Variational solution of the Gross-Neveu model at finite temperature in the large N limit

We use a nonperturbative variational method to investigate the phase transition of the Gross-Neveu model. It is shown that the variational procedure can be generalized to the finite temperature case. The large N result for the phase transition is correctly reproduced.Comment: 12 p., 1 fig, this is the version which will appear in the Phys Lett B, it differs from the previous one in what concerns the introduction and conclusions (re written), several references have been adde

First analysis of a numerical benchmark for 2D columnar solidification of binary alloys

International audienceDuring the solidification of metal alloys, chemical heterogeneities at the product scale (macrosegregation) develop. Numerical simulation tools are beginning to appear in the industry, however their predictive capabilities are still limited. We present a numerical benchmark exercise treating the performance of models in the prediction of macrosegregation. In a first stage we defined a "minimal" (i.e. maximally simplified) solidification model, describing the coupling of the solidification of a binary alloy and of the transport phenomena (heat, solute transport and fluid flow) that lead to macrosegregation in a fully columnar ingot with a fixed solid phase. This model is solved by four different numerical codes, employing different numerical methods (FVM and FEM) and various solution schemes. We compare the predictions of the evolution of macrosegregation in a small (10×6 cm) ingot of Sn-10wt%Pb alloys. Further, we present the sensitivities concerning the prediction of instabilities leading to banded channel mesosegregations

Faut-il retourner des prairies pour faire des céréales ?

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An Interactive Method to Discover a Petri Net Model of an Activity

This paper focuses on interactive Knowledge Discovery processes in the context of understanding an activity from behavioural data. Data mining provides patterns experts have to interpret and synthesize as new knowledge. Discovering patterns is an analysis task while building new symbolic knowledge is a synthesis task. A previous trace based approach (Abstract) offered a first answer to support analysis. This paper goes one step forward in supporting the synthesis task. We modify an algorithm of automata discovery in order to involve the user in the mining process, exploiting his expert knowledge about the observed activity. We chose the alpha-algorithm (Van Der Aalst et al.) developed for Petri nets discovery in a workflow management context. The modified algorithm is described and illustrated, showing how to use intermediate data to converge interactively to a satisfying automata. Finally, we discuss the use of this approach to contribute to a new knowledge mining process

Magnetic Resonance Imaging (MRI) Simulation on a Grid Computing Architecture

In this paper, we present the implementation of a Magnetic Resonance Imaging (MRI) simulator on a GRID computing architecture. The simulation process is based on the resolution of Bloch equation [1] in a 3D space. The computation kernel of the simulator is distributed to the grid nodes using MPICH-G2 [2]. The results presented show that simulation of 3D MRI data is achieved with a reasonable cost which gives new perspectives to MRI simulations usage

La prairie temporaire et les interventions mécaniques en système fourrager extensif : des exemples en Montmorillonnais

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Magnetic Resonance Imaging (mri) Simulation

In this paper, we present the implementation of a Magnetic Resonance Imaging (MRI) simulator on a GRID computing architecture. The simulation process is based on the resolution of Bloch equation [1] in a 3D space. The computation kernel of the simulator is distributed to the grid nodes using MPICH-G2 [2]. The results presented show that simulation of 3D MRI data is achieved with a reasonable cost which gives new perspectives to MRI simulations usage

Double enjeu dans les systèmes ovins biologiques : renforcer l’autonomie alimentaire et créer de la valeur ajoutée au sein de la filière (AgneauxBio)

Le projet Casdar « Agneauxbio, Développement concerté et durable de la production d’agneauxbiologiques » (Experton 2013) a permis d’établir les premières références nationales en matière deproduction ovine biologique, viande et lait : performances techniques, économiques, environnementaleset temps de travail. Un réseau de 60 fermes (49 en viande, 10 en lait) a été suivi pendant 2 années(campagnes 2012 et 2013). Par rapport à leurs homologues conventionnels, les systèmes biologiquesétudiés présentent une plus faible productivité des brebis, mais aussi une moindre consommation deconcentré. Les résultats économiques sont, pour les élevages allaitants, légèrement inférieurs à ceuxdes systèmes conventionnels, alors qu’ils sont comparables pour les élevages laitiers. Leurs impactsenvironnementaux (changement climatique, consommations d’énergie, qualité de l’eau), exprimés parhectare ou par kg produit, sont généralement équivalents ou meilleurs pour les systèmes ovinsbiologiques allaitants, que pour les conventionnels. Encore plus qu’en conventionnel, la bonnevalorisation de l’herbe conditionne l’autonomie alimentaire en Agriculture Biologique. Cette autonomieconstitue le principal levier pour améliorer les revenus, et permet aussi de réduire l’impact sur l’effet deserre grâce au stockage de carbone par les sols.L’évaluation de la durabilité de ces systèmes a été positionnée au regard d’enjeux de développementde la filière « agneaux bio » repérés à partir de la mise en place d’un observatoire national des volumesde production de viande ovine biologique. Une meilleure structuration de la filière ainsi qu’une meilleureprise en compte des coûts de production sont de nature à soutenir le développement de la productionovine biologique française