Essays on numerically efficient inference in nonlinear and non-Gaussian state space models, and commodity market analysis.

The first two articles build procedures to simulate vector of univariate states and estimate parameters in nonlinear and non Gaussian state space models. We propose state space speci fications that offer more flexibility in modeling dynamic relationship with latent variables. Our procedures are extension of the HESSIAN method of McCausland[2012]. Thus, they use approximation of the posterior density of the vector of states that allow to : simulate directly from the state vector posterior distribution, to simulate the states vector in one bloc and jointly with the vector of parameters, and to not allow data augmentation. These properties allow to build posterior simulators with very high relative numerical efficiency. Generic, they open a new path in nonlinear and non Gaussian state space analysis with limited contribution of the modeler. The third article is an essay in commodity market analysis. Private firms coexist with farmers' cooperatives in commodity markets in subsaharan african countries. The private firms have the biggest market share while some theoretical models predict they disappearance once confronted to farmers cooperatives. Elsewhere, some empirical studies and observations link cooperative incidence in a region with interpersonal trust, and thus to farmers trust toward cooperatives. We propose a model that sustain these empirical facts. A model where the cooperative reputation is a leading factor determining the market equilibrium of a price competition between a cooperative and a private firm

Rétro ingénierie des modèles d’objets dynamiques pour JavaScript

La compréhension des objets dans les programmes orientés objet est une tâche impor- tante à la compréhension du code. JavaScript (JS) est un langage orienté-objet dyna- mique, et son dynamisme rend la compréhension du code source très difficile. Dans ce mémoire, nous nous intéressons à l’analyse des objets pour les programmes JS. Notre approche construit de façon automatique un graphe d’objets inspiré du diagramme de classes d’UML à partir d’une exécution concrète d’un programme JS. Le graphe résul- tant montre la structure des objets ainsi que les interactions entre eux. Notre approche utilise une transformation du code source afin de produire cette in- formation au cours de l’exécution. Cette transformation permet de recueillir de l’infor- mation complète au sujet des objets crées ainsi que d’intercepter toutes les modifications de ces objets. À partir de cette information, nous appliquons plusieurs abstractions qui visent à produire une représentation des objets plus compacte et intuitive. Cette approche est implémentée dans l’outil JSTI. Afin d’évaluer l’utilité de l’approche, nous avons mesuré sa performance ainsi que le degré de réduction dû aux abstractions. Nous avons utilisé les dix programmes de réfé- rence de V8 pour cette comparaison. Les résultats montrent que JSTI est assez efficace pour être utilisé en pratique, avec un ralentissement moyen de 14x. De plus, pour 9 des 10 programmes, les graphes sont suffisamment compacts pour être visualisés. Nous avons aussi validé l’approche de façon qualitative en inspectant manuellement les graphes gé- nérés. Ces graphes correspondent généralement très bien au résultat attendu. Mots clés: Analyse de programmes, analyse dynamique, JavaScript, profilage.

A computational fluid dynamic study on the filtering mechanics in suspension feeding marine invertebrates

Les suspensivores ont la tâche importante de séparer les particules de l'eau. Bien qu'une grande gamme de morphologies existe pour les structures d'alimentation, elles sont pratiquement toutes constituées de rangées de cylindres qui interagissent avec leur environnement fluide. Le mécanisme de capture des particules utilisé dépend des contraintes morphologiques, des besoins énergétiques et des conditions d'écoulement. Comme nos objectifs étaient de comprendre ces relations, nous avons eu recours à des études de comparaison pour interpréter les tendances en nature et pour comprendre les conditions qui provoquent de nouveaux fonctionnements. Nous avons utilisé la dynamique des fluides numérique (computational fluid dynamics, CFD) pour créer des expériences contrôlées et pour simplifier les analyses. Notre première étude démontre que les coûts énergétiques associés au pompage dans les espaces petits sont élevés. De plus, le CFD suggère que les fentes branchiales des ptérobranches sont des structures rudimentaires, d'un ancêtre plus grande. Ce dernier point confirme l'hypothèse qu'un ver se nourrit par filtration tel que l'ancêtre des deuterostomes. Notre deuxième étude détermine la gamme du nombre de Reynolds number critique où la performance d'un filtre de balane change. Quand le Re est très bas, les différences morphologiques n'ont pas un grand effet sur le fonctionnement. Cependant, une pagaie devient une passoire lorsque le Re se trouve entre 1 et 3,5. Le CFD s’est dévoilé être un outil très utile qui a permis d’obtenir des détails sur les microfluides. Ces études montrent comment la morphologie et les dynamiques des fluides interagissent avec la mécanisme de capture ou de structures utilisées, ainsi que comment des petits changements de taille, de forme, ou de vitesse d'écoulement peuvent conduire à un nouveau fonctionnement.

