Étude des mécanismes d'ablation laser par impulsions ultra-courtes à l'aide de la dynamique moléculaire

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Solvency considerations in the gamma-omega surplus model

Ce mémoire de maîtrise traite de la théorie de la ruine, et plus spécialement des modèles actuariels avec surplus dans lesquels sont versés des dividendes. Nous étudions en détail un modèle appelé modèle gamma-omega, qui permet de jouer sur les moments de paiement de dividendes ainsi que sur une ruine non-standard de la compagnie. Plusieurs extensions de la littérature sont faites, motivées par des considérations liées à la solvabilité. La première consiste à adapter des résultats d’un article de 2011 à un nouveau modèle modifié grâce à l’ajout d’une contrainte de solvabilité. La seconde, plus conséquente, consiste à démontrer l’optimalité d’une stratégie de barrière pour le paiement des dividendes dans le modèle gamma-omega. La troisième concerne l’adaptation d’un théorème de 2003 sur l’optimalité des barrières en cas de contrainte de solvabilité, qui n’était pas démontré dans le cas des dividendes périodiques. Nous donnons aussi les résultats analogues à l’article de 2011 en cas de barrière sous la contrainte de solvabilité. Enfin, la dernière concerne deux différentes approches à adopter en cas de passage sous le seuil de ruine. Une liquidation forcée du surplus est mise en place dans un premier cas, en parallèle d’une liquidation à la première opportunité en cas de mauvaises prévisions de dividendes. Un processus d’injection de capital est expérimenté dans le deuxième cas. Nous étudions l’impact de ces solutions sur le montant des dividendes espérés. Des illustrations numériques sont proposées pour chaque section, lorsque cela s’avère pertinent.

Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models

People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions.

Étude des mécanismes de localisation auditive et de leur plasticité dans le cortex auditif humain.

Pouvoir déterminer la provenance des sons est fondamental pour bien interagir avec notre environnement. La localisation auditive est une faculté importante et complexe du système auditif humain. Le cerveau doit décoder le signal acoustique pour en extraire les indices qui lui permettent de localiser une source sonore. Ces indices de localisation auditive dépendent en partie de propriétés morphologiques et environnementales qui ne peuvent être anticipées par l'encodage génétique. Le traitement de ces indices doit donc être ajusté par l'expérience durant la période de développement. À l’âge adulte, la plasticité en localisation auditive existe encore. Cette plasticité a été étudiée au niveau comportemental, mais on ne connaît que très peu ses corrélats et mécanismes neuronaux. La présente recherche avait pour objectif d'examiner cette plasticité, ainsi que les mécanismes d'encodage des indices de localisation auditive, tant sur le plan comportemental, qu'à travers les corrélats neuronaux du comportement observé. Dans les deux premières études, nous avons imposé un décalage perceptif de l’espace auditif horizontal à l’aide de bouchons d’oreille numériques. Nous avons montré que de jeunes adultes peuvent rapidement s’adapter à un décalage perceptif important. Au moyen de l’IRM fonctionnelle haute résolution, nous avons observé des changements de l’activité corticale auditive accompagnant cette adaptation, en termes de latéralisation hémisphérique. Nous avons également pu confirmer l’hypothèse de codage par hémichamp comme représentation de l'espace auditif horizontal. Dans une troisième étude, nous avons modifié l’indice auditif le plus important pour la perception de l’espace vertical à l’aide de moulages en silicone. Nous avons montré que l’adaptation à cette modification n’était suivie d’aucun effet consécutif au retrait des moulages, même lors de la toute première présentation d’un stimulus sonore. Ce résultat concorde avec l’hypothèse d’un mécanisme dit de many-to-one mapping, à travers lequel plusieurs profils spectraux peuvent être associés à une même position spatiale. Dans une quatrième étude, au moyen de l’IRM fonctionnelle et en tirant profit de l’adaptation aux moulages de silicone, nous avons révélé l’encodage de l’élévation sonore dans le cortex auditif humain.

Étude des mécanismes d'ablation laser par impulsions ultra-courtes à l'aide de la dynamique moléculaire

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.