Study of the intergrain interaction potential and associated instability of dust-lattice plasma oscillations in the presence of ion flow

A comprehensive study of the Debye-Huckel repulsive and ion wakefield induced attractive potentials around a dust grain is presented, including ion flow. It is found that the modified interaction potential (especially the attractive wakefield force) can cause instability of linear dust oscillations propagating in a dusty plasma crystal composed of dust grains in a horizontal arrangement suspended in the sheath region near a conducting wall (electrode). The dependence of dust lattice modes on the ion flow is studied, revealing instability of dust lattice modes for certain values of the ion flow speed. (C) 2003 Elsevier B.V. All rights reserved.

Spontaneous nucleation of structural defects in inhomogeneous ion chains

Structural defects in ion crystals can be formed during a linear quench of the transverse trapping frequency across the mechanical instability from a linear chain to a zigzag structure. The density of defects after the sweep can be conveniently described by the Kibble-Zurek mechanism (KZM). In particular, the number of kinks in the zigzag ordering can be derived from a time-dependent Ginzburg-Landau equation for the order parameter, here the zigzag transverse size, under the assumption that the ions are continuously laser cooled. In a linear Paul trap, the transition becomes inhomogeneous, since the charge density is larger in the center and more rarefied at the edges. During the linear quench, the mechanical instability is first crossed in the center of the chain, and a front, at which the mechanical instability is crossed during the quench, is identified that propagates along the chain from the center to the edges. If the velocity of this front is smaller than the sound velocity, the dynamics become adiabatic even in the thermodynamic limit and no defect is produced. Otherwise, the nucleation of kinks is reduced with respect to the case in which the charges are homogeneously distributed, leading to a new scaling of the density of kinks with the quenching rate. The analytical predictions are verified numerically by integrating the Langevin equations of motion of the ions, in the presence of a time-dependent transverse confinement. We argue that the non-equilibrium dynamics of an ion chain in a Paul trap constitutes an ideal scenario to test the inhomogeneous extension of the KZM, which lacks experimental evidence to date.

Non-linear finite-element analysis of punching capacities of steel-concrete bridge deck slabs

Punching failure is the common failure mode in concrete bridge deck slabs when these structural components are subjected to local patch loads, such as tyre loads. Past research has shown that reinforced concrete slabs in girder–slab type bridges have a load-carrying capacity far greater than the ultimate static loads predicted by traditional design methods, because of the presence of compressive membrane action. However, due to the instability problems from punching failure, it is difficult to predict ultimate capacities accurately in numerical analyses. In order to overcome the instability problems, this paper establishes an efficient non-linear finite-element analysis using the commercial finite-element package Abaqus. In the non-linear finite-element analysis, stabilisation methods were adopted and failure criteria were established to predict the ultimate punching behaviour of deck slabs in composite steel–concrete bridges. The proposed non-linear finite-element analysis predictions showed a good correlation on punching capacities with experimental tests.

Direct, positive feedbacks produce instability in models of interrelationships among soil structure, plants and arbuscular mycorrhizal fungi

Current conceptual models of reciprocal interactions linking soil structure, plants and arbuscular mycorrhizal fungi emphasise positive feedbacks among the components of the system. However, dynamical systems with high dimensionality and several positive feedbacks (i.e. mutualism) are prone to instability. Further, organisms such as arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) are obligate biotrophs of plants and are considered major biological agents in soil aggregate stabilization. With these considerations in mind, we developed dynamical models of soil ecosystems that reflect the main features of current conceptual models and empirical data, especially positive feedbacks and linear interactions among plants, AMF and the component of soil structure dependent on aggregates. We found that systems become increasingly unstable the more positive effects with Type I functional response (i.e., the growth rate of a mutualist is modified by the density of its partner through linear proportionality) are added to the model, to the point that increasing the realism of models by adding linear effects produces the most unstable systems. The present theoretical analysis thus offers a framework for modelling and suggests new directions for experimental studies on the interrelationship between soil structure, plants and AMF. Non-linearity in functional responses, spatial and temporal heterogeneity, and indirect effects can be invoked on a theoretical basis and experimentally tested in laboratory and field experiments in order to account for and buffer the local instability of the simplest of current scenarios. This first model presented here may generate interest in more explicitly representing the role of biota in soil physical structure, a phenomenon that is typically viewed in a more process- and management-focused context. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.

A filamentation instability for streaming cosmic rays

We demonstrate that cosmic rays form filamentary structures in the precursors of supernova remnant shocks due to their self-generated magnetic fields. The cosmic ray filamentation results in the growth of a long-wavelength instability, and naturally couples the rapid non-linear amplification on small scales to larger length-scales. Hybrid magnetohydrodynamics-particle simulations are performed to confirm the effect. The resulting large-scale magnetic field may facilitate the scattering of high-energy cosmic rays as required to accelerate protons beyond the knee in the cosmic ray spectrum at supernova remnant shocks. Filamentation far upstream of the shock may also assist in the escape of cosmic rays from the accelerator.

