992 resultados para plane wave expansion
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A uniform geometrical theory of diffraction (UTD) solution is developed for the canonical problem of the electromagnetic (EM) scattering by an electrically large circular cylinder with a uniform impedance boundary condition (IBC), when it is illuminated by an obliquely incident high frequency plane wave. A solution to this canonical problem is first constructed in terms of an exact formulation involving a radially propagating eigenfunction expansion. The latter is converted into a circumferentially propagating eigenfunction expansion suited for large cylinders, via the Watson transform, which is expressed as an integral that is subsequently evaluated asymptotically, for high frequencies, in a uniform manner. The resulting solution is then expressed in the desired UTD ray form. This solution is uniform in the sense that it has the important property that it remains continuous across the transition region on either side of the surface shadow boundary. Outside the shadow boundary transition region it recovers the purely ray optical incident and reflected ray fields on the deep lit side of the shadow boundary and to the modal surface diffracted ray fields on the deep shadow side. The scattered field is seen to have a cross-polarized component due to the coupling between the TEz and TMz waves (where z is the cylinder axis) resulting from the IBC. Such cross-polarization vanishes for normal incidence on the cylinder, and also in the deep lit region for oblique incidence where it properly reduces to the geometrical optics (GO) or ray optical solution. This UTD solution is shown to be very accurate by a numerical comparison with an exact reference solution.
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Defense against malaria depends upon amplification of the spleen structure and function for the clearance of parasitized red blood cells (pRBC). We studied the distribution and amount of CD(34+) cells in the spleens of mice infected with rodent malaria. We sought to identify these cells in the spleen and determine their relationship to infection. C57BL/6J mice were infected with self-resolving, Plasmodium chabaudi CR, or one of the lethal rodent malaria strains, P. chabaudi AJ and P. berghei ANKA. We then recorded parasitemia, mortality, and the presence of CD(34+) cells in spleen, as determined by immunohistochemistry and flow cytometry. In the non-lethal strain, the spleen structure was maintained during amplification, but disrupted in lethal models. The abundance of CD(34+) cells increased in the red pulp on the 4th and 6th days p.i. in all models, and subsided on the 8th day p.i. Faint CD(34+) staining on the 8th day p.i., was probably due to differentiation of committed cell lineages. In this work, increase of spleen CD(34+) cells did not correlate with infection control. (c) 2009 Published by Elsevier Inc.
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L'utilisation efficace des systèmes géothermaux, la séquestration du CO2 pour limiter le changement climatique et la prévention de l'intrusion d'eau salée dans les aquifères costaux ne sont que quelques exemples qui démontrent notre besoin en technologies nouvelles pour suivre l'évolution des processus souterrains à partir de la surface. Un défi majeur est d'assurer la caractérisation et l'optimisation des performances de ces technologies à différentes échelles spatiales et temporelles. Les méthodes électromagnétiques (EM) d'ondes planes sont sensibles à la conductivité électrique du sous-sol et, par conséquent, à la conductivité électrique des fluides saturant la roche, à la présence de fractures connectées, à la température et aux matériaux géologiques. Ces méthodes sont régies par des équations valides sur de larges gammes de fréquences, permettant détudier de manières analogues des processus allant de quelques mètres sous la surface jusqu'à plusieurs kilomètres de profondeur. Néanmoins, ces méthodes sont soumises à une perte de résolution avec la profondeur à cause des propriétés diffusives du champ électromagnétique. Pour cette raison, l'estimation des modèles du sous-sol par ces méthodes doit prendre en compte des informations a priori afin de contraindre les modèles autant que possible et de permettre la quantification des incertitudes de ces modèles de façon appropriée. Dans la présente thèse, je développe des approches permettant la caractérisation statique et dynamique du sous-sol à l'aide d'ondes EM planes. Dans une première partie, je présente une approche déterministe permettant de réaliser des inversions répétées dans le temps (time-lapse) de données d'ondes EM planes en deux dimensions. Cette stratégie est basée sur l'incorporation dans l'algorithme d'informations a priori en fonction des changements du modèle de conductivité électrique attendus. Ceci est réalisé en intégrant une régularisation stochastique et des contraintes flexibles par rapport à la gamme des changements attendus en utilisant les multiplicateurs de Lagrange. J'utilise des normes différentes de la norme l2 pour contraindre la structure du modèle et obtenir des transitions abruptes entre les régions du model qui subissent des changements dans le temps et celles qui n'en subissent pas. Aussi, j'incorpore une stratégie afin d'éliminer les erreurs systématiques de données time-lapse. Ce travail a mis en évidence l'amélioration de la caractérisation des changements temporels par rapport aux approches classiques qui réalisent des inversions indépendantes à chaque pas de temps et comparent les modèles. Dans la seconde partie de cette thèse, j'adopte un formalisme bayésien et je teste la