Littérature scientifique sur le sujet « Modèle continu à énergie aléatoire »

Onze nouvelles molécules organiques de structure donneurs-espaceur-accepteurs (D-π-A) utilisées pour les cellules solaires organiques (OSC) basées sur la thiénopyrazine et le thiophène ont été étudiées par la théorie de la densité fonctionnelle (DFT) et la théorie de la densité fonctionnelle dépendante de temps DFT (TD-DFT), pour expliquer comment l’ordre de conjugaison influe sur les performances des cellules solaires. Le groupe accepteur d’électrons (ancrage) était composé de 2-cyanoacrylique pour tous les composés, tandis que l’unité donneuse d’électrons était variée et que son influence fut étudiée. Les résultats théoriques ont montré que les calculs TD-DFT, avec une fonction hybride d’échange – corrélation utilisant la méthode d’atténuation de Coulomb (CAM-B3LYP) en conjonction avec un modèle de solvatation à cycle continu polarisable (modèle de continuum polarisable, PCM) combinée avec la base 6-31G(d,p), était raisonnablement capable de prédire les énergies d’excitation, les spectres d’absorption et d’émission des molécules étudiées. Les niveaux d’énergie des orbitales moléculaires frontières (orbitale moléculaire occupée de plus haute énergie (HOMO) et orbitale moléculaire inoccupée de plus basse énergie (LUMO) de ces composés peuvent avoir un effet positif sur le processus d’injection et de régénération d’électrons. La tendance des lacunes calculées HOMO-LUMO se compare bien avec les données spectrales. En outre, les valeurs estimées de photovoltage en circuit ouvert (Voc) pour ces composés ont été présentées. L’étude des propriétés structurelles, électroniques et optiques de ces composés pourrait aider à concevoir des matériaux organiques photovoltaïques fonctionnels plus efficaces.

Face aux besoins de suivis hydrométriques et compte tenu des limites d'installation de stations de mesure traditionnelles sur les cours d'eau réunionnais à lit mobile et en tresse, l'Office de l'eau Réunion et les universités de Bretagne Occidentale et de La Réunion ont développé un système de mesure automatique des débits par photogrammétrie. Ce système innovant se base sur la mesure des vitesses d'écoulement de surface par la technique de la PIV (Particle Image Velocimetry), sur l'élaboration d'un modèle numérique de terrain du tronçon de mesure et une détection automatique du masque d'eau. Des algorithmes de calcul ont été développés sous MATLAB de manière (i) à traiter une vidéo acquise en temps réel ou pour réaliser des jaugeages à distance et (ii) à convertir un pack de vidéos acquises automatiquement toutes les 30 minutes afin d'obtenir une chronique de débit en continu. Les comparaisons avec les valeurs de débits jaugés ont montré des écarts maximums de 9.0 % après la calibration du système de mesure. Cette technologie, pouvant être autonome en énergie ou raccordée au réseau électrique, ouvre des perspectives intéressantes pour le suivi des cours d'eau complexe ou des phénomènes hydrologiques extrêmes.