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

Dissecting the dynamic of Noc2p and its partners in pre-60S particles maturation

Plusieurs études ont permis la caractérisation de la structure et de la fonction du ribosome. En ce qui attrait à la biogénèse du ribosome, nombreux aspects restent à être découverts et compris de façon plus dynamique. En effet, cette biogénèse englobe une variété de voies de modifications et d’assemblages requises pour la maturation des ARNr et pour leurs liaisons avec les protéines ribosomales. De ce fait, les protéines Noc ont été caractérisées comme des facteurs d’assemblages et ont permis la découverte d’une des premières indications sur l’ordre spatio-temporel de la maturation du ribosome. Ainsi, en utilisant la levure comme modèle, notre objectif est d’étudier d’avantage l’échange des complexes composés des protéines Noc ainsi que leur localisation intranucléaire. Ainsi, la nature des interactions de Noc2p avec Noc1p et Noc3p et l’influence de l’arrêt du transport intranucléaire ont été étudiés en utilisant des promoteurs inductibles, la microscopie à fluorescence, des immunobuvardages, qRT-PCR et des purifications par affinité.

Dynamic Facility Location with Modular Capacities : Models, Algorithms and Applications in Forestry

Les décisions de localisation sont souvent soumises à des aspects dynamiques comme des changements dans la demande des clients. Pour y répondre, la solution consiste à considérer une flexibilité accrue concernant l’emplacement et la capacité des installations. Même lorsque la demande est prévisible, trouver le planning optimal pour le déploiement et l'ajustement dynamique des capacités reste un défi. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur des problèmes de localisation avec périodes multiples, et permettant l'ajustement dynamique des capacités, en particulier ceux avec des structures de coûts complexes. Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces. Cette thèse est divisée en quatre parties. Tout d’abord, nous présentons le contexte industriel à l’origine de nos travaux: une compagnie forestière qui a besoin de localiser des campements pour accueillir les travailleurs forestiers. Nous présentons un modèle PLNE permettant la construction de nouveaux campements, l’extension, le déplacement et la fermeture temporaire partielle des campements existants. Ce modèle utilise des contraintes de capacité particulières, ainsi qu’une structure de coût à économie d’échelle sur plusieurs niveaux. L'utilité du modèle est évaluée par deux études de cas. La deuxième partie introduit le problème dynamique de localisation avec des capacités modulaires généralisées. Le modèle généralise plusieurs problèmes dynamiques de localisation et fournit de meilleures bornes de la relaxation linéaire que leurs formulations spécialisées. Le modèle peut résoudre des problèmes de localisation où les coûts pour les changements de capacité sont définis pour toutes les paires de niveaux de capacité, comme c'est le cas dans le problème industriel mentionnée ci-dessus. Il est appliqué à trois cas particuliers: l'expansion et la réduction des capacités, la fermeture temporaire des installations, et la combinaison des deux. Nous démontrons des relations de dominance entre notre formulation et les modèles existants pour les cas particuliers. Des expériences de calcul sur un grand nombre d’instances générées aléatoirement jusqu’à 100 installations et 1000 clients, montrent que notre modèle peut obtenir des solutions optimales plus rapidement que les formulations spécialisées existantes. Compte tenu de la complexité des modèles précédents pour les grandes instances, la troisième partie de la thèse propose des heuristiques lagrangiennes. Basées sur les méthodes du sous-gradient et des faisceaux, elles trouvent des solutions de bonne qualité même pour les instances de grande taille comportant jusqu’à 250 installations et 1000 clients. Nous améliorons ensuite la qualité de la solution obtenue en résolvent un modèle PLNE restreint qui tire parti des informations recueillies lors de la résolution du dual lagrangien. Les résultats des calculs montrent que les heuristiques donnent rapidement des solutions de bonne qualité, même pour les instances où les solveurs génériques ne trouvent pas de solutions réalisables. Finalement, nous adaptons les heuristiques précédentes pour résoudre le problème industriel. Deux relaxations différentes sont proposées et comparées. Des extensions des concepts précédents sont présentées afin d'assurer une résolution fiable en un temps raisonnable.

