Extension of Wu-Peters bounds to Catmull-Clark and 4-8 subdivision

La méthode de subdivision Catmull-Clark ainsi que la méthode de subdivision Loop sont des normes industrielle de facto. D'autre part, la méthode de subdivision 4-8 est bien adaptée à la subdivision adaptative, parce que cette méthode augmente le nombre de faces ou de sommets par seulement un facteur de 2 à chaque raffinement. Cela promet d'être plus pratique pour atteindre un niveau donné de précision. Dans ce mémoire, nous présenterons une méthode permettant de paramétrer des surfaces de subdivision de la méthode Catmull-Clark et de la méthode 4-8. Par conséquent, de nombreux algorithmes mis au point pour des surfaces paramétriques pourrant être appliqués aux surfaces de subdivision Catmull-Clark et aux surfaces de subdivision 4-8. En particulier, nous pouvons calculer des bornes garanties et réalistes sur les patches, un peu comme les bornes correspondantes données par Wu-Peters pour la méthode de subdivision Loop.

Reliable Solid Modelling Using Subdivision Surfaces

Les surfaces de subdivision fournissent une méthode alternative prometteuse dans la modélisation géométrique, et ont des avantages sur la représentation classique de trimmed-NURBS, en particulier dans la modélisation de surfaces lisses par morceaux. Dans ce mémoire, nous considérons le problème des opérations géométriques sur les surfaces de subdivision, avec l'exigence stricte de forme topologique correcte. Puisque ce problème peut être mal conditionné, nous proposons une approche pour la gestion de l'incertitude qui existe dans le calcul géométrique. Nous exigeons l'exactitude des informations topologiques lorsque l'on considère la nature de robustesse du problème des opérations géométriques sur les modèles de solides, et il devient clair que le problème peut être mal conditionné en présence de l'incertitude qui est omniprésente dans les données. Nous proposons donc une approche interactive de gestion de l'incertitude des opérations géométriques, dans le cadre d'un calcul basé sur la norme IEEE arithmétique et la modélisation en surfaces de subdivision. Un algorithme pour le problème planar-cut est alors présenté qui a comme but de satisfaire à l'exigence topologique mentionnée ci-dessus.

Markovian Processes, Two-Sided Autoregressions and Finite-Sample Inference for Stationary and Nonstationary Autoregressive Processes.

In this paper, we develop finite-sample inference procedures for stationary and nonstationary autoregressive (AR) models. The method is based on special properties of Markov processes and a split-sample technique. The results on Markovian processes (intercalary independence and truncation) only require the existence of conditional densities. They are proved for possibly nonstationary and/or non-Gaussian multivariate Markov processes. In the context of a linear regression model with AR(1) errors, we show how these results can be used to simplify the distributional properties of the model by conditioning a subset of the data on the remaining observations. This transformation leads to a new model which has the form of a two-sided autoregression to which standard classical linear regression inference techniques can be applied. We show how to derive tests and confidence sets for the mean and/or autoregressive parameters of the model. We also develop a test on the order of an autoregression. We show that a combination of subsample-based inferences can improve the performance of the procedure. An application to U.S. domestic investment data illustrates the method.

Finite-Sample Inference Methods for Simultaneous Equations and Models with Unobserved and Generated Regressors

We propose finite sample tests and confidence sets for models with unobserved and generated regressors as well as various models estimated by instrumental variables methods. The validity of the procedures is unaffected by the presence of identification problems or \"weak instruments\", so no detection of such problems is required. We study two distinct approaches for various models considered by Pagan (1984). The first one is an instrument substitution method which generalizes an approach proposed by Anderson and Rubin (1949) and Fuller (1987) for different (although related) problems, while the second one is based on splitting the sample. The instrument substitution method uses the instruments directly, instead of generated regressors, in order to test hypotheses about the \"structural parameters\" of interest and build confidence sets. The second approach relies on \"generated regressors\", which allows a gain in degrees of freedom, and a sample split technique. For inference about general possibly nonlinear transformations of model parameters, projection techniques are proposed. A distributional theory is obtained under the assumptions of Gaussian errors and strictly exogenous regressors. We show that the various tests and confidence sets proposed are (locally) \"asymptotically valid\" under much weaker assumptions. The properties of the tests proposed are examined in simulation experiments. In general, they outperform the usual asymptotic inference methods in terms of both reliability and power. Finally, the techniques suggested are applied to a model of Tobin’s q and to a model of academic performance.

