Добірка наукової літератури з теми "Simulation différentiable"

Résumé En sciences sociales, seules des simulations peuvent nous donner une idée de la manière dont des formes collectives résultent d’interactions complexes. Mais plus elles sont complexes – en particulier en intégrant les effets des représentations des formes collectives par les acteurs – plus les simulations peuvent diverger, d’où une indétermination. Or nous sommes plus sensibles à ce qui est pour nous reconnaissable (formes plus stables, mieux différenciées). Combiner ces deux tendances nous amène à privilégier non pas une correspondance avec une réalité elle aussi complexe, mais la capacité des simulations à permettre entre elles des comparaisons qui puissent nous offrir des moyens de les critiquer les unes par les autres. Nous conservons à l’esprit, en parallèle, les scénarios divergents qui restent les plus différentiables tout en restant attentif à des divergences d’abord négligées.

Etude théorique et algorithmique des problèmes d'optimisation non convexes et non différentiables des types suivants: maximiser f(x) sur C, minimiser f(x)-g(x) sur C, minimiser f(x) lorsque x appartient à C et g(x) positive, où f, g sont convexes définies sur rn et C est une partie compacte convexe non vide de rn. Un étudie les conditions nécessaires d'optimalité du premier ordre la dualité, les méthodes de sous-gradients qui convergent vers des solutions optimales locales et les algorithmes qui permettent d'obtenir les solutions globales. On donne, quelques résultats numériques et applications des algorithmes présentés

Un systeme a modulation par impulsion et codage differentiel (micdif) est etudie. Deux modelisations par des transformations ponctuelles non inversibles et non differentiables sont envisagees, liees au choix de la caracteristique du quantificateur : une lineaire par morceaux, la seconde en escalier, tres proche du cas reel. La non linearite du quantificateur induit la non linearite de tout le systeme, qui devient le siege de comportements dynamiques complexes. La theorie des systemes dynamiques non lineaires est utilisee pour etudier ces phenomenes. Les lignes critiques representent un outil de base pour l'etude de ce type de modeles. Concernant les plans parametriques, les etudes sur les diagrammes et les courbes de bifurcation demontrent a la fois la similarite qualitative, et la difference quantitative avec des modelisations differentielles anterieures. . . .

Les pôles d'échanges multimodaux (PEM) constituent aujourd'hui la vitrine des réseaux de transport. C'est un système de transport complexe dont le bon fonctionnement conditionne celui du réseau de transport dans son ensemble. Dans le but de prévenir, de réduire ou si possible d'éviter les dysfonctionnements, les incidents et les accidents qui affectent quotidiennement un grand nombre de sites en exploitation, et qui, par ricochet, détériorent l'image et l'attractivité des transports collectifs en général, il devient nécessaire de systématiser l'évaluation à priori et à posteriori des performances des PEM comme cela s'est fait avec succès dans d'autres domaines, tels que celui des systèmes industriels de production. Ainsi, l'objectif de ces travaux de recherche est d'élaborer un modèle de simulation pour la mesure d'un certain nombre d'indicateurs quantitatifs de performance dédiés aux PEM. Le modèle de simulation proposé est basé sur les réseaux de Petri Lots, une extension des réseaux de Pétri Hybrides particulièrement adaptée pour la modélisation des systèmes multiéchelles complexes. Ce paradigme de modélisation offre, en outre, des techniques d'analyse formelle pour la vérification et la commande du modèle élaboré. Le modèle de simulation proposé sera utile poour définir et programmer à court terme des opérations de maintenance dans le but de prévenir des dysfonctionnements latents ou probables. Concernant les projets de PEM en cours de réalisation, il permettra d'éclairer les choix préalables à la conception des différentes composantes de ces sites en assistant les concepteurs dans les procédures de dimensionnement et de planification
A Multimodal Hub is a complex transportation system which has the role to interconnect several public and private transportation modes in order to promote intermodality practice. Because of many observed problems (such as recurrent congestion phenomena inside stations, high transfer times, long queues in front of services, etc. ) which contribute to deteriorate the image of public transport in general, it becomes more and more important for transit authorities to be able to perform many performance measures for identifying the causes of these problems and trying to find solutions. The main goal of the PhD thesis is to propose a simulation model for evaluating the main performance factors of multimodal transportation hubs. Among the most important quantitative factors, we can mention occupancy rates, queue lengths, mean service times, evacuation times, and measures related to intermodality practice such as connection times and waiting times. The suggested simulation model is based on Batches Petri nets which are an extension of Hybrid Petri nets. This paradigm is suitable for our study because it offers a multiscale modular modeling approach which allows mastering the complexity of the studied system. Besides, it offers formal analysis techniques for checking and design (control) purposes. This simulation model can be successfully used for (i) evaluating existing multimodal hubs, (ii) validating design projects of new multimodal hubs, and (iii) assisting designers during sizing and planning procedures