possibilité de quantifier les incertitudes sur les paramètres du modèle dans l'inversion d'ondes EM planes. Pour ce faire, je présente une stratégie d'inversion probabiliste basée sur des pixels à deux dimensions pour des inversions de données d'ondes EM planes et de tomographies de résistivité électrique (ERT) séparées et jointes. Je compare les incertitudes des paramètres du modèle en considérant différents types d'information a priori sur la structure du modèle et différentes fonctions de vraisemblance pour décrire les erreurs sur les données. Les résultats indiquent que la régularisation du modèle est nécessaire lorsqu'on a à faire à un large nombre de paramètres car cela permet d'accélérer la convergence des chaînes et d'obtenir des modèles plus réalistes. Cependent, ces contraintes mènent à des incertitudes d'estimations plus faibles, ce qui implique des distributions a posteriori qui ne contiennent pas le vrai modèledans les régions ou` la méthode présente une sensibilité limitée. Cette situation peut être améliorée en combinant des méthodes d'ondes EM planes avec d'autres méthodes complémentaires telles que l'ERT. De plus, je montre que le poids de régularisation des paramètres et l'écart-type des erreurs sur les données peuvent être retrouvés par une inversion probabiliste. Finalement, j'évalue la possibilité de caractériser une distribution tridimensionnelle d'un panache de traceur salin injecté dans le sous-sol en réalisant une inversion probabiliste time-lapse tridimensionnelle d'ondes EM planes. Etant donné que les inversions probabilistes sont très coûteuses en temps de calcul lorsque l'espace des paramètres présente une grande dimension, je propose une stratégie de réduction du modèle ou` les coefficients de décomposition des moments de Legendre du panache de traceur injecté ainsi que sa position sont estimés. Pour ce faire, un modèle de résistivité de base est nécessaire. Il peut être obtenu avant l'expérience time-lapse. Un test synthétique montre que la méthodologie marche bien quand le modèle de résistivité de base est caractérisé correctement. Cette méthodologie est aussi appliquée à un test de trac¸age par injection d'une solution saline et d'acides réalisé dans un système géothermal en Australie, puis comparée à une inversion time-lapse tridimensionnelle réalisée selon une approche déterministe. L'inversion probabiliste permet de mieux contraindre le panache du traceur salin gr^ace à la grande quantité d'informations a priori incluse dans l'algorithme. Néanmoins, les changements de conductivités nécessaires pour expliquer les changements observés dans les données sont plus grands que ce qu'expliquent notre connaissance actuelle des phénomenès physiques. Ce problème peut être lié à la qualité limitée du modèle de résistivité de base utilisé, indiquant ainsi que des efforts plus grands devront être fournis dans le futur pour obtenir des modèles de base de bonne qualité avant de réaliser des expériences dynamiques. Les études décrites dans cette thèse montrent que les méthodes d'ondes EM planes sont très utiles pour caractériser et suivre les variations temporelles du sous-sol sur de larges échelles. Les présentes approches améliorent l'évaluation des modèles obtenus, autant en termes d'incorporation d'informations a priori, qu'en termes de quantification d'incertitudes a posteriori. De plus, les stratégies développées peuvent être appliquées à d'autres méthodes géophysiques, et offrent une grande flexibilité pour l'incorporation d'informations additionnelles lorsqu'elles sont disponibles. -- The efficient use of geothermal systems, the sequestration of CO2 to mitigate climate change, and the prevention of seawater intrusion in coastal aquifers are only some examples that demonstrate the need for novel technologies to monitor subsurface processes from the surface. A main challenge is to assure optimal performance of such technologies at different temporal and spatial scales. Plane-wave electromagnetic (EM) methods are sensitive to subsurface electrical conductivity and consequently to fluid conductivity, fracture connectivity, temperature, and rock mineralogy. These methods have governing equations that are the same over a large range of frequencies, thus allowing to study in an analogous manner processes on scales ranging from few meters close to the surface down to several hundreds of kilometers depth. Unfortunately, they suffer from a significant resolution loss with depth due to the diffusive nature of the electromagnetic fields. Therefore, estimations of subsurface models that use these methods should incorporate a priori information to better constrain the models, and provide appropriate measures of model uncertainty. During my thesis, I have developed approaches to improve the static and dynamic characterization of the subsurface with plane-wave EM methods. In the first part of this thesis, I present a two-dimensional deterministic approach to perform time-lapse inversion of plane-wave EM data. The strategy is based on the incorporation of prior information into the inversion algorithm regarding the expected temporal changes in electrical conductivity. This is done by incorporating a flexible stochastic regularization and constraints regarding the expected ranges of the changes by using Lagrange multipliers. I use non-l2 norms to penalize the model update in order to obtain sharp transitions between regions that experience temporal changes and regions that do not. I also incorporate a time-lapse differencing strategy to remove systematic errors in the time-lapse inversion. This work presents improvements in the characterization of temporal changes with respect to the classical approach of performing