Abstract

As part of control theory, stabilization consists in finding a way to make stable a trajectory of a system on which one has some means of action. In this talk, we will discuss recent advances in stabilization of PDEs, starting with one of the most natural approaches for nonlinear systems, quadratic Lyapunov functions, to more complex approaches such as Fredholm backstepping. Backstepping consists in finding a control operator such that the PDE system can be invertibly mapped to a simpler PDE system for which stability is known. Surprisingly powerful, this approach offers the possibility to deal with very general classes of systems. We will review the origin of the method and present new results that resolve a question opened in 2017 and illustrate it on the rapid stabilization of the linearized water-wave equations. Finally, if time allows we will talk about a completely different subject: teaching mathematics to an AI and we will consider two questions, can we train an AI to predict the solution of a mathematical problem? can we train an AI to prove a statement?

I will present some recent work in collaboration with Elisa Davoli (TU Wien) and Katerina Nik (University of Vienna) on a three-dimensional quasistatic morpholelastic model. The mechanical response of the body and its growth are modeled by the interplay of hyperelastic energy minimization and growth dynamics. An existence result is obtained by regularization and time-discretization, also taking advantage of an exponential-update scheme. Then, we allow the growth dynamics to depend on an additional scalar field modeling nutrient concentration, and formulate an optimal control problem. Eventually, we tackle the existence of coupled morphoelastic and nutrient solutions, when the latter is allowed to diffuse and interact with the growing body.

In this talk I will provide an overview on the problem of controllability of parameter dependent systems. I will explore different control notions successfully developed through the last decade.
The aim of the control function is to steer the system to a state satisfying some properties prescribed either at some time instant T>0 or during a given time interval. These properties may be separated with respect to parameter values and can refer just to a single system itself (e.g. greedy control), or may consider solutions corresponding to the whole parameter range (e.g. ensemble control, averaged control). In the latter case control functions are designed as parameter invariant, implying a same control is to be applied to the system independently of a particular realization of the parameter, while in the first case controls vary along with the parameter. Beside the positive theoretical results, for each notion we provide a computational algorithm.

Dans cet exposé on va s’intéresser à une inégalité de Faber-Krahn inverse pour la valeur propre fondamentale ${\mu }_1(\mathrm{\Omega })$ de l’opérateur complètement nonlinéaire

$${\mathcal{P}}_N^{+}u:={\lambda }_N(D^{2}u),$$

où $\mathrm{\Omega }\subset {\mathbb{R}}^N$ est un ouvert borné et convexe, et ${\lambda }_N(D^{2}u)$ est la plus grande valeur propre de la matrice hessienne de $u$. On verra que le résultat découle de l’inégalité isopérimétrique

$${\mu }_1(\mathrm{\Omega })\le \frac{{\pi }^2}{\text{diam}(\mathrm{\Omega }{)}^2}.$$

De plus, on va discuter de la minimisation de ${\mu }_1$ sous différents types de contraintes. Les résultats ont été obtenus en collaboration avec Julio D. Rossi et Ariel Salort (Buenos Aires).

On considère un système de réaction-diffusion non locale décrivant l’adaptation d’un pathogène à $H$ hôtes, chacun étant associé à un différent optimum phénotypique dans ${\mathbb{R}}^n$. Le comportement en temps grand (persistance vs extinction) du problème de Cauchy associé est donné par le signe d’une valeur propre principale. Une grande partie de l’étude se concentre sur le cas $H=3$ (qui est très riche!). On compare notamment avec le cas $H=2$ et montre que la présence d’un troisième hôte peut favoriser ou entraver l’adaptation…

Le problème de Schrödinger (~1930) consiste à inférer la trajectoire d’un système de particules Browniennes, étant données les observations de ses distributions statistiques en un temps initial et terminal. Récemment des liens profonds avec le Transport Optimal ont été mis à jour, permettant de voir le problème de Schrödinger comme une version bruitée du problème déterministe du transport optimal classique (géodésiques dans l’espace de Wasserstein des mesures de probabilités). Le niveau de bruit est déterminé par un paramètre de température $\epsilon >0$, et l’interpolation temporelle est pilotée énergétiquement parlant par l’entropie de Boltzmann. Dans la limite de petit bruit, il est bien connu que ce problème bruité Gamma-converge vers sa contrepartie déterministe, ce qui est remarquablement utile numériquement. Dans cet exposé je discuterai une extension naturelle à des problèmes de Schrödinger géométriques dans des espaces métriques abstraits. On peut établir dans ce cadre un résultat de Gamma-convergence très général, et je montrerai comment la preuve mène également à des nouveaux résultats de convexité.