TWO-DIMENSIONAL PARTICLE-IN-CELL SIMULATIONS OF THE NONRESONANT, COSMIC-RAY-DRIVEN INSTABILITY IN SUPERNOVA REMNANT SHOCKS

In supernova remnants, the nonlinear amplification of magnetic fields upstream of collisionless shocks is essential for the acceleration of cosmic rays to the energy of the "knee" at 10(15.5) eV. A nonresonant instability driven by the cosmic ray current is thought to be responsible for this effect. We perform two-dimensional, particle-in-cell simulations of this instability. We observe an initial growth of circularly polarized nonpropagating magnetic waves as predicted in linear theory. It is demonstrated that in some cases the magnetic energy density in the growing waves can grow to at least 10 times its initial value. We find no evidence of competing modes, nor of significant modification by thermal effects. At late times, we observe saturation of the instability in the simulation, but the mechanism responsible is an artifact of the periodic boundary conditions and has no counterpart in the supernova-shock scenario.

A current-driven instability in parallel, relativistic shocks

Recently, Bell ( 2004 Mon. Not. R. Astron. Soc. 353 550) has reanalysed the problem of wave excitation by cosmic rays propagating in the pre-cursor region of a supernova remnant shock front. He pointed out a strong, non-resonant, current-driven instability that had been overlooked in the kinetic treatments by Achterberg ( 1983 Astron. Astrophys. 119 274) and McKenzie and Volk ( 1982 Astron. Astrophys. 116 191), and suggested that it is responsible for substantial amplification of the ambient magnetic field. Magnetic field amplification is also an important issue in the problem of the formation and structure of relativistic shock fronts, particularly in relation to models of gamma-ray bursts. We have therefore generalized the linear analysis to apply to this case, assuming a relativistic background plasma and a monoenergetic, unidirectional incoming proton beam. We find essentially the same non-resonant instability observed by Bell and show that also, under GRB conditions, it grows much faster than the resonant waves. We quantify the extent to which thermal effects in the background plasma limit the maximum growth rate.

Thin-shell instability in collisionless plasma

Thin-shell instability is one process which can generate entangled structures in astrophysical plasma on collisional (fluid) scales. It is driven by a spatially varying imbalance between the ram pressure of the inflowing upstream plasma and the downstream's thermal pressure at a nonplanar shock. Here we show by means of a particle-in-cell simulation that an analog process can destabilize a thin shell formed by two interpenetrating, unmagnetized, and collisionless plasma clouds. The amplitude of the shell's spatial modulation grows and saturates after about ten inverse proton plasma frequencies, when the shell consists of connected piecewise linear patches.

Factor models, VARMA processes and parameter instability with applications in macroeconomics

