Identification de dynamique pour les systèmes bilinéaires et non-linéaires en présence d'incertitudes

par Ying Fu

Thèse de doctorat en Sciences

Sous la direction de Gabriel Turinici.

Soutenue le 09-12-2016

à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de Ecole doctorale de Dauphine (Paris) , en partenariat avec Centre de recherche en mathématiques de la décision (Paris) (laboratoire) et de Université Paris-Dauphine (Etablissement de préparation de la thèse) .

Le président du jury était Claude Le Bris.

Le jury était composé de Claude Le Bris, Mazyar Mirrahimi, Dominique Sugny, Julien Salomon.

Les rapporteurs étaient Mazyar Mirrahimi, Dominique Sugny.


  • Résumé

    Dans le cadre du contrôle quantique bilinéaire, cette thèse étudie la possibilité de retrouver l'Hamiltonien et/ou le moment dipolaire à l'aide de mesures d'observables pour un ensemble grand de contrôles. Si l'implémentation du contrôle fait intervenir des bruits alors les mesures prennent la forme de distributions de probabilité. Nous montrons qu'il y a toujours unicité (à des phases près) des Hamiltoniens de du moment dipolaire retrouvés. Plusieurs modèles de bruit sont étudiés: bruit discrète constant additif et multiplicatif ainsi qu'un modèle de bruit dans les phases sous forme de processus Gaussien. Les résultats théoriques sont illustrés par des implémentations numériques.

  • Titre traduit

    Dynamic identification for bi-linear and non-linear systems in presence of uncertainties


  • Résumé

    The problem of recovering the Hamiltonian and dipole moment, termed inversion, is considered in a bilinear quantum control framework. The process uses as inputs some measurable quantities (observables) for each admissible control. If the implementation of the control is noisy the data available is only in the form of probability laws of the measured observable. Nevertheless it is proved that the inversion process still has unique solutions (up to phase factors). Several models of noise are considered including the discrete noise model, the multiplicative amplitude noise model and a Gaussian process phase model. Both theoretical and numerical results are established.


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  • Sous le titre : Identification de dynamique pour les systèmes bilinéaires et non-linéaires en présence d'incertitudes
  • Détails : 1 vol. (158 p.)
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