Dans cet exposé, on étudiera la stabilité des ondes planes de l’équation de Schrödinger logarithmique sur le tore, avec ou sans amortissement. Le comportement de ces solutions sera notamment illustré par des simulations numériques.

Au début de l’exposé, j’introduirai les problèmes d’évolution qui prennent la forme d’inclusions différentielles. Ensuite je préciserai un cadre théorique où celles-ci sont bien posées et enfin je proposerai un schéma numérique adapté avec un ordre de convergence égal à 1/2.

Après une courte introduction, je montrerai dans cet expose comment on peut établir, au niveau numérique, des propriétés d’hypocoercivité discretes pour des méthodes d’intégration en temps de l’équation de Fokker–Planck linéaire, qui assurent notamment la convergence exponentielle en temps long de la solution numérique vers un état d’équilibre discret. On utilisera pour cela une méthode de preuve à la Villani, adaptée au contexte discret. Il s’agit d’un travail en commun avec Frédéric Herau (Nantes) et Pauline Lafitte (CentraleSupelec).

Les EDPs elliptiques du type $\mathrm{\Delta }f=|\mathrm{\nabla }f{|}^2$ sortent du cadre
classique de l’analyse par Calderon-Zygmund et admettent des solutions non
régulières. Il est remarquable de constater que l’équation $\mathrm{\Delta }\varphi =|\mathrm{\nabla }\varphi {|}^2\varphi$, $\varphi \in {\mathbb{S}}^2$, elle, satisfait une régularité. Ce
contraste ne peut s’expliquer analytiquement : les deux équations ont les
mêmes croissances, la même forme, le même comportement extérieur. Il faut
faire appel à une intuition géométrique, et à des résultats de compacité par
compensation pour expliquer cette divergence.

Cette procédure, cette idée, cette méthode, se retrouve pour analyser
d’autres équations, au deuxième ordre l’ensemble des équations harmoniques,
et au quatrième ordre, l’équation des surfaces de Willlmore.

Nous aborderons la régularité de ces solutions, et le comportement des
suites en mettant en évidence les phénomènes de concentration, conditionnés
par l’analyse des équations. Enfin nous exploiterons les liens entre les
deux problèmes pour en tirer des applications.

Dans cet exposé, nous montrons un résultat de stabilisation pour l’équation de la plaque amortie avec une décroissance logarithmique de l’énergie de la solution. La preuve de ce résultat est réalisée au moyen d’une estimation de Carleman pour les opérateurs elliptiques d’ordre quatre avec les conditions au bord dites de Lopatinskii-Sapiro et d’une estimation de la résolvante pour le générateur du semigroupe de la plaque amortie associé à ces conditions aux limites. La dérivation des inégalités de Carleman passe d’abord par des estimations microlocales, puis par des estimations locales, et enfin par une estimation globale.

Dans cet exposé, je présenterai le modèle tensoriel de Landau de Gennes pour les cristaux liquides nématiques dans le régime dit de Lyutsyukov faisant intervenir des applications à valeurs dans la sphère S4. Ce modèle décrit les configurations stables de cristaux liquides comme étant les minimiseurs d’une énergie de type Ginzburg-Landau dont le puit de potentiel est le plan projectif réel. Lorsque le domaine est une boule et la donnée de Dirichlet est à symétrie radiale (équivariante), on pourrait s’attendre à ce qu’un minimiseur soit également à symétrie radiale. De nombreuses simulations numériques montrent que ce n’est pas du tout le cas. Une certaine structure en tore apparaît. Une symétrie axiale semble toutefois préservée, et celle-ci a souvent été utilisée comme ansatz faisant alors apparaître d’autres solutions, singulières, appelées solutions splits. A l’aide de résultats de régularité sur ce modèle, j’essayerai d’expliquer l’existence et la géométrie de ces solutions tores et splits. Cet exposé est basé sur une série de travaux en collaboration avec Federico Dipasquale et Adriano Pisante.