tests de cytotoxicité avec le MTT sur les macrophages murins RAW-262.7. La capacité d’encapsuler les principes actifs hydrophobes a été étudiée par les tests avec l’itraconazole, un antifongique puissant mais peu biodisponible. La taille de nanoparticules formées dans les solutions aqueuses a été mesurée par la technique DLS. Ces mesures ont montré que toutes les structures dendritiques ont tendance à former des micelles, ce qui exclue leurs applications en tant que nanocapsules unimoléculaires. L’activité antifongique des formulations d’itraconazole encapsulé avec les dendrimères a été étudiée sur une espèce d’un champignon pathogène Candida albicans. Ces tests ont permis de conclure que pour assurer l’efficacité du traitement, un meilleur contrôle sur le relargage du principe actif était nécessaire.

Les instabilités magnétohydrodynamiques dans EULAG-MHD.

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.

Simulation-Based Finite and Large Sample Tests in Multivariate Regressions.

In the context of multivariate linear regression (MLR) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. In this paper, we propose a general method for constructing exact tests of possibly nonlinear hypotheses on the coefficients of MLR systems. For the case of uniform linear hypotheses, we present exact distributional invariance results concerning several standard test criteria. These include Wilks' likelihood ratio (LR) criterion as well as trace and maximum root criteria. The normality assumption is not necessary for most of the results to hold. Implications for inference are two-fold. First, invariance to nuisance parameters entails that the technique of Monte Carlo tests can be applied on all these statistics to obtain exact tests of uniform linear hypotheses. Second, the invariance property of the latter statistic is exploited to derive general nuisance-parameter-free bounds on the distribution of the LR statistic for arbitrary hypotheses. Even though it may be difficult to compute these bounds analytically, they can easily be simulated, hence yielding exact bounds Monte Carlo tests. Illustrative simulation experiments show that the bounds are sufficiently tight to provide conclusive results with a high probability. Our findings illustrate the value of the bounds as a tool to be used in conjunction with more traditional simulation-based test methods (e.g., the parametric bootstrap) which may be applied when the bounds are not conclusive.

Simulation-Based Finite-Sample Normality Tests in Linear Regressions

In the literature on tests of normality, much concern has been expressed over the problems associated with residual-based procedures. Indeed, the specialized tables of critical points which are needed to perform the tests have been derived for the location-scale model; hence reliance on available significance points in the context of regression models may cause size distortions. We propose a general solution to the problem of controlling the size normality tests for the disturbances of standard linear regression, which is based on using the technique of Monte Carlo tests.

Simulation-Based Finite-and Large-sample Inference Methods in Multivariate Regressions and Seemingly Unrelated Regressions

In the context of multivariate regression (MLR) and seemingly unrelated regressions (SURE) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. in this paper, we propose finite-and large-sample likelihood-based test procedures for possibly non-linear hypotheses on the coefficients of MLR and SURE systems.

Testing Mean-Variance Efficiency in CAPM with Possibly Non-Gaussian Errors : An Exact Simulation-Based Approach

In this paper we propose exact likelihood-based mean-variance efficiency tests of the market portfolio in the context of Capital Asset Pricing Model (CAPM), allowing for a wide class of error distributions which include normality as a special case. These tests are developed in the frame-work of multivariate linear regressions (MLR). It is well known however that despite their simple statistical structure, standard asymptotically justified MLR-based tests are unreliable. In financial econometrics, exact tests have been proposed for a few specific hypotheses [Jobson and Korkie (Journal of Financial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gib-bons, Ross and Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)], most of which depend on normality. For the gaussian model, our tests correspond to Gibbons, Ross and Shanken’s mean-variance efficiency tests. In non-gaussian contexts, we reconsider mean-variance efficiency tests allowing for multivariate Student-t and gaussian mixture errors. Our framework allows to cast more evidence on whether the normality assumption is too restrictive when testing the CAPM. We also propose exact multivariate diagnostic checks (including tests for multivariate GARCH and mul-tivariate generalization of the well known variance ratio tests) and goodness of fit tests as well as a set estimate for the intervening nuisance parameters. Our results [over five-year subperiods] show the following: (i) multivariate normality is rejected in most subperiods, (ii) residual checks reveal no significant departures from the multivariate i.i.d. assumption, and (iii) mean-variance efficiency tests of the market portfolio is not rejected as frequently once it is allowed for the possibility of non-normal errors.

Finite-Sample Simulation-Based Inference in VAR Models with Applications to Order Selection and Causality Testing

Statistical tests in vector autoregressive (VAR) models are typically based on large-sample approximations, involving the use of asymptotic distributions or bootstrap techniques. After documenting that such methods can be very misleading even with fairly large samples, especially when the number of lags or the number of equations is not small, we propose a general simulation-based technique that allows one to control completely the level of tests in parametric VAR models. In particular, we show that maximized Monte Carlo tests [Dufour (2002)] can provide provably exact tests for such models, whether they are stationary or integrated. Applications to order selection and causality testing are considered as special cases. The technique developed is applied to quarterly and monthly VAR models of the U.S. economy, comprising income, money, interest rates and prices, over the period 1965-1996.

Simulation of the postoperative trunk appearance in scoliosis surgery

Persistence of external trunk asymmetry after scoliosis surgical treatment is frequent and difficult to predict by clinicians. This is a significant problem considering that correction of the apparent deformity is a major factor of satisfaction for the patients. A simulation of the correction on the external appearance would allow the clinician to illustrate to the patient the potential result of the surgery and would help in deciding on a surgical strategy that could most improve his/her appearance. We describe a method to predict the scoliotic trunk shape after a spine surgical intervention. The capability of our method was evaluated using real data of scoliotic patients. Results of the qualitative evaluation were very promising and a quantitative evaluation based on the comparison of the simulated and the actual postoperative trunk surface showed an adequate accuracy for clinical assessment. The required short simulation time also makes our approach an eligible candidate for a clinical environment demanding interactive simulations.