Dynamic epigenetic changes in immune responses to infection in human dendritic cells

La méthylation de l'ADN est une marque épigénétique importante chez les mammifères. Malgré le fait que la méthylation de la cytosine en 5' (5mC) soit reconnue comme une modification épigénétique stable, il devient de plus en plus reconnu qu'elle soit un processus plus dynamique impliquant des voies de méthylation et de déméthylation actives. La dynamique de la méthylation de l'ADN est désormais bien caractérisée dans le développement et dans le fonctionnement cellulaire des mammifères. Très peu est cependant connu concernant les implications régulatrices dans les réponses immunitaires. Pour se faire, nous avons effectué des analyses du niveau de transcription des gènes ainsi que du profilage épigénétique de cellules dendritiques (DCs) humaines. Ceux-ci ont été faits avant et après infection par le pathogène Mycobacterium tuberculosis (MTB). Nos résultats fournissent le premier portrait génomique du remodelage épigénétique survenant dans les DCs en réponse à une infection bactérienne. Nous avons constaté que les changements dans la méthylation de l'ADN sont omniprésents, identifiant 3,926 régions différentiellement méthylées lors des infections par MTB (MTB-RDMs). Les MTB-RDMs montrent un chevauchement frappant avec les régions génomiques marquées par les histones associées avec des régions amplificatrices. De plus, nos analyses ont révélées que les MTB-RDMs sont activement liées par des facteurs de transcription associés à l'immunité avant même d'être infecté par MTB, suggérant ces domaines comme étant des éléments d'activation dans un état de dormance. Nos données suggèrent que les changements actifs dans la méthylation jouent un rôle essentiel pour contrôler la réponse cellulaire des DCs à l'infection bactérienne.

Distributed conditional computation

L'objectif de cette thèse est de présenter différentes applications du programme de recherche de calcul conditionnel distribué. On espère que ces applications, ainsi que la théorie présentée ici, mènera à une solution générale du problème d'intelligence artificielle, en particulier en ce qui a trait à la nécessité d'efficience. La vision du calcul conditionnel distribué consiste à accélérer l'évaluation et l'entraînement de modèles profonds, ce qui est très différent de l'objectif usuel d'améliorer sa capacité de généralisation et d'optimisation. Le travail présenté ici a des liens étroits avec les modèles de type mélange d'experts. Dans le chapitre 2, nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage profond qui utilise une forme simple d'apprentissage par renforcement sur un modèle d'arbre de décisions à base de réseau de neurones. Nous démontrons la nécessité d'une contrainte d'équilibre pour maintenir la distribution d'exemples aux experts uniforme et empêcher les monopoles. Pour rendre le calcul efficient, l'entrainement et l'évaluation sont contraints à être éparse en utilisant un routeur échantillonnant des experts d'une distribution multinomiale étant donné un exemple. Dans le chapitre 3, nous présentons un nouveau modèle profond constitué d'une représentation éparse divisée en segments d'experts. Un modèle de langue à base de réseau de neurones est construit à partir des transformations éparses entre ces segments. L'opération éparse par bloc est implémentée pour utilisation sur des cartes graphiques. Sa vitesse est comparée à deux opérations denses du même calibre pour démontrer le gain réel de calcul qui peut être obtenu. Un modèle profond utilisant des opérations éparses contrôlées par un routeur distinct des experts est entraîné sur un ensemble de données d'un milliard de mots. Un nouvel algorithme de partitionnement de données est appliqué sur un ensemble de mots pour hiérarchiser la couche de sortie d'un modèle de langage, la rendant ainsi beaucoup plus efficiente. Le travail présenté dans cette thèse est au centre de la vision de calcul conditionnel distribué émis par Yoshua Bengio. Elle tente d'appliquer la recherche dans le domaine des mélanges d'experts aux modèles profonds pour améliorer leur vitesse ainsi que leur capacité d'optimisation. Nous croyons que la théorie et les expériences de cette thèse sont une étape importante sur la voie du calcul conditionnel distribué car elle cadre bien le problème, surtout en ce qui concerne la compétitivité des systèmes d'experts.