Avec les avancements de la technologie de l'information, les données temporelles économiques et financières sont de plus en plus disponibles. Par contre, si les techniques standard de l'analyse des séries temporelles sont utilisées, une grande quantité d'information est accompagnée du problème de dimensionnalité. Puisque la majorité des séries d'intérêt sont hautement corrélées, leur dimension peut être réduite en utilisant l'analyse factorielle. Cette technique est de plus en plus populaire en sciences économiques depuis les années 90. Étant donnée la disponibilité des données et des avancements computationnels, plusieurs nouvelles questions se posent. Quels sont les effets et la transmission des chocs structurels dans un environnement riche en données? Est-ce que l'information contenue dans un grand ensemble d'indicateurs économiques peut aider à mieux identifier les chocs de politique monétaire, à l'égard des problèmes rencontrés dans les applications utilisant des modèles standards? Peut-on identifier les chocs financiers et mesurer leurs effets sur l'économie réelle? Peut-on améliorer la méthode factorielle existante et y incorporer une autre technique de réduction de dimension comme l'analyse VARMA? Est-ce que cela produit de meilleures prévisions des grands agrégats macroéconomiques et aide au niveau de l'analyse par fonctions de réponse impulsionnelles? Finalement, est-ce qu'on peut appliquer l'analyse factorielle au niveau des paramètres aléatoires? Par exemple, est-ce qu'il existe seulement un petit nombre de sources de l'instabilité temporelle des coefficients dans les modèles macroéconomiques empiriques? Ma thèse, en utilisant l'analyse factorielle structurelle et la modélisation VARMA, répond à ces questions à travers cinq articles. Les deux premiers chapitres étudient les effets des chocs monétaire et financier dans un environnement riche en données. Le troisième article propose une nouvelle méthode en combinant les modèles à facteurs et VARMA. Cette approche est appliquée dans le quatrième article pour mesurer les effets des chocs de crédit au Canada. La contribution du dernier chapitre est d'imposer la structure à facteurs sur les paramètres variant dans le temps et de montrer qu'il existe un petit nombre de sources de cette instabilité. Le premier article analyse la transmission de la politique monétaire au Canada en utilisant le modèle vectoriel autorégressif augmenté par facteurs (FAVAR). Les études antérieures basées sur les modèles VAR ont trouvé plusieurs anomalies empiriques suite à un choc de la politique monétaire. Nous estimons le modèle FAVAR en utilisant un grand nombre de séries macroéconomiques mensuelles et trimestrielles. Nous trouvons que l'information contenue dans les facteurs est importante pour bien identifier la transmission de la politique monétaire et elle aide à corriger les anomalies empiriques standards. Finalement, le cadre d'analyse FAVAR permet d'obtenir les fonctions de réponse impulsionnelles pour tous les indicateurs dans l'ensemble de données, produisant ainsi l'analyse la plus complète à ce jour des effets de la politique monétaire au Canada. Motivée par la dernière crise économique, la recherche sur le rôle du secteur financier a repris de l'importance. Dans le deuxième article nous examinons les effets et la propagation des chocs de crédit sur l'économie réelle en utilisant un grand ensemble d'indicateurs économiques et financiers dans le cadre d'un modèle à facteurs structurel. Nous trouvons qu'un choc de crédit augmente immédiatement les diffusions de crédit (credit spreads), diminue la valeur des bons de Trésor et cause une récession. Ces chocs ont un effet important sur des mesures d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et financiers. Contrairement aux autres études, notre procédure d'identification du choc structurel ne requiert pas de restrictions temporelles entre facteurs financiers et macroéconomiques. De plus, elle donne une interprétation des facteurs sans restreindre l'estimation de ceux-ci. Dans le troisième article nous étudions la relation entre les représentations VARMA et factorielle des processus vectoriels stochastiques, et proposons une nouvelle classe de modèles VARMA augmentés par facteurs (FAVARMA). Notre point de départ est de constater qu'en général les séries multivariées et facteurs associés ne peuvent simultanément suivre un processus VAR d'ordre fini. Nous montrons que le processus dynamique des facteurs, extraits comme combinaison linéaire des variables observées, est en général un VARMA et non pas un VAR comme c'est supposé ailleurs dans la littérature. Deuxièmement, nous montrons que même si les facteurs suivent un VAR d'ordre fini, cela implique une représentation VARMA pour les séries observées. Alors, nous proposons le cadre d'analyse FAVARMA combinant ces deux méthodes de réduction du nombre de paramètres. Le modèle est appliqué dans deux exercices de prévision en utilisant des données américaines et canadiennes de Boivin, Giannoni et Stevanovic (2010, 2009) respectivement. Les résultats montrent que la partie VARMA aide à mieux prévoir les importants agrégats macroéconomiques relativement aux modèles standards. Finalement, nous estimons les effets de choc monétaire en utilisant les données et le schéma d'identification de Bernanke, Boivin et Eliasz (2005). Notre modèle FAVARMA(2,1) avec six facteurs donne les résultats cohérents et précis des effets et de la transmission monétaire aux États-Unis. Contrairement au modèle FAVAR employé dans l'étude ultérieure où 510 coefficients VAR devaient être estimés, nous produisons les résultats semblables avec seulement 84 paramètres du processus dynamique des facteurs. L'objectif du quatrième article est d'identifier et mesurer les effets des chocs de crédit au Canada dans un environnement riche en données et en utilisant le modèle FAVARMA structurel. Dans le cadre théorique de l'accélérateur financier développé par Bernanke, Gertler et Gilchrist (1999), nous approximons la prime de financement extérieur par les credit spreads. D'un côté, nous trouvons qu'une augmentation non-anticipée de la prime de financement extérieur aux États-Unis génère une récession significative et persistante au Canada, accompagnée d'une hausse immédiate des credit spreads et taux d'intérêt canadiens. La composante commune semble capturer les dimensions importantes des fluctuations cycliques de l'économie canadienne. L'analyse par décomposition de la variance révèle que ce choc de crédit a un effet important sur différents secteurs d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et credit spreads. De l'autre côté, une hausse inattendue de la prime canadienne de financement extérieur ne cause pas d'effet significatif au Canada. Nous montrons que les effets des chocs de crédit au Canada sont essentiellement causés par les conditions globales, approximées ici par le marché américain. Finalement, étant donnée la procédure d'identification des chocs structurels, nous trouvons des facteurs interprétables économiquement. Le comportement des agents et de l'environnement économiques peut varier à travers le temps (ex. changements de stratégies de la politique monétaire, volatilité de chocs) induisant de l'instabilité des paramètres dans les modèles en forme réduite. Les modèles à paramètres variant dans le temps (TVP) standards supposent traditionnellement les processus stochastiques indépendants pour tous les TVPs. Dans cet article nous montrons que le nombre de sources de variabilité temporelle des coefficients est probablement très petit, et nous produisons la première évidence empirique connue dans les modèles macroéconomiques empiriques. L'approche Factor-TVP, proposée dans Stevanovic (2010), est appliquée dans le cadre d'un modèle VAR standard avec coefficients aléatoires (TVP-VAR). Nous trouvons qu'un seul facteur explique la majorité de la variabilité des coefficients VAR, tandis que les paramètres de la volatilité des chocs varient d'une façon indépendante. Le facteur commun est positivement corrélé avec le taux de chômage. La même analyse est faite avec les données incluant la récente crise financière. La procédure suggère maintenant deux facteurs et le comportement des coefficients présente un changement important depuis 2007. Finalement, la méthode est appliquée à un modèle TVP-FAVAR. Nous trouvons que seulement 5 facteurs dynamiques gouvernent l'instabilité temporelle dans presque 700 coefficients.

Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.

Undulation instability in block-copolymer lamellae subjected to a perpendicular electric field

We examine the stability of lamellar stacks in the presence of an electric field, E-0, applied normal to the lamellae. Calculations are performed with self-consistent field theory (SCFT) supplemented by an exact treatment of the electrostatic energy for linear dielectric materials. The calculations identify a critical electric field, E-0*, beyond which the lamellar stack becomes unstable with respect to undulations. This E-0* rapidly decreases towards zero as the number of lamellae in the stack diverges. Our quantitative predictions for E-0* are consistent with previous experimental measurements by Xu and co-workers.

Linear nucleation of polymers

The use of high-melting fibres as linear nuclei for quiescent polymeric melts is instrumental in providing the superior mechanical properties of polymeric self-composites. It also has inherent advantages in the elucidation of fundamental aspects of polymeric crystallization and self-organization, not least in allowing systematic microscopic studies of polymeric crystallization from nucleation through to the growth interface. This has demonstrated explicitly that lamellae develop in two distinct ways, for slower and faster growth, depending on whether fold packing has or has not time to order before the next molecular layer is added with only the former leading to banded growth in linear polyethylene. Other gains in understanding concern cellulation and morphological instability, internuclear interference, isothermal lamellar thickening and banded growth being a consequence of the partial relief of initial surface stress. (c) 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.

A linear model for the structure of turbulence beneath surface water waves

The structure of turbulence in the ocean surface layer is investigated using a simplified semi-analytical model based on rapid-distortion theory. In this model, which is linear with respect to the turbulence, the flow comprises a mean Eulerian shear current, the Stokes drift of an irrotational surface wave, which accounts for the irreversible effect of the waves on the turbulence, and the turbulence itself, whose time evolution is calculated. By analysing the equations of motion used in the model, which are linearised versions of the Craik–Leibovich equations containing a ‘vortex force’, it is found that a flow including mean shear and a Stokes drift is formally equivalent to a flow including mean shear and rotation. In particular, Craik and Leibovich’s condition for the linear instability of the first kind of flow is equivalent to Bradshaw’s condition for the linear instability of the second. However, the present study goes beyond linear stability analyses by considering flow disturbances of finite amplitude, which allows calculating turbulence statistics and addressing cases where the linear stability is neutral. Results from the model show that the turbulence displays a structure with a continuous variation of the anisotropy and elongation, ranging from streaky structures, for distortion by shear only, to streamwise vortices resembling Langmuir circulations, for distortion by Stokes drift only. The TKE grows faster for distortion by a shear and a Stokes drift gradient with the same sign (a situation relevant to wind waves), but the turbulence is more isotropic in that case (which is linearly unstable to Langmuir circulations).

On nonlinear symmetric stability and the nonlinear saturation of symmetric instability

A nonlinear symmetric stability theorem is derived in the context of the f-plane Boussinesq equations, recovering an earlier result of Xu within a more general framework. The theorem applies to symmetric disturbances to a baroclinic basic flow, the disturbances having arbitrary structure and magnitude. The criteria for nonlinear stability are virtually identical to those for linear stability. As in Xu, the nonlinear stability theorem can be used to obtain rigorous upper bounds on the saturation amplitude of symmetric instabilities. In a simple example, the bounds are found to compare favorably with heuristic parcel-based estimates in both the hydrostatic and non-hydrostatic limits.