Identification, Weak Instruments and Statistical Inference in Econometrics

We discuss statistical inference problems associated with identification and testability in econometrics, and we emphasize the common nature of the two issues. After reviewing the relevant statistical notions, we consider in turn inference in nonparametric models and recent developments on weakly identified models (or weak instruments). We point out that many hypotheses, for which test procedures are commonly proposed, are not testable at all, while some frequently used econometric methods are fundamentally inappropriate for the models considered. Such situations lead to ill-defined statistical problems and are often associated with a misguided use of asymptotic distributional results. Concerning nonparametric hypotheses, we discuss three basic problems for which such difficulties occur: (1) testing a mean (or a moment) under (too) weak distributional assumptions; (2) inference under heteroskedasticity of unknown form; (3) inference in dynamic models with an unlimited number of parameters. Concerning weakly identified models, we stress that valid inference should be based on proper pivotal functions —a condition not satisfied by standard Wald-type methods based on standard errors — and we discuss recent developments in this field, mainly from the viewpoint of building valid tests and confidence sets. The techniques discussed include alternative proposed statistics, bounds, projection, split-sampling, conditioning, Monte Carlo tests. The possibility of deriving a finite-sample distributional theory, robustness to the presence of weak instruments, and robustness to the specification of a model for endogenous explanatory variables are stressed as important criteria assessing alternative procedures.

Modélisation procédurale par composants

Le réalisme des images en infographie exige de créer des objets (ou des scènes) de plus en plus complexes, ce qui entraîne des coûts considérables. La modélisation procédurale peut aider à automatiser le processus de création, à simplifier le processus de modification ou à générer de multiples variantes d'une instance d'objet. Cependant même si plusieurs méthodes procédurales existent, aucune méthode unique permet de créer tous les types d'objets complexes, dont en particulier un édifice complet. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse proposent deux solutions au problème de la modélisation procédurale: une solution au niveau de la géométrie de base, et l’autre sous forme d'un système général adapté à la modélisation des objets complexes. Premièrement, nous présentons le bloc, une nouvelle primitive de modélisation simple et générale, basée sur une forme cubique généralisée. Les blocs sont disposés et connectés entre eux pour constituer la forme de base des objets, à partir de laquelle est extrait un maillage de contrôle pouvant produire des arêtes lisses et vives. La nature volumétrique des blocs permet une spécification simple de la topologie, ainsi que le support des opérations de CSG entre les blocs. La paramétrisation de la surface, héritée des faces des blocs, fournit un soutien pour les textures et les fonctions de déplacements afin d'appliquer des détails de surface. Une variété d'exemples illustrent la généralité des blocs dans des contextes de modélisation à la fois interactive et procédurale. Deuxièmement, nous présentons un nouveau système de modélisation procédurale qui unifie diverses techniques dans un cadre commun. Notre système repose sur le concept de composants pour définir spatialement et sémantiquement divers éléments. À travers une série de déclarations successives exécutées sur un sous-ensemble de composants obtenus à l'aide de requêtes, nous créons un arbre de composants définissant ultimement un objet dont la géométrie est générée à l'aide des blocs. Nous avons appliqué notre concept de modélisation par composants à la génération d'édifices complets, avec intérieurs et extérieurs cohérents. Ce nouveau système s'avère général et bien adapté pour le partionnement des espaces, l'insertion d'ouvertures (portes et fenêtres), l'intégration d'escaliers, la décoration de façades et de murs, l'agencement de meubles, et diverses autres opérations nécessaires lors de la construction d'un édifice complet.

Évidence génétique de populations sympatriques de la perchaude (Perca flavescens) dans le Lac Saint-Pierre

La perchaude (Perca flavescens) constitue une ressource socioéconomique de grande importance dans le Lac Saint-Pierre (Québec, Canada). Bien que ce lac fluvial soit désigné réserve de la biosphère par l’UNESCO, le statut de la perchaude est préoccupant. Afin de permettre à l’espèce de persister en fonction des diverses pressions anthropiques, il est important de comprendre sa dynamique populationnelle et les mécanismes qui en sont responsables. La perchaude est connue pour sa philopatrie ; le fait de toujours se reproduire à son site de naissance peut entraîner la subdivision d’une espèce en de multiples populations, où chacune pourra être pourvue d’adaptations locales distinctes. Il est possible d’étudier ces processus à l’aide des signaux génétiques associés à la reproduction des individus. Toutefois, une faible différentiation génétique entre les populations du Lac Saint-Pierre est envisagée en raison de la colonisation récente du système (moins de 8000 ans). L’objectif de cette étude est de déterminer s’il existe plusieurs populations de perchaude dans le Lac Saint-Pierre. Les simulations réalisées ont révélé que l’utilisation de marqueurs AFLP (amplified fragment length polymorphism), permettant une analyse globale du génome, affiche une meilleure détection de la différentiation des populations que celle des marqueurs microsatellites. Afin d’associer les individus à leur site de naissance, la méthode d’AFLP et des microsatellites ont été utilisées sur des larves capturées suite à l’éclosion des oeufs. Trois analyses distinctes d’AFLP ont indiqué une corrélation entre la composition génétique des individus et des sites géographiques, confirmant ainsi la présence de plusieurs populations sympatriques dans le Lac Saint-Pierre, découlant vraisemblablement de la philopatrie de l’espèce. L’absence de différentiation génétique relatée par les marqueurs microsatellites vient confirmer l’importance du choix des marqueurs génétiques. Bien que la différentiation génétique observée soit relativement faible, la gestion de la perchaude devrait tenir compte de la dynamique des populations distinctes dans ce système.