Essays in macro finance and monetary economics

Les questions abordées dans les deux premiers articles de ma thèse cherchent à comprendre les facteurs économiques qui affectent la structure à terme des taux d'intérêt et la prime de risque. Je construis des modèles non linéaires d'équilibre général en y intégrant des obligations de différentes échéances. Spécifiquement, le premier article a pour objectif de comprendre la relation entre les facteurs macroéconomiques et le niveau de prime de risque dans un cadre Néo-keynésien d'équilibre général avec incertitude. L'incertitude dans le modèle provient de trois sources : les chocs de productivité, les chocs monétaires et les chocs de préférences. Le modèle comporte deux types de rigidités réelles à savoir la formation des habitudes dans les préférences et les coûts d'ajustement du stock de capital. Le modèle est résolu par la méthode des perturbations à l'ordre deux et calibré à l'économie américaine. Puisque la prime de risque est par nature une compensation pour le risque, l'approximation d'ordre deux implique que la prime de risque est une combinaison linéaire des volatilités des trois chocs. Les résultats montrent qu'avec les paramètres calibrés, les chocs réels (productivité et préférences) jouent un rôle plus important dans la détermination du niveau de la prime de risque relativement aux chocs monétaires. Je montre que contrairement aux travaux précédents (dans lesquels le capital de production est fixe), l'effet du paramètre de la formation des habitudes sur la prime de risque dépend du degré des coûts d'ajustement du capital. Lorsque les coûts d'ajustement du capital sont élevés au point que le stock de capital est fixe à l'équilibre, une augmentation du paramètre de formation des habitudes entraine une augmentation de la prime de risque. Par contre, lorsque les agents peuvent librement ajuster le stock de capital sans coûts, l'effet du paramètre de la formation des habitudes sur la prime de risque est négligeable. Ce résultat s'explique par le fait que lorsque le stock de capital peut être ajusté sans coûts, cela ouvre un canal additionnel de lissage de consommation pour les agents. Par conséquent, l'effet de la formation des habitudes sur la prime de risque est amoindri. En outre, les résultats montrent que la façon dont la banque centrale conduit sa politique monétaire a un effet sur la prime de risque. Plus la banque centrale est agressive vis-à-vis de l'inflation, plus la prime de risque diminue et vice versa. Cela est due au fait que lorsque la banque centrale combat l'inflation cela entraine une baisse de la variance de l'inflation. Par suite, la prime de risque due au risque d'inflation diminue. Dans le deuxième article, je fais une extension du premier article en utilisant des préférences récursives de type Epstein -- Zin et en permettant aux volatilités conditionnelles des chocs de varier avec le temps. L'emploi de ce cadre est motivé par deux raisons. D'abord des études récentes (Doh, 2010, Rudebusch and Swanson, 2012) ont montré que ces préférences sont appropriées pour l'analyse du prix des actifs dans les modèles d'équilibre général. Ensuite, l'hétéroscedasticité est une caractéristique courante des données économiques et financières. Cela implique que contrairement au premier article, l'incertitude varie dans le temps. Le cadre dans cet article est donc plus général et plus réaliste que celui du premier article. L'objectif principal de cet article est d'examiner l'impact des chocs de volatilités conditionnelles sur le niveau et la dynamique des taux d'intérêt et de la prime de risque. Puisque la prime de risque est constante a l'approximation d'ordre deux, le modèle est résolu par la méthode des perturbations avec une approximation d'ordre trois. Ainsi on obtient une prime de risque qui varie dans le temps. L'avantage d'introduire des chocs de volatilités conditionnelles est que cela induit des variables d'état supplémentaires qui apportent une contribution additionnelle à la dynamique de la prime de risque. Je montre que l'approximation d'ordre trois implique que les primes de risque ont une représentation de type ARCH-M (Autoregressive Conditional Heteroscedasticty in Mean) comme celui introduit par Engle, Lilien et Robins (1987). La différence est que dans ce modèle les paramètres sont structurels et les volatilités sont des volatilités conditionnelles de chocs économiques et non celles des variables elles-mêmes. J'estime les paramètres du modèle par la méthode des moments simulés (SMM) en utilisant des données de l'économie américaine. Les résultats de l'estimation montrent qu'il y a une évidence de volatilité stochastique dans les trois chocs. De plus, la contribution des volatilités conditionnelles des chocs au niveau et à la dynamique de la prime de risque est significative. En particulier, les effets des volatilités conditionnelles des chocs de productivité et de préférences sont significatifs. La volatilité conditionnelle du choc de productivité contribue positivement aux moyennes et aux écart-types des primes de risque. Ces contributions varient avec la maturité des bonds. La volatilité conditionnelle du choc de préférences quant à elle contribue négativement aux moyennes et positivement aux variances des primes de risque. Quant au choc de volatilité de la politique monétaire, son impact sur les primes de risque est négligeable. Le troisième article (coécrit avec Eric Schaling, Alain Kabundi, révisé et resoumis au journal of Economic Modelling) traite de l'hétérogénéité dans la formation des attentes d'inflation de divers groupes économiques et de leur impact sur la politique monétaire en Afrique du sud. La question principale est d'examiner si différents groupes d'agents économiques forment leurs attentes d'inflation de la même façon et s'ils perçoivent de la même façon la politique monétaire de la banque centrale (South African Reserve Bank). Ainsi on spécifie un modèle de prédiction d'inflation qui nous permet de tester l'arrimage des attentes d'inflation à la bande d'inflation cible (3% - 6%) de la banque centrale. Les données utilisées sont des données d'enquête réalisée par la banque centrale auprès de trois groupes d'agents : les analystes financiers, les firmes et les syndicats. On exploite donc la structure de panel des données pour tester l'hétérogénéité dans les attentes d'inflation et déduire leur perception de la politique monétaire. Les résultats montrent qu'il y a évidence d'hétérogénéité dans la manière dont les différents groupes forment leurs attentes. Les attentes des analystes financiers sont arrimées à la bande d'inflation cible alors que celles des firmes et des syndicats ne sont pas arrimées. En effet, les firmes et les syndicats accordent un poids significatif à l'inflation retardée d'une période et leurs prédictions varient avec l'inflation réalisée (retardée). Ce qui dénote un manque de crédibilité parfaite de la banque centrale au vu de ces agents.