Cette thèse explore les perspectives algorithmiques de la marche aléatoire branchante et du modèle continu d'énergie aléatoire (CREM). Nous nous intéressons notamment à la construction d'algorithmes en temps polynomial capables d'échan¬tillonner la mesure de Gibbs du modèle avec une grande probabilité, et à identifier le régime de dureté, qui consiste en toute température inverse bêta telle que de tels algorithmes en temps polynomial n'existent pas. Dans le Chapitre 1, nous fournissons un aperçu historique des modèles et moti¬vons les problèmes algorithmiques étudiés. Nous donnons également un aperçu des verres de spin à champ moyen qui motive la ligne de notre recherche. Dans le Chapitre 2, nous abordons le problème de l'échantillonnage de la mesure de Gibbs dans le contexte de la marche aléatoire branchante. Nous identifions une température inverse critique bêta_c, identique au point critique statique, où une tran¬sition de dureté se produit. Dans le régime sous-critique bêta < bêta_c, nous établissons qu'un algorithme d'échantillonnage récursif est capable d'échantillonner efficace¬ment la mesure de Gibbs. Dans le régime supercritique bêta > bêta_c, nous montrons que nous ne pouvons pas trouver d'algorithme en temps polynomial qui appartienne à une certaine classe d'algorithmes. Dans le Chapitre 3, nous portons notre attention sur le même problème d'échan¬tillonnage pour le modèle continu d'énergie aléatoire (CREM). Dans le cas où la fonction de covariance de ce modèle est concave, nous montrons que pour toute température inverse bêta < à l'infini, l'algorithme d'échantillonnage récursif considéré au Chapitre 2 est capable d'échantillonner efficacement la mesure de Gibbs. Pour le cas non concave, nous identifions un point critique bêta_G où une transition de dureté similaire à celle du Chapitre 2 se produit. Nous fournissons également une borne inférieure de l'énergie libre du CREM qui pourrait être d'un intérêt indépendant. Dans le Chapitre 4, nous étudions le moment négatif de la fonction de partition du CREM. Bien que cela ne soit pas directement lié au thème principal de la thèse, cela découle du cours de la recherche. Dans le Chapitre 5, nous donnons un aperçu de certaines orientations futures qui pourraient être intéressantes à étudier
This thesis explores the algorithmic perspectives of the branching random walk and the continuous random energy model (CREM). Namely, we are interested in constructing polynomial-time algorithms that can sample the model's Gibbs measure with high probability, and to indentify the hardness regime, which consists of any inverse temperature bêta such that such polynomial-time algorithms do not exist. In Chapter 1, we provide a historical overview of the models and motivate the algorithmic problems under investigation. We also provide an overview on the mean-field spin glasses that motivates the line of our research. In Chapter 2, we address the sampling problem of the Gibbs measure in the context of branching random walk. We identify a critical inverse temperature bêta_c, identical to the static critical point, that the a hardness transition occurs. In the subcritical regime bêta < bêta_c, we establish a recursive sampling algorithm is able to sample the Gibbs measure efficiently. In the supercritical regime bêta > bêta_c,we show that we cannot find polynomial-time algorithm that belongs to a certain class of algorithms. In Chapter 3, we turn our attention to the same sampling problem for the con¬tinuous random energy model (CREM). For the case where the covariance function of this model is concave, we show that for any inverse temperature bêta < to infinity, the recursive sampling algorithm considered in Chapter 2 is able to sample the Gibbs measure efficiently. For the non-concave case, we identify a critical point bêta_G that similar hardness transition as the one in Chapter 2 occurs. We also provide a lower bound of the CREM free energy that might be of independent interest. In Chapter 4, we study the negative moment of the CREM partition function. While this is not connected directly to the main theme of the thesis, it spins off during the course of research. In Chapter 5, we provide an outlook of some further directions that might be interesting to investigate

