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We consider first order local minimization problems of the form $\min \int_{\mathbb{R}^N}f(u,\nabla u)$ under a mass constraint $\int_{\mathbb{R}^N}u=m\in\mathbb{R}$. We prove that the minimal energy function $H(m)$ is always concave on $(-\infty,0)$ and $(0,+\infty)$, and that relevant rescalings of the energy, depending on a small parameter $\varepsilon$, $\Gamma$-converge in the weak topology of measures towards the $H$-mass, defined for atomic measures $\sum_i m_i\delta_{x_i}$ as $\sum_i H(m_i)$. We also consider space dependent Lagrangians $f(x,u,\nabla u)$, which cover the case of space dependent $H$-masses $\sum_i H(x_i,m_i)$, and also the case of a family of Lagrangians $(f_\varepsilon)_\varepsilon$ converging as $\varepsilon\to 0$. The $\Gamma$-convergence result holds under mild assumptions on $f$, and covers several situations including homogeneous \(H\)-masses in any dimension $N\geq 2$ for exponents above a critical threshold, and all concave $H$-masses in dimension $N=1$. Our result yields in particular the concentration of Cahn-Hilliard fluids into droplets, and is related to the approximation of branched transport by elliptic energies.

We prove the stability of optimal traffic plans in branched transport. In particular, we show that any limit of optimal traffic plans is optimal as well. This result goes beyond the Eulerian stability proved in [7], extending it to the Lagrangian framework.

Das optimale Transportnetzwerkproblem besteht in der Konstruktion eines möglichst kostengünstigen Transportpfades zwischen zwei gegebenen Masseverteilungen. Die Wahl des Kostenfunktionals bestimmt hierbei über den Grad der Verästelung des Netzwerks. Die resultierende Energie ist typischerweise nicht-konvex, was die numerische Bestimmung eines Minimierers erschwert. Diese Arbeit beschäftigt sich mit verschiedenen Ansätzen zur numerischen Simulation des Branched Transport und des Urban Planning Problems. Eine konvexe, höher-dimensionale Reformulierung des klassischen Transportnetzwerkproblems als ein Problem aus der Bildverarbeitung wird vorgestellt und im Anschluss mit Hilfe eines neu entwickelten adaptiven Finite-Elemente-Verfahrens gelöst. Als ein weiterer Ansatz, basierend auf der Idee von Ambrosio und Tortorelli, wird eine Phasenfeldapproximation zur Relaxierung des verallgemeinerten Urban Planning Problems verwendet. The optimal transportation network problem consists in constructing a pathway interconnecting two measures to the lowest possible costs. The cost functional is chosen such that the optimal network admits branching structures, which causes the energy to become highly non-convex and as a consequence, the construction of a minimizer is a challenging task. This work deals with the numerical simulation of the branched transport and urban planning problem. We present and analyse two numerical treatments based on different formulations of the energies. The first one is based on a convex reformulation as a lifted image inpainting problem. The resulting optimization problem can be solved efficiently via an adaptive finite element approach. The second one exploits the ideas of Ambrosio and Tortorelli to formulate a phase field approximation of the generalized urban planning model featuring multiple phase fields and a diffuse component allowing transport outside of the desired network.

We investigate the following question: what is the set of unit volume which can be best irrigated starting from a single source at the origin, in the sense of branched transport? We may formulate this question as a shape optimization problem and prove existence of solutions, which can be considered as a sort of “unit ball” for branched transport. We establish some elementary properties of optimizers and describe these optimal sets A as sublevel sets of a so-called landscape function which is now classical in branched transport. We prove β-Holder regularity of the landscape function, allowing us to get an upper bound on the Minkowski dimension of the boundary: dim ‾ M ∂ A ≤ d − β (where β : = d ( α − ( 1 − 1 / d ) ) ∈ ( 0 , 1 ) is a relevant exponent in branched transport, associated with the exponent α > 1 − 1 / d appearing in the cost). We are not able to prove the lower bound, but we conjecture that ∂A is of non-integer dimension d − β . Finally, we make an attempt to compute numerically an optimal shape, using an adaptation of the phase-field approximation of branched transport introduced some years ago by Oudet and the second author.

