PDE and applications seminar | Nancy

Dans ce travail, nous étudions un problème de contrôle optimal impliquant un modèle simplifié pour la protection d’un champ de culture. Plus précisément, nous considérons une protection sur un champ de culture et cherchons à placer des zones d’intervention, représentées par un contrôle, afin de maximiser la protection sur le champ pendant une période donnée. En utilisant une méthode de relaxation, nous prouvons qu’il existe un contrôle qui maximise la protection et, de plus, ce contrôle doit être de type bang-bang. Par ailleurs, avec des hypothèses supplémentaires sur la géométrie du champ de culture, certains résultats sur la forme de l’intervention optimale sont démontrés en utilisant des résultats de comparaison via les symétrisations de Schwarz et de Steiner. Enfin, des simulations numériques sont réalisées pour illustrer ces résultats.

Le succès de la chimiothérapie dépend à la fois de la stratégie d’administration du médicament et de sa capacité à éliminer les cellules cancéreuses tout en préservant autant que possible les tissus sains. Dans cette présentation, nous nous intéresserons à un problème de contrôle optimal avec des contraintes d’état appliqué à la chimiothérapie des tumeurs invasives, où la dose de médicament agit comme variable de contrôle. Étant donné que le traitement affecte à la fois les cellules tumorales et les tissus sains, l’objectif du
problème de contrôle est de réduire la densité tumorale en contrôlant la dose du médicament. Pour ce faire, nous modélisons l’action thérapeutique à l’aide d’une équation de réaction-diffusion non linéaire décrivant l’évolution d’une tumeur invasive sous traitement. Nous commençons par analyser mathématiquement le problème initial de valeur limite. Nous formulons ensuite le problème de contrôle optimal sous contraintes et en déduisons les conditions nécessaires à l’optimalité. Enfin, à l’aide de simulations numériques en 2D pour un cas de cancer du sein, nous illustrons l’importance des contraintes d’état dans les stratégies de traitement optimales, avant de conclure par quelques perspectives

Je vais présenter un problème d’optimisation à frontière libre analogue au problème de Alt-Caffarelli pour les fonctions biharmoniques. Ce problème apparaît dans différentes questions d’optimisation de forme, dont la minimisation de la trainée d’un obstacle dans un fluide sous contrainte de mesure, la minimisation de la première valeur propre de l’opérateur de Stokes (ou de flambage) dans les domaines du plan, etc.. On s’attend à ce que la frontière libre obtenue soit généralement une union de courbes lisses, pouvant se rejoindre avec un angle d’environ 1.43pi, et je présenterai plusieurs résultats allant dans ce sens.

C’est un travail en collaboration avec Jimmy Lamboley.

A certaines équations de Schrödinger non-linéaires (NLS), on peut associer une mesure de Gibbs invariante basée sur l’énergie correspondante. C’est l’ingrédient de base de l’approche euclidienne en théorie constructive des champs quantiques, ainsi que l’asymptote naturelle pour l’équation de la chaleur non-linéaire stochastique. Nous discuterons d’une certaine limite de champ moyen connectant ces mesures et les états d’équilibre du modèle quantique à  N corps sous-jacent. Plus spécifiquement, nous traiterons du cas le plus simple o๠une renormalisation est nécessaire pour la définition de la mesure de Gibbs: deux dimensions d’espace et interactions régulières. travail commun avec Mathieu Lewin (Paris-Dauphine) et Phan Thà nh Nam (LMU, Munich)

Cet exposé est dédié à  la modélisation et à  l’approximation   numérique du modèle d’Euler bitempérature dans le contexte de la   physique des plasmas. Ce système entre dans la catégorie des systèmes   hyperboliques non conservatifs dont l’étude est à  ce jour largement   incomprise tant du point de vue théorique que numérique. On introduit dans un premier temps un modèle cinétique sous-jacent   couplé aux équations de Poisson et d’Ampère. Le modèle bitempérature est alors obtenu par limite hydrodynamique   après un scaling ad-hoc. On présente ensuite différents schémas numériques pour approcher ce système. Nous détaillerons une première approche basée sur des schémas de type    cinétiques puis une seconde basée sur des schémas de relaxation de   type Suliciu. Enfin dans une dernière partie nous considèrerons une discrétisation   du modèle cinétique de type DVM. Le but est d’obtenir un schéma physiquement cohérent y compris dans la   limite fluide o๠on comparera ses résultats avec ceux des schémas précédents.

Dans cet exposé, on s’intéressera aux méthodes du contrôle pour étudier l’ergodicité des EDP stochastiques. Sous certaines hypothèses génériques sur l’équation (satisfaites par les équations de Navier-Stokes et de Ginzburg-Landau), nous montrerons l’existence et l’unicité de la mesure invariante et la convergence à  vitesse exponentielle des solutions. Il s’agit d’un travail en commun avec S. Kuksin et A. Shirikyan.

