Multiscale Information Transfer in Turbulence

par Carlos Granero Belinchon

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Stéphane Roux.

Soutenue le 26-09-2018

à Lyon , dans le cadre de École doctorale de Physique et Astrophysique de Lyon , en partenariat avec École normale supérieure de Lyon (établissement opérateur d'inscription) et de Laboratoire de physique (Lyon) (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Transfert de l'information en turbulence : une vision multi-échelles


  • Résumé

    Cette thèse est consacrée à l’étude statistique des systèmes complexes à travers l’analyse de signaux expérimentaux, de signaux synthétiques et de signaux générés à partir de modèles théoriques. On a choisi la turbulence comme paradigme d’ ́etude en raison de ses propriétés: dynamique non linéaire, comportement multi-échelle, cascade d’énergie, intermittence ... Afin de faire une caractérisation statistique d’un système complexe on s’intéresse à l’étude de la distribution (fonction de densité de probabilité), des corrélations et dépendances, et des relations de causalité de Wiener, des signaux qui décrivent le système. La théorie de l’information apparaît comme un cadre idéal pour developer ce type d’analyse. Dans le cadre de la théorie de l’information on a développé deux méthodologies, différentes mais reliées, pour analyser les propriétés d’auto similarité d’un système complexe, et plus précisément de la turbulence. La première méthodologie est basée sur l’analyse des incréments du processus étudié, avec l’entropie de Shannon et la divergence de Kullback-Leibler. La deuxième méthode, qui permet d’analyser des processus non stationnaires, est basée sur l’analyse du processus avec le taux d’entropie de Shannon. On a étudié la relation entre les deux méthodologies, lesquelles caractérisent la distribution d’information du système et la déformation de la distribution des incréments, à travers les échelles.


  • Résumé

    Most of the time when studying a system, scientists face processes whose properties are a priori unknown. Characterising these processes is a major task to describe the studied system. During this thesis, which combines signal processing and physics, we were mainly motivated by the study of complex systems and turbulence, and consequently, we were interested in the study of regularity and self-similarity properties, long range dependence structures and multi-scale behavior. In order to perform this kind of study, we use information theory quantities, which are functions of the probability density function of the analysed process, and so depend on any order statistics of its PDF. We developed different, but related, data analysis methodologies, based on information theory, to analyse a process across scales τ. These scales are usually identified with the sampling parameter of Takens embedding procedure, but also with the size of the increments of the process. The methodologies developed during this thesis, can be used to characterize stationnary and non-stationnary processes by analysing time windows of length T of the studied signal.


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