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Sujets de thèse
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DRF : Sujet de thèse SL-DRF-17-0773

DOMAINE DE RECHERCHE
Modélisation du climat / Sciences de la terre et de l'environnement
INTITULÉ DU SUJET Français English

Amélioration des générateurs aléatoires de données climatiques ou financières, en utilisant leur dynamique

RÉSUMÉ DU SUJET

La prévision et la compréhension du comportement de systèmes complexes tels que la turbulence, le climat ou les finances reste une tâche difficile. Pour résoudre ce problème, divers outils ont été développés à l'aide de la théorie des systèmes dynamiques, de la mécanique statistique ou des ajustements stochastiques pour les données, tel que le procédé ARMA (Auto Regressive Moving Average). De telles approches sont toutefois limitées par la présence de multiples états métastables, capables de piéger le système dans un état quasi-stationnaire hors-équilibre, ou d'attirer les trajectoires dans l'espace des phases.

Des exemples de tels états métastables bloqués sont par exemple les flux zonaux de la dynamique atmosphérique à mi-latitude, ou encore les crises et la période de croissance en économie ou finances.

À l'heure actuelle, il n'existe pas de théorie générale permettant de prédire la plausibilité, la durée de vie ou la dynamique autour de ces états métastables. Une description améliorée de la dynamique du système des trajectoires en présence d'états métastables a été récemment obtenue en échantillonnant les données temporelles originales en sous-échantillons courts qui obéissent aux processus ARMA de base [voir : 1,2,3]. Dans ces articles, plusieurs indicateurs sont dérivés pour analyser les données. Ils fournissent des informations sur le nombre de degrés de liberté actifs dans les systèmes et la probabilité de sauts vers d'autres états métastables.

L'objectif de cette étude de doctorat est d'aller un peu plus loin et d'utiliser cette méthode pour prévoir le comportement de systèmes complexes. Le candidat construira des générateurs stochastiques de turbulences plausibles, de climat et de domaines financiers, en incluant les propriétés dynamiques sous-jacentes telles que celles dérivées des indicateurs précédents. Il / elle évaluera la qualité des champs générés en comparant les résultats sur des données réelles. Au cours de la thèse, le candidat développera ses compétences en statistique, en physique fondamentale, en dynamique climatique et en finance. Il développera des outils et des modèles numériques avec l'analyse des séries chronologiques.

La thèse requiert une bonne connaissance des processus stochastiques et donc en arrière-plan des compétences en statistiques appliquées et en physique théorique. Le candidat doit maitriser des logiciels d'analyse statistique comme R, Matlab et / ou Python. Il / elle doit avoir un bon niveau de compréhension de la langue anglaise, pour travailler dans un environnement international.

[1] Davide Faranda, Gabriele Messori and Pascal Yiou. Dynamical proxies of North Atlantic predictability and extremes. Accepted for publication in Scientific Reports, 2017.

[2] Guillaume Nevo, Nikki Vercauteren, Amandine Kaiser, Berengere Dubrulle, Davide Faranda. A statistical-mechanical approach to study the hydrodynamic stability of stably stratified atmospheric boundary layer. Submitted, 2017.

[3] Davide Faranda and Dimitri Defrance: A wavelet-based-approach to detect climate change on the coherent and turbulent component of the atmospheric circulation. Earth System Dynamics, 7 517-523, 2016.

FORMATION NIVEAU MASTER RECOMMANDÉ

M2 ohysique theorique

INFORMATIONS PRATIQUES
Institut rayonnement et matière de Saclay
Service de Physique de l'Etat Condensé
Systèmes Physiques Hors-équilibre, hYdrodynamique, éNergie et compleXes
Centre : Saclay
Date souhaitée pour le début de la thèse : 01/09/2017
PERSONNE À CONTACTER PAR LE CANDIDAT

Davide Faranda  

CEA
DRF/LSCE (DSM)
CEA Saclay

Téléphone : +33 1 69 08 52 32

UNIVERSITÉ / ÉCOLE DOCTORALE
Paris-Saclay
Ondes et Matière
DIRECTEUR DE THÈSE

Bérengère DUBRULLE

CNRS
DRF/IRAMIS/SPEC/SPHYNX
CEA/Saclay