Dynamic magnetic resonance spectroscopy of phosphate energetics during muscle exercise and recovery

Entailing of phosphorus exchanges in most bio-chemicals as a key factor in disease, increases researcher’s interest to develop the technologies capable of detecting this metabolite. Phosphorus magnetic resonance spectroscopy is able to detect key metabolites in a non-invasive manner. Particularly, it offers the ability to measure the dynamic rate of phosphocreatine(PCr) degeneration through the exercise and recovery. This metric as a valid indication of mitochondrial oxidative metabolism in muscle, differentiate between normal and pathological state. To do magnetic resonance imaging and spectroscopy, clinical research tools provide a wide variety of anatomical and functional contrasts, however they are typically restricted to the tissues containing water or hydrogen atoms and they are still blind to the biochemicals of other atoms of interests. Through this project we intended to obtain the phosphorus spectrum in human body – specificadenerativelly in muscle – using 31P spectroscopy. To do so a double loop RF surface coil, tuned to phosphorus frequency, is designed and fabricated using bench work facilities and then validated through in vitro spectroscopy using 3 Tesla Siemens scanner. We acquired in vitro as well as in vivo phosphorus spectrum in a 100 mM potassium phosphate phantom and human calf muscle in rest-exercise-recovery phase in a 3T MR scanner. The spectrum demonstrates the main constituent in high-energy phosphate metabolism. We also observed the dynamic variation of PCr for five young healthy subjects who performed planter flexions using resistance band during exercise and recovery. The took steps in this project pave the way for future application of spectroscopic quantification of phosphate metabolism in patients affected by carotid artery disease as well as in age-matched control subjects.

