Propagations d'erreur pour l'ajustement de faisceaux local

National audiencel'ajustement de faisceaux local (AFL) a été récemment introduit pour estimer la géométrie à partir d'une séquence d'images prise par une caméra calibrée. Son avantage par rapport à la méthode standard d'ajustement de faisceaux (global) est une réduction importante de la complexité, ce qui permet des performances temps réel pour une précision similaire. Cependant, aucune mesure de confiance sur les résultats de l'aFL comme une incertitude ou une covariance n'a été proposée jusqu'à présent. Cet article présente des modèles statistiques et des estimateurs pour le calcul d'incertitude en recherchant deux propriétés : (1) la propagation de l'incertitude tout au long de la séquence et (2) le calcul temps réel. Nous expliquons aussi pourquoi ce problème est plus compliqué qu'il n'y parait, et nous donnons des résultats sur des données réelles

Obtaining the Full Unitarity Triangle from B -> pi K Decays

We present a method of obtaining the entire unitarity triangle from measurements of B -> pi K decay rates alone. Electroweak penguin amplitudes are included, and are related to tree operators. Discrete ambiguities are removed by comparing solutions with independent experimental data. The theoretical uncertainty in this method is rather small, in the range 5--10%.Comment: 4 pages, RevTeX, no figures. Clarifying remarks and references adde

Notations et écarts de rentabilité : le marché français avant l'euro.

L'objectif de cet article est de confronter deux mesures classiques du risque de défaillance de l'émetteur, la notation et l'écart de rentabilité. La première est attribuée par des agences spécialisées dans cette activité (Standard and Poor's et Moody's) alors que la seconde résulte du prix de l'obligation sur le marché financier. Cet article illustre et étudie ce lien sur une période de deux ans pour une quarantaine d'obligations émises en francs. Deux types de mesures de l'écart de rentabilité sont retenus et les résultats obtenus sur la grille de notation complète puis sur une grille de notation réduite montrent la prise en compte très partielle de cette information par les investisseurs sur le marché français.The main task of this paper is to confront two classical measures of default risk of the issuer, the rating and the spread. The first is attributed by agencies specialized in this activity (Standard and Poor's or Moody's) while the second results directly from the market price of the bond. This article studies this link over a period of two years for about forty French denominated bonds. Two measures of the spread are used and the results obtained show the very partial consideration of this information by the investors on the French bond market.default risk; rating; spread; bonds; risque de défaut.; notation; spread de taux; obligations;

Improved Superconducting Qubit Readout by Qubit-Induced Nonlinearities

In dispersive readout schemes, qubit-induced nonlinearity typically limits the measurement fidelity by reducing the signal-to-noise ratio (SNR) when the measurement power is increased. Contrary to seeing the nonlinearity as a problem, here we propose to use it to our advantage in a regime where it can increase the SNR. We show analytically that such a regime exists if the qubit has a many-level structure. We also show how this physics can account for the high-fidelity avalanchelike measurement recently reported by Reed {\it et al.} [arXiv:1004.4323v1].Comment: 4 pages, 5 figure

Denoising and fast diffusion imaging with physically constrained sparse dictionary learning

International audienceDiffusion-weighted imaging (DWI) allows imaging the geometry of water diffusion in biological tissues. However, DW images are noisy at high b-values and acquisitions are slow when using a large number of measurements, such as in Diffusion Spectrum Imaging (DSI). This work aims to denoise DWI and reduce the number of required measurements, while maintaining data quality. To capture the structure of DWI data, we use sparse dictionary learning constrained by the physical properties of the signal: symmetry and positivity. The method learns a dictionary of diffusion profiles on all the DW images at the same time and then scales to full brain data. Its performance is investigated with simulations and two real DSI datasets. We obtain better signal estimates from noisy measurements than by applying mirror symmetry through the q-space origin, Gaussian denoising or state-of- the-art non-local means denoising. Using a high-resolution dictionary learnt on another subject, we show that we can reduce the number of images acquired while still generating high resolution DSI data. Using dictionary learning, one can denoise DW images effectively and perform faster acquisitions. Higher b-value acquisitions and DSI techniques are possible with approximately 40 measurements. This opens important perspectives for the connectomics community using DSI

Fourth-order dispersion mediated modulation instability in dispersion oscillating fibers

We investigate the role played by fourth-order dispersion on the modulation instability process in dispersion oscillating fibers. It not only leads to the appearance of instability sidebands in the normal dispersion regime (as in uniform fibers), but also to a new class of large detuned instability peaks that we ascribe to the variation of dispersion. All these theoretical predictions are experimentally confirmed. (C) 2013 Optical Society of Americ