Archives Mensuelles: avril 2011

Nouvelle Thésarderie

Vendredi 29 avril 2011

Lieu : ATTENTION, CHANGEMENT DE SALLE !

Salle de reunion du Pavillon Henri Chretien de l’Observatoire de la Côte d’Azur (Bâtiment numero 4) (position au sein du mont gros)

Planning :

  • 08h45 : Accueil des nouveaux arrivants.
  • 09h00 : Exposé de Camille POIGNARD intitulé : « Comment creer du chaos a partir d’une bifurcation de hopf~? ».
  • 10h15 : Pause café (ou thé (ou chocolat (…))).
  • 10h45 : Exposé de Giovanni RUGGIERO intitulé : « The Oceanic System: Model and Data ».
  • 12h00 : Repas à l’Observatoire. Le repas sera pris en charge par l’ADSFA pour les doctorants ne faisant pas partie de l’Observatoire.
  • 13h30 : Visite l’Observatoire pour participants de la Thésarderie.

Exposé de Camille Poignard

« Comment creer du chaos a partir d’une bifurcation de hopf ? »

Étant donnée une famille dépendant d’un paramètre réel, de champs de vecteurs lisses sur R^n , admettant une bifurcation de Hopf en un point critique, nous montrerons comment créer un système différentiel chaotique au voisinage de ce point par perturbation singulière de ce paramètre. Les motivations de ce travail viennent de l’analyse mathématique d’un hypothétique réseau de gènes a quatre variables et dix-neuf paramètres, inventé par J.J Tyson. Après avoir présenté le résultat, dont la démonstration repose sur la construction d’une section de Poincaré admettant un Horseshoe, nous l’appliquerons à cet hypothétique réseau de gènes, afin de trouver une région des paramètres pour lesquels ce système présente un comportement chaotique.

Référence: « Creating Chaos from a generic family of vector fields admitting a Hopf bifurcation », Camille Poignard.

Exposé de Giovanni Ruggiero

« The Oceanic System: Model and Data. »

I will introduce the oceanic system and present the basic approximations used to model it. Also, I will present some ways to improve the model performance by making use of observed data. The methods for doing this are the so-called « Data Assimilation methods » and consist to seek optimal corrections of the evolving model state combining information from the model background state and observations.

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