Dans cet exposé, nous nous placerons dans le cadre du trafic piéton et nous présenterons un modèle permettant de décrire la chute de capacité (c’est-à -dire le flux maximal de piétons par unité de temps) d’une sortie de salle lors d’une évacuation. Le modèle repose sur une loi de conservation et la capacité de la sortie est décrite par une contrainte sur le flux. Nous supposons que cette contrainte dépend de la solution du modèle elle-même, de façon non locale en espace. La chute de capacité se produit pour les hautes densités de piétons exprimant ainsi la congestion de la sortie. Par des simulations numériques, nous montrerons que le modèle est capable de reproduire deux effets paradoxales liés à  la chute de capacité et qui ont déjà  été observés et reproduits expérimentalement : l’effet ”Faster-Is-Slower” qui stipule qu’une augmentation de la vitesse des piétons peut entraîner une augmentation du temps d’évacuation, et une variante du “paradoxe de Braess” qui indique que placer un obstacle avant la sortie peut faire diminuer la pression des piétons sur la sortie et entraîner une réduction du temps d’évacuation. Nous présenterons également des améliorations du modèle initial. Ces travaux sont en collaboration avec Boris Andreianov, Carlotta Donadello et Massimiliano Rosini.

Bien que les domaines optimisant la première valeur propre du Laplacien soient bien connus, très peu de résultats existent concernant l’optimisation de valeurs propres loin dans le spectre. Dans les dernières années, il a été montré, à  travers une série de publication culminant par celle de Gittins et Larson, que les cuboïdes optimisant la k-ième valeur propre de Dirichlet ou de Neumann convergent vers le cube et ce en toute dimension. Nous verrons comment ce comportement diffère pour les tores plats. Nous montrons qu’en dimension inférieure à  10 il n’existe pas de tore plat limite à  ce problème d’optimisation asymptotique. Ce sera fait en obtenant un contrôle géométrique explicite sur le reste dans la loi de Weyl pour la fonction de compte des valeurs propres.

Le modèle de Navier-Stokes quantique correspond au modèle classique de Navier-Stokes auquel est ajouté un terme de correction quantique appelé potentiel de Bohm. On s’intéressera dans cet exposé à  l’étude de l’existence de solutions ainsi qu’aux limites asymptotiques du modèle (limite semi-classique et limite de faible viscosité).

Nous considérons le problème inverse consistant à  déterminer de façon unique un terme apparaissant dans une équation de diffusion, linéaire ou non-linéaire, à  partir de mesures des solutions sur le bord du domaine. Dans le cas linéaire, notre équation est une équation de convection-diffusion décrivant le transfert de particules, d’énergie ainsi que d’autres quantités physiques. Notre problème inverse consiste à  déterminer le champs de vitesse, avec lequel la quantité décrite se déplace, ainsi que des informations à  propos de la densité du milieu. Nous nous plaçons dans un cadre général o๠les quantités que nous cherchons à  déterminer sont associées à  des coefficients dépendant des variables spatiales et temporelles avec des conditions de régularité affaiblies. Dans le cas non-linéaire, nous traiterons le problème consistant à  déterminer un terme quasi-linéaire apparaissant dans l’équation. Ce travail est issu d’une collaboration avec Pedro Caro.

On s’intéresse au problème de sédimentation de N particules dans un fluide visqueux. On suppose que les particules sont sphériques avec un rayon proportionnel à  1/N. On néglige l’inertie et on prend en compte la vitesse angulaire des particules. Un premier résultat dà» à  P.E. Jabin et F. Otto montre qu’il n y a pas d’interaction entre les particules si elles sont “assez diluées”. i.e la distance minimale entre les particules est très grande devant 1/N^{1/3}. Un deuxième résultat dà» à  R.M Höfer montre que, dans le cas o๠la distance minimale entre les particules est de l’ordre de 1/N^{1/3}, il y a interaction entre les particules et le modèle converge lorsque N tend vers l’infini vers l’équation de Vlasov-Stokes. Dans cet exposé, on s’intéresse à  l’extension de ces résultats pour des configurations de particules ayant une distance minimale inférieure au seuil critique 1/N^{1/3}. En utilisant la méthode de reflections, on calcule explicitement la vitesse de chute de chaque particule. Ce qui nous permet, dans un premier temps, d’assurer la propagation en temps fini de la distance minimale. Dans un second temps, on montre que la densité converge au sens de la distance de Wasserstein vers la solution de l’équation de Vlasov-Stokes. L’étude de convergence découle de la théorie de champs moyens développée par M. hauray et P.E Jabin dans leurs papiers.

Dans cet exposé, on s’intéresse à  la minimisation du temps de crise, fonctionnelle discontinue en horizon infini. Cette fonctionnelle mesure le temps passé par une solution d’un système contrôlé à  l’extérieur d’un ensemble K qui représente typiquement des contraintes d’état. Lorsque la condition initiale n’est pas dans le noyau de viabilité de K, ou que ce noyau est vide, la minimisation de cette fonctionnelle prend tout son sens. A travers cet exposé, on verra comment donner les conditions nécessaires d’optimalité permettant de calculer une trajectoire optimale, et on étudiera une régularisation du temps de crise. On examinera la convergence des extrémales du problème régularisé vers une extrémale du problème original (par Gamma-convergence). Enfin, grâce une reformulation du temps de crise, nous développerons quelques exemples pour comparer celui-ci avec la stratégie “temps minimal” pour rejoindre le noyau de viabilité.

Je présenterai quelques résultats concernant la modélisation du développement des plantes dans leur environnement. En partant d’un nouveau modèle de distribution de sucrose dans les arbres, j’arriverai à  la propagation de ravageurs (végétales puis animales) dans des paysages agricoles. Mon propos sera centré sur des systèmes continus de type advection-réaction-diffusion.