separate inversions and computing differences between the models. In the second part of this thesis, I adopt a Bayesian framework and use Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations to quantify model parameter uncertainty in plane-wave EM inversion. For this purpose, I present a two-dimensional pixel-based probabilistic inversion strategy for separate and joint inversions of plane-wave EM and electrical resistivity tomography (ERT) data. I compare the uncertainties of the model parameters when considering different types of prior information on the model structure and different likelihood functions to describe the data errors. The results indicate that model regularization is necessary when dealing with a large number of model parameters because it helps to accelerate the convergence of the chains and leads to more realistic models. These constraints also lead to smaller uncertainty estimates, which imply posterior distributions that do not include the true underlying model in regions where the method has limited sensitivity. This situation can be improved by combining planewave EM methods with complimentary geophysical methods such as ERT. In addition, I show that an appropriate regularization weight and the standard deviation of the data errors can be retrieved by the MCMC inversion. Finally, I evaluate the possibility of characterizing the three-dimensional distribution of an injected water plume by performing three-dimensional time-lapse MCMC inversion of planewave EM data. Since MCMC inversion involves a significant computational burden in high parameter dimensions, I propose a model reduction strategy where the coefficients of a Legendre moment decomposition of the injected water plume and its location are estimated. For this purpose, a base resistivity model is needed which is obtained prior to the time-lapse experiment. A synthetic test shows that the methodology works well when the base resistivity model is correctly characterized. The methodology is also applied to an injection experiment performed in a geothermal system in Australia, and compared to a three-dimensional time-lapse inversion performed within a deterministic framework. The MCMC inversion better constrains the water plumes due to the larger amount of prior information that is included in the algorithm. The conductivity changes needed to explain the time-lapse data are much larger than what is physically possible based on present day understandings. This issue may be related to the base resistivity model used, therefore indicating that more efforts should be given to obtain high-quality base models prior to dynamic experiments. The studies described herein give clear evidence that plane-wave EM methods are useful to characterize and monitor the subsurface at a wide range of scales. The presented approaches contribute to an improved appraisal of the obtained models, both in terms of the incorporation of prior information in the algorithms and the posterior uncertainty quantification. In addition, the developed strategies can be applied to other geophysical methods, and offer great flexibility to incorporate additional information when available.
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We use wave packet mode quantization to compute the creation of massless scalar quantum particles in a colliding plane wave spacetime. The background spacetime represents the collision of two gravitational shock waves followed by trailing gravitational radiation which focus into a Killing-Cauchy horizon. The use of wave packet modes simplifies the problem of mode propagation through the different spacetime regions which was previously studied with the use of monochromatic modes. It is found that the number of particles created in a given wave packet mode has a thermal spectrum with a temperature which is inversely proportional to the focusing time of the plane waves and which depends on the mode trajectory.
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Probabilistic inversion methods based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulation are well suited to quantify parameter and model uncertainty of nonlinear inverse problems. Yet, application of such methods to CPU-intensive forward models can be a daunting task, particularly if the parameter space is high dimensional. Here, we present a 2-D pixel-based MCMC inversion of plane-wave electromagnetic (EM) data. Using synthetic data, we investigate how model parameter uncertainty depends on model structure constraints using different norms of the likelihood function and the model constraints, and study the added benefits of joint inversion of EM and electrical resistivity tomography (ERT) data. Our results demonstrate that model structure constraints are necessary to stabilize the MCMC inversion results of a highly discretized model. These constraints decrease model parameter uncertainty and facilitate model interpretation. A drawback is that these constraints may lead to posterior distributions that do not fully include the true underlying model, because some of its features exhibit a low sensitivity to the EM data, and hence are difficult to resolve. This problem can be partly mitigated if the plane-wave EM data is augmented with ERT observations. The hierarchical Bayesian inverse formulation introduced and used herein is able to successfully recover the probabilistic properties of the measurement data errors and a model regularization weight. Application of the proposed inversion methodology to field data from an aquifer demonstrates that the posterior mean model realization is very similar to that derived from a deterministic inversion with similar model constraints.