Based on Smirnov's decomposition theorem we prove that every rectifiable 1-current T with finite mass M ( T ) and finite mass M ( ∂ T ) of its boundary ∂T can be approximated in mass by a sequence of rectifiable 1-currents T n with polyhedral boundary ∂ T n and M ( ∂ T n ) no larger than M ( ∂ T ) . Using this result we can compute the relaxation of the h-mass for polyhedral 1-currents with respect to the joint weak-⁎ convergence of currents and their boundaries. We obtain that this relaxation coincides with the usual h-mass for normal currents. This shows that the concepts of so-called generalized branched transport and the h-mass are equivalent.

The paper is related to a conjecture by Pegon, Santambrogio and Xia concerning the dimension of the boundary of some sets which we are calling “irrigation balls”. We propose a notion of sub-balls and sub-spheres of prescribed radius and we prove that, generically, the only possible Minkowski dimension of sub-spheres is the one expected in the conjecture. At the same time, beside the scale transition properties and the dimension estimates on some significant sets, we propose a third approach to study the fractal regularity which relies on lower oscillation estimates on the landscape function, which turns out to behave as a Weierstrass-type function.

In this thesis we devise phase field approximations of some Branched Transportation problems. Branched Transportation is a mathematical framework for modeling supply-demand distribution networks which exhibit tree like structures. In particular the network, the supply factories and the demand location are modeled as measures and the problem is cast as a constrained optimization problem. The transport cost of a mass m along an edge with length L is h(m)xL and the total cost of a network is defined as the sum of the contribution on all its edges. The branched transportation case consists with the specific choice h(m)=|m|^α where α is a value in [0,1). The sub-additivity of the cost function ensures that transporting two masses jointly is cheaper than doing it separately. In this work we introduce various variational approximations of the branched transport optimization problem. The approximating functionals are based on a phase field representation of the network and are smoother than the original problem which allows for efficient numerical optimization methods. We introduce a family of functionals inspired by the Ambrosio and Tortorelli one to model an affine transport cost functions. This approach is firstly used to study the problem any affine cost function h in the ambient space R². For this case we produce a full Γ-convergence result and correlate it with an alternate minimization procedure to obtain numerical approximations of the minimizers. We then generalize this approach to any ambient space and obtain a full Γ-convergence result in the case of k-dimensional surfaces. In particular, we obtain a variational approximation of the Plateau problem in any dimension and co-dimension. In the last part of the thesis we propose two models for general concave cost functions. In the first one we introduce a multiphase field approach and recover any piecewise affine cost function. Finally we propose and study a family of functionals allowing to recover in the limit any concave cost function h.; Dans cette thèse, nous concevons des approximations par champ de phase de certains problèmes de Transport Branché. Le Transport Branché est un cadre mathématique pour modéliser des réseaux de distribution offre-demande qui présentent une structure d'arbre. En particulier, le réseau, les usines d'approvisionnement et le lieu de la demande sont modélisés en tant que mesures et le probléme est présenté comme un probléme d'optimisation sous contrainte. Le coût de transport d'une masse m le long d'un bord de longueur L est h(m)xL et le coût total d'un réseau est défini comme la somme de la contribution sur tous ses arcs. Le cas du Transport Branché correspond avec la choix h(m) =|m|^α où α est dans [0,1). La sous-additivité de la fonction cout s'assure que déplacer deux masses conjointement est moins cher que de le faire séparément. Dans ce travail, nous introduisons diverses approximations variationnelles du problème du transport branché. Les fonctionnelles que on vais utiliser sont basées sur une représentation par champ de phase du réseau et sont plus lisses que le problème original, ce qui permet des méthodes d'optimisation numérique efficaces. Nous introduisons une famille des fonctionnelles inspirées par le fonctionnelle de Ambrosio et Tortorelli pour modéliser une fonction de coût h affine dans l'espace R². Pour ce cas, nous produisons un résultat complet de Gamma-convergence et nous le corrélons avec une procédure de minimisation alternée pour obtenir des approximations numériques des minimiseurs. Puis nous généralisons cette approche à n'importe quel espace Rⁿ et obtenons un résultat complet de Γ-convergence dans le cas de surfaces k-dimensionnelles avec k≺n. En particulier, nous obtenons une approximation variationnelle du problème du Plateau dans n'importe quelle dimension et co-dimension. Dans la dernière partie de la thèse, nous proposons deux approches générales pour des fonctions de coût concave. Dans le premier, nous introduisons une approche par plusieurs champs de phase et récupérons n'importe quelle fonction de coût affine par morceaux. Enfin, nous proposons et étudions une famille de fonctions permettant d'obtenir dans la limite toutes fonction de coût concave h.