A unified framework for the comprehension of software's time dimension

Les logiciels sont de plus en plus complexes et leur développement est souvent fait par des équipes dispersées et changeantes. Par ailleurs, de nos jours, la majorité des logiciels sont recyclés au lieu d’être développés à partir de zéro. La tâche de compréhension, inhérente aux tâches de maintenance, consiste à analyser plusieurs dimensions du logiciel en parallèle. La dimension temps intervient à deux niveaux dans le logiciel : il change durant son évolution et durant son exécution. Ces changements prennent un sens particulier quand ils sont analysés avec d’autres dimensions du logiciel. L’analyse de données multidimensionnelles est un problème difficile à résoudre. Cependant, certaines méthodes permettent de contourner cette difficulté. Ainsi, les approches semi-automatiques, comme la visualisation du logiciel, permettent à l’usager d’intervenir durant l’analyse pour explorer et guider la recherche d’informations. Dans une première étape de la thèse, nous appliquons des techniques de visualisation pour mieux comprendre la dynamique des logiciels pendant l’évolution et l’exécution. Les changements dans le temps sont représentés par des heat maps. Ainsi, nous utilisons la même représentation graphique pour visualiser les changements pendant l’évolution et ceux pendant l’exécution. Une autre catégorie d’approches, qui permettent de comprendre certains aspects dynamiques du logiciel, concerne l’utilisation d’heuristiques. Dans une seconde étape de la thèse, nous nous intéressons à l’identification des phases pendant l’évolution ou pendant l’exécution en utilisant la même approche. Dans ce contexte, la prémisse est qu’il existe une cohérence inhérente dans les évènements, qui permet d’isoler des sous-ensembles comme des phases. Cette hypothèse de cohérence est ensuite définie spécifiquement pour les évènements de changements de code (évolution) ou de changements d’état (exécution). L’objectif de la thèse est d’étudier l’unification de ces deux dimensions du temps que sont l’évolution et l’exécution. Ceci s’inscrit dans notre volonté de rapprocher les deux domaines de recherche qui s’intéressent à une même catégorie de problèmes, mais selon deux perspectives différentes.

Dérivation de diagrammes de séquence UML compactes à partir de traces d’exécution en se basant des heuristiques.

Nous proposons une approche d’extraction des diagrammes de séquence à partir de programmes orientés objets en combinant l’analyse statique et dynamique. Notre objectif est d’extraire des diagrammes compacts mais contenant le plus d’informations possible pour faciliter la compréhension du comportement d’un programme. Pour cette finalité, nous avons défini un ensemble d’heuristiques pour filtrer les événements d’exécution les moins importants et extraire les structures de contrôles comme les boucles et la récursivité. Nous groupons aussi les objets en nous basant sur leurs types respectifs. Pour tenir compte des variations d’un même scénario, notre approche utilise plusieurs traces d’exécution et les aligne pour couvrir le plus possible le comportement du programme. Notre approche a été évaluée sur un système de simulation d’ATM. L’étude de cas montre que notre approche produit des diagrammes de séquence concis et informatifs.

Dynamic and Thermodynamic Structure of the Monsoon Boundary Layer over India

The objective of the study is to examine the dynamic and thermodynamic structure and the variations that occur in the surface layer during the pre-monsoon, onset and post-monsoon periods over the Indian region. The variations caused during the occurrence of micro and mesoscale systems, structure and variation in the marine boundary layer over the Indian region is also investigated. The drag coefficient computed indirectly also shows variation during various seasons. The thermodynamic structure of the atmosphere shows variation during the various seasons. The onset monsoon causes lowering of the Lifting Condensation Levels. The outcome of the study is expected to provide a better understanding of the structure and variations in the boundary layer over India, which is useful for many applications especially for numerical modeling studies.

Dynamic characteristics of Atmospheric boundary Layer during different phases of Monsoon

Atmospheric Boundary layer (ABL) is the layer just above the earth surface and is influenced by the surface forcing within a short period of an hour or less. In this thesis, characteristics of the boundary layer over ocean, coastal and inland areas of the atmosphere, especially over the monsoon regime are thoroughly studied. The study of the coastal zone is important due to its high vulnerability mainly due to sea breeze circulation and associated changes in the atmospheric boundary layer. The major scientific problems addressed in this thesis are diurnal and seasonal variation of coastal meteorological properties, the characteristic difference in the ABL during active and weak monsoons, features of ABL over marine environment and the variation of the boundary layer structure over an inland station. The thesis describes the various features in the ABL associated with the active and weak monsoons and, the surface boundary layer properties associated with the active and weak epochs. The study provides knowledge on MABL and can be used as the estimated values of boundary layer parameters over the marine atmosphere and to know the values and variabilities of the ABL parameters such as surface wind, surface friction, drag coefficient, wind stress and wind stress curl.