3D peut améliorer l’interprétation des vêtements réels et leur reproduction numérique, avec des applications en RV et essayages virtuels. Cette thèse aborde la reconstruction de vêtements en estimant une réplique animable et son patron 2D. Basée sur un simulateur différentiable, notre approche optimise la forme simulée pour qu’elle corresponde à la cible, tout en préservant des propriétés clés comme la symétrie. Notre pipeline s’aligne sur les standards de l’industrie, ajustant patrons et matériaux pour affiner la géométrie et permettre la réanimation. Nous introduisons également une optimisation par déformation pour raffiner davantage la géométrie du maillage afin de capturer des détails fins, améliorant l’ajustement et facilitant l’enregistrement non rigide. Nos expériences sur données réelles et synthétiques montrent que nos méthodes surpassent l’état de l’art en term de précision
Recovering high-quality garment models from 3D clothed human shapes can enhance the interpretability of real garments and their digital reproduction, benefiting applications like VR and virtual try-ons. This thesis tackles the challenge of reconstructing garment geometry by estimating an animatable replica and its 2D pattern. Using a differentiable cloth simulator, we optimize the simulated garment to match the target shape while preserving key properties like symmetry. Our inverse garment design pipeline aligns with industry-standard modeling and simulation processes, adjusting 2D patterns and material properties to refine geometry and enable reanimation. Additionally, we introduce a deformation-based optimization method that refines mesh geometry to capture fine-grained details, improving fit and supporting non-rigid registration. Experiments on real and synthetic data demonstrate that our methods surpass state-of-the-art techniques in garment model quality and pattern accuracy

Différentes techniques de chirurgie mini-invasive permettent aujourd’hui d’effectuer les procédures d'ablation de tumeurs. La cryochirurgie est une de ces techniques et fonctionne grâce à une technique de décompression très rapide de l'argon à l’extrémité d’une sonde en forme d'aiguille. La planification pré-opératoire de ce type d’intervention est très difficile pour le chirurgien, qui doit se représenter mentalement la disposition finale des aiguilles par rapport à la position des structures anatomiques complexe. Une sur-ablation ou une sous-ablation peuvent entraîner des complications donc, devant le besoin crucial d'une telle planification, dans cette thèse nous nous sommes concentrés sur la planification pré-opératoire automatisée de la cryochirurgie,avec les objectifs de assister le chirurgien grâce à une prédiction plus réaliste des zones d'ablation et proposer automatiquement un placement d'aiguille avec un risque minimal pour le patient dans un délai acceptable pour une utilisation en salle d'opération
There exist several minimally invasive techniques to perform tumor ablation procedures.Cryosurgery is one of these techniques and works by decompressing very rapidly the argon gas through a needle-like probe. It is hard for the surgeons to imagine final results and plan the surgery in advance in a complicated anatomical environment. Over-ablation or under ablation may result in complications during the treatment. So, due to a crucial need for having such a planning tool, in this thesis we focused on an automated pre-surgical planning for cryosurgery with goals to support the physician by utilizing a more realistic prediction of ablation zones and proposing a needle placement setup with a close to minimum risk to the patient and an optimal coverage of the tumor by the iceball in an acceptable time for the use in the operation room