Cette thèse aborde les problèmes de la modélisation et de la commande d'un micro-réseau courant continu (CC) en vue de la gestion énergétique optimale, sous contraintes et incertitudes. Le micro-réseau étudie contient des dispositifs de stockage électrique (batteries ou super-capacités), des sources renouvelables (panneaux photovoltaïques) et des charges (un système d'ascenseur motorise par une machine synchrone a aimant permanent réversible). Ces composants, ainsi que le réseau triphasé, sont relies a un bus commun en courant continu, par des convertisseurs dédies. Le problème de gestion énergétique est formule comme un problème de commande optimale qui prend en compte la dynamique du système, des contraintes sur les variables, des prédictions sur les prix, la consommation ou la production et des profils de référence.Le micro-réseau considère est un système complexe, de par l'hétérogénéité de ses composants, sa nature distribuée, la non-linéarité de certaines dynamiques, son caractère multi-physiques (électromécanique, électrochimique, électromagnétique), ainsi que la présence de contraintes et d'incertitudes. La représentation consistante des puissances échangées et des énergies stockées, dissipées ou fournies au sein de ce système est nécessaire pour assurer son opération optimale et fiable.Le problème pose est abordé via l'usage combine de la formulation hamiltonienne a port, de la platitude et de la commande prédictive économique base sur le modelé. Le formalisme hamiltonien a port permet de décrire les conservations de la puissance et de l'énergie au sein du micro-réseau explicitement et de relier les composants hétérogènes dans un même cadre théorique. Les non linéarités sont gérées par l'introduction de la notion de platitude démentielle et la sélection de sorties plates associées au modèle hamiltonien a ports. Les profils de référence sont génères a l'aide d'une para métrisation des sorties plates de telle sorte que l'énergie dissipée soit minimisée et les contraintes physiques satisfaites. Les systèmes hamiltoniens sur graphes sont ensuite introduits pour permettre la formulation et la résolution du problème de commande prédictive _économique a l'échelle de l'ensemble du micro-réseau CC. Les stratégies de commande proposées sont validées par des résultats de simulation pour un système d'ascenseur multi-sources utilisant des données réelles, identifiées sur base de mesures effectuées sur une machine synchrone
The goals of this thesis is to propose modelling and control solutions for the optimal energy management of a DC microgrid under constraints. The studied microgrid system includes electrical storage units (e.g., batteries, supercapacitors), renewable sources (e.g., solar panels) and loads (e.g., an electro-mechanical elevator system). These interconnected components are linked to a three phase electrical grid through a DC bus and associated DC/AC converters. The optimal energy management is usually formulated as an optimal control problem which takes into account the system dynamics, cost, constraints and reference profiles.An optimal energy management for the microgrid is challenging with respect to classical control theories. Needless to say, a DC microgrid is a complex system due to its heterogeneity, distributed nature (both spatial and in sampling time), nonlinearity of dynamics, multi-physic characteristics, the presence of constraints and uncertainties. Moreover, the power-preserving structure and the energy conservation of a microgrid are essential for ensuring a reliable operation.This challenges are tackled through the combined use of port-Hamiltonian formulations, differential flatness, and economic Model Predictive Control.The Port-Hamiltonian formalism allows to explicitly describe the power-preserving structure and the energy conservation of the microgrid and to connect different components of different physical natures through the same formalism. The strongly non-linear system is then translated into a flat representation. Taking into account differential flatness properties, reference profiles are generated such that the dissipated energy and various physical constraints are taken into account. Lastly, we minimize the purchasing/selling electricity cost within the microgrid using the economic Model Predictive Control with the Port-Hamiltonian formalism on graphs.The proposed control designs are validated through simulation results

L'objet de cette thèse est l'étude asymptotique du modèle de Hopfield dont le but est de simuler le phénomène neuronal de mémoire associative. Après une brève introduction au calcul neuronal et une description générale de la modélisation mathématique de la mémoire associative, nous définissons le modèle étudié dans le cadre d'une dynamique d'évolution déterministe, respectivement séquentielle (modèle de Hopfield) ou parallèle (modèle de Little). Nous étudions alors la stabilité asymptotique de $p$ images originales, au sens presque sûr pour l'espace de probabilité associé aux variables aléatoires modélisant ces images, ainsi que l'attraction de certaines configurations, en une seule étape de la dynamique, si $p$ est de l'ordre $N/\log N$ ($N$ la taille du réseau). La fonction énergie ayant notamment pour minima locaux les images originales et tous les autres points fixes de l'application associée à la dynamique, il est intéressant d'en connaître les fluctuations sur l'espace des configurations. Après avoir rappelé les résultats de Newman, relatifs à l'existence de barrières énergétiques, nous montrons que asymptotiquement et presque sûrement, sous certaines hypothèses sur $p$, les images combinées, combinaisons d'un nombre fine ou de toutes les images combinées, ne peuvent être des minima plus profonds que les images originales elles-mêmes. En ces points, nous calculons la limite presque sûre du hamiltonien normalisé. Au chapitre suivant, nous décrivons la dynamique stochastique de Glauber qui nous conduit à définir les mesures de Gibbs pour la limite thermodynamique de ce systèmes. Nous étudions alors, dans un dernier chapitre, le comportement asymptotique de l'énergie libre: pour toute température, cette variable aléatoire converge presque sûrement vers une constante, si $p/N$ converge vers 0, et vérifie la propriété d'être auto-moyennée, si $p$ est inférieur au proportionnel à $N$. En conclusion, nous terminons en évoquant quelques problèmes ouverts et des extensions possibles du modèle de Hopfield.