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Les diagnostics cliniques des maladies cardio-vasculaires sont principalement effectués à l’aide d’échographies Doppler-couleur malgré ses restrictions : mesures de vélocité dépendantes de l’angle ainsi qu’une fréquence d’images plus faible à cause de focalisation traditionnelle. Deux études, utilisant des approches différentes, adressent ces restrictions en utilisant l’imagerie à onde-plane, post-traitée avec des méthodes de délai et sommation et d’autocorrélation. L’objectif de la présente étude est de ré-implémenté ces méthodes pour analyser certains paramètres qui affecte la précision des estimations de la vélocité du flux sanguin en utilisant le Doppler vectoriel 2D. À l’aide d’expériences in vitro sur des flux paraboliques stationnaires effectuées avec un système Verasonics, l’impact de quatre paramètres sur la précision de la cartographie a été évalué : le nombre d’inclinaisons par orientation, la longueur d’ensemble pour les images à orientation unique, le nombre de cycles par pulsation, ainsi que l’angle de l’orientation pour différents flux. Les valeurs optimales sont de 7 inclinaisons par orientation, une orientation de ±15° avec 6 cycles par pulsation. La précision de la reconstruction est comparable à l’échographie Doppler conventionnelle, tout en ayant une fréquence d’image 10 à 20 fois supérieure, permettant une meilleure caractérisation des transitions rapides qui requiert une résolution temporelle élevée.
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Holographic grating with good storage life in poly(vinyl alcohol) based photopolymer film, prepared by gravity settling method, with reduced concentration of the dye was found to give good diffraction efficiency without crosslinking. The material was found to show good diffraction efficiency and sensitivity (75% diffraction efficiency at exposure energy of 80 mJ/cm2). The shelf life of the photopolymer solution could be improved by storage at a temperature 4 C in refrigerator
Plane wave discontinuous Galerkin methods for the 2D Helmholtz equation: analysis of the $p$-version
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Plane wave discontinuous Galerkin (PWDG) methods are a class of Trefftz-type methods for the spatial discretization of boundary value problems for the Helmholtz operator $-\Delta-\omega^2$, $\omega>0$. They include the so-called ultra weak variational formulation from [O. Cessenat and B. Després, SIAM J. Numer. Anal., 35 (1998), pp. 255–299]. This paper is concerned with the a priori convergence analysis of PWDG in the case of $p$-refinement, that is, the study of the asymptotic behavior of relevant error norms as the number of plane wave directions in the local trial spaces is increased. For convex domains in two space dimensions, we derive convergence rates, employing mesh skeleton-based norms, duality techniques from [P. Monk and D. Wang, Comput. Methods Appl. Mech. Engrg., 175 (1999), pp. 121–136], and plane wave approximation theory.
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In this paper, we study the approximation of solutions of the homogeneous Helmholtz equation Δu + ω 2 u = 0 by linear combinations of plane waves with different directions. We combine approximation estimates for homogeneous Helmholtz solutions by generalized harmonic polynomials, obtained from Vekua’s theory, with estimates for the approximation of generalized harmonic polynomials by plane waves. The latter is the focus of this paper. We establish best approximation error estimates in Sobolev norms, which are explicit in terms of the degree of the generalized polynomial to be approximated, the domain size, and the number of plane waves used in the approximations.
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We consider the approximation of solutions of the time-harmonic linear elastic wave equation by linear combinations of plane waves. We prove algebraic orders of convergence both with respect to the dimension of the approximating space and to the diameter of the domain. The error is measured in Sobolev norms and the constants in the estimates explicitly depend on the problem wavenumber. The obtained estimates can be used in the h- and p-convergence analysis of wave-based finite element schemes.
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We consider the two-dimensional Helmholtz equation with constant coefficients on a domain with piecewise analytic boundary, modelling the scattering of acoustic waves at a sound-soft obstacle. Our discretisation relies on the Trefftz-discontinuous Galerkin approach with plane wave basis functions on meshes with very general element shapes, geometrically graded towards domain corners. We prove exponential convergence of the discrete solution in terms of number of unknowns.
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Using the U(4) formalism developed ten years ago, the worldsheet action for the superstring in Ramond-Ramond plane wave backgrounds is expressed in a manifestly N = (2, 2) superconformally invariant manner. This simplifies the construction of consistent Ramond-Ramond plane wave backgrounds and eliminates the problems associated with light-cone interaction point operators.
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The Green function for a spin-1/2 charged particle in the presence of an external plane wave electromagnetic field is calculated by algebraic techniques in terms of the free-particle Green function.
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A quantizable worldsheet action is constructed for the superstring in a super-symmetric plane wave background with Ramond-Ramond flux. The action is manifestly invariant under all isometries of the background and is an exact worldsheet conformal field theory. © SISSA/ISAS 2002.