Nous nous intéressons, dans ce travail, aux chaînes ouvertes de corps élastiques, animés de grands mouvements rigides. Nous considérons deux types de problèmes : problème direct où on recherche les déplacements de la chaîne à chargement connu, problème inverse où la donnée est une position ou une trajectoire de l'extrémité terminale de la chaîne et où on recherche le chargement à imposer pour obtenir cette position ou cette trajectoire. Nous supposons que les corps de la chaîne sont bien modélisés par des poutres élastiques et nous étudions deux types de modélisations: une modélisation linéaire (approche convective) où les petits déplacements élastiques sont mesurés par rapport à un repère flottant qui suit les mouvements rigides des poutres de la chaîne et une modélisation non-linéaire (approche globale) où Ton n'effectue pas, au niveau de la formulation mécanique, de découplage entre déplacement élastique et déplacement rigide. Notre travail comporte la formulation mécanique et l'étude mathématique du problème direct dans les cas statiques et dynamiques, ce dans le cadre de l'approche convective et de l'approche globale, ainsi que l'étude mathématique d'un problème inverse dynamique simplifié. Nous avons en outre réalisé un traitement numérique simple et efficace du problème direct, ce dans le cas statique pour l'approche convective et dans les cas statiques et dynamiques pour l'approche globale.