In this thesis we devise phase field approximations of some Branched Transportation problems. Branched Transportation is a mathematical framework for modeling supply-demand distribution networks which exhibit tree like structures. In particular the network, the supply factories and the demand location are modeled as measures and the problem is cast as a constrained optimization problem. The transport cost of a mass m along an edge with length L is h(m)xL and the total cost of a network is defined as the sum of the contribution on all its edges. The branched transportation case consists with the specific choice h(m)=|m|^α where α is a value in [0,1). The sub-additivity of the cost function ensures that transporting two masses jointly is cheaper than doing it separately. In this work we introduce various variational approximations of the branched transport optimization problem. The approximating functionals are based on a phase field representation of the network and are smoother than the original problem which allows for efficient numerical optimization methods. We introduce a family of functionals inspired by the Ambrosio and Tortorelli one to model an affine transport cost functions. This approach is firstly used to study the problem any affine cost function h in the ambient space R². For this case we produce a full Γ-convergence result and correlate it with an alternate minimization procedure to obtain numerical approximations of the minimizers. We then generalize this approach to any ambient space and obtain a full Γ-convergence result in the case of k-dimensional surfaces. In particular, we obtain a variational approximation of the Plateau problem in any dimension and co-dimension. In the last part of the thesis we propose two models for general concave cost functions. In the first one we introduce a multiphase field approach and recover any piecewise affine cost function. Finally we propose and study a family of functionals allowing to recover in the limit any concave cost function h., Dans cette thèse, nous concevons des approximations par champ de phase de certains problèmes de Transport Branché. Le Transport Branché est un cadre mathématique pour modéliser des réseaux de distribution offre-demande qui présentent une structure d'arbre. En particulier, le réseau, les usines d'approvisionnement et le lieu de la demande sont modélisés en tant que mesures et le probléme est présenté comme un probléme d'optimisation sous contrainte. Le coût de transport d'une masse m le long d'un bord de longueur L est h(m)xL et le coût total d'un réseau est défini comme la somme de la contribution sur tous ses arcs. Le cas du Transport Branché correspond avec la choix h(m) =|m|^α où α est dans [0,1). La sous-additivité de la fonction cout s'assure que déplacer deux masses conjointement est moins cher que de le faire séparément. Dans ce travail, nous introduisons diverses approximations variationnelles du problème du transport branché. Les fonctionnelles que on vais utiliser sont basées sur une représentation par champ de phase du réseau et sont plus lisses que le problème original, ce qui permet des méthodes d'optimisation numérique efficaces. Nous introduisons une famille des fonctionnelles inspirées par le fonctionnelle de Ambrosio et Tortorelli pour modéliser une fonction de coût h affine dans l'espace R². Pour ce cas, nous produisons un résultat complet de Gamma-convergence et nous le corrélons avec une procédure de minimisation alternée pour obtenir des approximations numériques des minimiseurs. Puis nous généralisons cette approche à n'importe quel espace Rⁿ et obtenons un résultat complet de Γ-convergence dans le cas de surfaces k-dimensionnelles avec k≺n. En particulier, nous obtenons une approximation variationnelle du problème du Plateau dans n'importe quelle dimension et co-dimension. Dans la dernière partie de la thèse, nous proposons deux approches générales pour des fonctions de coût concave. Dans le premier, nous introduisons une approche par plusieurs champs de phase et récupérons n'importe quelle fonction de coût affine par morceaux. Enfin, nous proposons et étudions une famille de fonctions permettant d'obtenir dans la limite toutes fonction de coût concave h.