Le rôle clé que l’IA pourrait jouer dans l’amélioration des activités commerciales est connu depuis longtemps, mais le processus de pénétration de cette nouvelle technologie a rencontré certains freins au sein des entreprises, en particulier, les coûts de mise œuvre. En moyenne, 2.8 ans sont nécessaires depuis la sélection du fournisseur jusqu’au déploiement complet d’une nouvelle solution. Trois points fondamentaux doivent être pris en compte lors du développement d’un nouveau modèle. Le désalignement des attentes, le besoin de compréhension et d’explications et les problèmes de performance et de fiabilité. Dans le cas de modèles traitant des données de la supply chain, cinq questions spécifiques viennent s’ajouter aux précédentes : - La gestion des incertitudes. Les décideurs cherchent un moyen de minimiser le risque associé à chaque décision qu’ils doivent prendre en présence d’incertitude. Obtenir une prévision exacte est un rêve ; obtenir une prévision assez précise et en calculer les limites est réaliste et judicieux. - Le traitement des données entières et positives. La plupart des articles ne peuvent pas être vendus en sous-unités. Cet aspect simple de la vente se traduit par une contrainte qui doit être satisfaite : le résultat doit être un entier positif. - L’observabilité. La demande du client ne peut pas être mesurée directement, seules les ventes peuvent être enregistrées et servir de proxy. - La rareté et la parcimonie. Les ventes sont une quantité discontinue. En enregistrant les ventes par jour, une année entière est condensée en seulement 365 points. De plus, une grande partie d’entre elles sera à zéro. - L’optimisation juste-à-temps. La prévision est une fonction clé, mais elle n’est qu’un élément d’une chaîne de traitements soutenant la prise de décision. Le temps est une ressource précieuse qui ne peut pas être consacrée entièrement à une seule fonction. Le processus de décision et les adaptations associées doivent donc être effectuées dans un temps limité et d’une manière suffisamment flexible pour pouvoir être interrompu et relancé en cas de besoin afin d’incorporer des événements inattendus ou des ajustements nécessaires. Cette thèse s’insère dans ce contexte et est le résultat du travail effectué au cœur de Lokad. La recherche doctorale a été financée par Lokad en collaboration avec l’ANRT dans le cadre d’un contrat CIFRE. Le travail proposé a l’ambition d’être un bon compromis entre les nouvelles technologies et les attentes des entreprises, en abordant les divers aspects précédemment présentés. Nous avons commencé à effectuer des prévisions en utilisant la famille des lissages exponentiels, qui sont faciles à mettre en œuvre et extrêmement rapides à exécuter. Largement utilisés dans l’industrie, elles ont déjà gagné la confiance des utilisateurs. De plus, elles sont faciles à comprendre et à expliquer à un public non averti. En exploitant des techniques plus avancées relevant du domaine de l’IA, certaines des limites des modèles utilisés peuvent être surmontées. L’apprentissage par transfert s’est avéré être une approche pertinente pour extrapoler des informations utiles dans le cas où le nombre de données disponibles était très limité. Nous avons proposé d’utiliser un modèle associé à une loi de Poisson, une binomiale négative qui correspond mieux à la nature des phénomènes que nous cherchons à modéliser et à prévoir. Nous avons aussi proposé de traiter l’incertitude par des simulations de Monte Carlo. Un certain nombre de scénarios sont générés, échantillonnés et modélisés par dans une distribution. À partir de cette dernière, des intervalles de confiance de taille différentes et adaptés peuvent être déduits. Sur des données réelles de l’entreprise, nous avons comparé notre approche avec les méthodes de l’état de l’art comme DeepAR, DeepSSMs et N-Beats. Nous en avons déduit un nouveau modèle conçu à partir de la méthode Holt-Winter [...]
The key role that AI could play in improving business operations has been known for a long time, but the penetration process of this new technology has encountered certain obstacles within companies, in particular, implementation costs. On average, it takes 2.8 years from supplier selection to full deployment of a new solution. There are three fundamental points to consider when developing a new model. Misalignment of expectations, the need for understanding and explanation, and performance and reliability issues. In the case of models dealing with supply chain data, there are five additionally specific issues: - Managing uncertainty. Precision is not everything. Decision-makers are looking for a way to minimise the risk associated with each decision they have to make in the presence of uncertainty. Obtaining an exact forecast is a advantageous; obtaining a fairly accurate forecast and calculating its limits is realistic and appropriate. - Handling integer and positive data. Most items sold in retail cannot be sold in subunits. This simple aspect of selling, results in a constraint that must be satisfied by the result of any given method or model: the result must be a positive integer. - Observability. Customer demand cannot be measured directly, only sales can be recorded and used as a proxy. - Scarcity and parsimony. Sales are a discontinuous quantity. By recording sales by day, an entire year is condensed into just 365 points. What’s more, a large proportion of them will be zero. - Just-in-time optimisation. Forecasting is a key function, but it is only one element in a chain of processes supporting decision-making. Time is a precious resource that cannot be devoted entirely to a single function. The decision-making process and associated adaptations must therefore be carried out within a limited time frame, and in a sufficiently flexible manner to be able to be interrupted and restarted if necessary in order to incorporate unexpected events or necessary adjustments. This thesis fits into this context and is the result of the work carried out at the heart of Lokad, a Paris-based software company aiming to bridge the gap between technology and the supply chain. The doctoral research was funded by Lokad in collaborationwith the ANRT under a CIFRE contract. The proposed work aims to be a good compromise between new technologies and business expectations, addressing the various aspects presented above. We have started forecasting using the exponential smoothing family which are easy to implement and extremely fast to run. As they are widely used in the industry, they have already won the confidence of users. What’s more, they are easy to understand and explain to an unlettered audience. By exploiting more advanced AI techniques, some of the limitations of the models used can be overcome. Cross-learning proved to be a relevant approach for extrapolating useful information when the number of available data was very limited. Since the common Gaussian assumption is not suitable for discrete sales data, we proposed using a model associatedwith either a Poisson distribution or a Negative Binomial one, which better corresponds to the nature of the phenomena we are seeking to model and predict. We also proposed using Monte Carlo simulations to deal with uncertainty. A number of scenarios are generated, sampled and modelled using a distribution. From this distribution, confidence intervals of different and adapted sizes can be deduced. Using real company data, we compared our approach with state-of-the-art methods such as DeepAR model, DeepSSMs and N-Beats. We deduced a new model based on the Holt-Winter method. These models were implemented in Lokad’s work flow