This thesis is devoted to the study of branched transport, related variational problems and fractal structures that are likely to arise. The branched transport problem consists in connecting two measures of same mass through a network minimizing a certain cost, which in our study will be proportional to mLα in order to move a mass m over a distance L. Several continuous models have been proposed to formulate this problem, and we focus on the two main static models : the Lagrangian and the Eulerian ones, with an emphasis on the first one. After setting properly the bases for these models, we establish rigorously their equivalence using a Smirnov decomposition of vector measures whose divergence is a measure. Secondly, we study a shape optimization problem related to branched transport which consists in finding the sets of unit volume which are closest to the origin in the sense of branched transport. We prove existence of a solution, described as a sublevel set of the landscape function, now standard in branched transport. The Hölder regularity of the landscape function, obtained here without a priori hypotheses on the considered solution, allows us to obtain an upper bound on the Minkowski dimension of its boundary, which is non-integer and which we conjecture to be its exact dimension. Numerical simulations, based on a variational approximation a la Modica-Mortola of the branched transport functional, have been made to support this conjecture. The last part of the thesis focuses on the landscape function, which is essential to the study of variational problems involving branched transport as it appears as a first variation of the irrigation cost. The goal is to extend its definition and fundamental properties to the case of an extended source, which we achieve in the case of networks with finite root systems, for instance if the measures have disjoint supports. We give a satisfying definition of the landscape function in that case, which satisfies the first variation property and we prove its Hölder regularity under reasonable assumptions on the measures we want to connect.; Cette thèse est consacrée à l’étude du transport branché, de problèmes variationnels qui y sont liés et de structures fractales qui peuvent y apparaître. Le problème du transport branché consiste à connecter deux mesures de même masse par le biais d’un réseau en minimisant un certain coût, qui sera pour notre étude proportionnel à mLα afin de déplacer une masse m sur une distance L. Plusieurs modèles continus ont été proposés pour formuler le problème, et on s’intéresse plus particulièrement aux deux grands types de modèles statiques : le modèle Lagrangien et le modèle Eulérien, avec une emphase sur le premier. Après avoir posé proprement les bases de ces modèles, on établit rigoureusement leur équivalence en utilisant une décomposition de Smirnov des mesures vectorielles à divergence mesure. On s’intéresse par la suite à un problème d’optimisation de forme lié au transport branché qui consiste à déterminer les ensembles de volume 1 les plus proches de l’origine au sens du transport branché. On démontre l’existence d’une solution, décrite comme un ensemble de sous-niveau de la fonction paysage, désormais standard en transport branché. La régularité Hölder de la fonction paysage, obtenue ici sans hypothèse de régularité a priori sur la solution considérée, permet d’obtenir une borne supérieure sur la dimension de Minkowski de son bord, qui est non-entière et dont on conjecture qu’elle en est la dimension exacte. Des simulations numériques, basées sur une approximation variationnelle à la Modica-Mortola de la fonctionnelle du transport branché, ont été effectuées dans le but d’étayer cette conjecture. Une dernière partie de la thèse se concentre sur la fonction paysage, essentielle à l’étude de problèmes variationnels faisant intervenir le transport branché en ce sens qu’elle apparaît comme une variation première du coût d’irrigation. Le but est d’étendre sa définition et ses propriétés fondamentales au cas d’une source étendue, ce à quoi l’on parvient dans le cas d’un réseau possédant un système fini de racines, par exemple pour des mesures à supports disjoints. On donne une définition satisfaisante de la fonction paysage dans ce cas, qui vérifie en particulier la propriété de variation première et on démontre sa régularité Hölder sous des hypothèses raisonnables sur les mesures à connecter.