Séminaire Probabilités et Statistique

Le but de cet exposé est de présenter la théorie des graphes de dépendance et une extension pondérée que j’ai récemment introduite. Ces théories donne des critères de normalité asymptotique pour des sommes de variables aléatoires faiblement dépendantes. Elle s’applique en particulier aux nombres de sous-structures de taille fixée dans des objets combinatoires aléatoires ou des modèles de physique statistique. L’exposé sera illustré par des exemples de compte de sous-mots dans des mots aléatoires et des applications à  un système de particule (SSEP, symmetric simple exclusion process) et au modèle d’Ising.

Le temps de mélange d’une marche aléatoire sur un graphe est étroitement lié à  l’existence de « goulots d’étranglement » dans le graphe : intuitivement, plus il est difficile pour la marche de s’échapper de certains sous-ensembles, plus la marche met du temps à  mélanger. Plusieurs résultats montrent que, sur des graphes aléatoires qui sont presque sà»rement des expanseurs et donc n’ont typiquement pas de goulots d’étranglement (par exemple, sur des graphes réguliers uniformes), la marche aléatoire mélange non seulement vite mais de façon très abrupte (on dit qu’elle présente le phénomène de cutoff). Dans cet exposé, nous verrons que l’on peut aussi obtenir des résultats similaires sur des graphes qui ne sont typiquement pas des expanseurs. Nous considérerons des graphes aléatoires munis d’une structure à  deux communautés et montrerons qu’il existe un seuil pour la fraction d’arêtes inter-blocs autour duquel la marche bascule d’un régime de mélange rapide avec cutoff à  un régime de mélange lent sans cutoff.

On considère un système de N neurones, dont le potentiel de membrane évolue selon une dynamique de type interaction champ moyen. Plus précisément, pour chaque neurone, ce potentiel décroît à  taux constant, et d’autre part est mis à  zéro lorsque le neurone se décharge (émet un spike), ce qui entraîne également une augmentation du potentiel de tous les autres neurones. Les spike surviennent à  des temps aléatoires, à  un taux lamba(u) qui dépend du potentiel de membrane u. Quand lambda(u) est nul en 0 et dérivable alors, quelque soit N, le système s’arrête presque sà»rement en temps fini, c’est-à -dire qu’il n’y aura qu’un nombre fini de spike, suivi d’une décroissance déterministe du système vers 0. On verra que, sous certaine condition, le système est néanmoins métastable, au sens o๠les points suivants sont satisfaits : 1) le système non-linéaire limite (N->infini) converge vers un unique équilibre non nul ; 2) le temps d’extinction d’un système fini de N neurones est exponentiellement grand en fonction de N ; 3) le potentiel moyen du système s’approche rapidement d’une valeur positive constante, et les temps de sortie de voisinages de cette valeur convergent (quand N->infini) vers la loi exponentielle (caractère sans mémoire, imprévisible de ces déviations du comportement limite). Les démonstrations reposent sur des méthodes de couplage.

Dans cet exposé, nous intéressons à  des modèles simples de croissance de population. Chaque individu possède une durée de vie aléatoire, indépendante des durées de vie des autres individus, et dont la loi dépend uniquement de la date de naissance de l’individu. A sa mort ou durant son vivant mais de manière Poissonienne, chaque individu donne naissance à  de nouveaux individus. Pour ce modèle, nous étudierons ces processus avec deux outils différents : le processus de contour de l’arbre et la théorie des semi-groupes. La première approche permettra d’avoir la loi du nombre d’individus, divers résultats de conditionnement (comportement quasi-stationnaire, loi de l’arbre conditionné à  l’extinction ou la non-extinction etc.) ou des limites d’échelles. La deuxième approche permet de montrer une croissance exponentielle pour la taille de la population ainsi que la convergence du profil des âges. Nous finirons l’exposé avec quelques perspectives en statistiques.

Un processus d’Ornstein-Uhlenbeck avec seuil est un processus d’autoregression à  temps continu. Il suit une dynamique d’Ornstein-Uhnlenbeck au dessus ou dessous d’un seuil fixé, pourtant à  ce seuil les coefficients peuvent être discontinus. Nous considérons l’estimation par (quasi)-maximum de vraisemblance des paramètres de dérive, à  partir d’observations à  temps continu ou discret. Dans le cas ergodique, nous montrons consistance et vitesse de convergence en temps long et haute fréquence pour ces estimateurs. En se basant sur ces résultats, nous développons un test heuristique pour la présence d’un seuil dans la dynamique et nous concluons avec une application à  short term US interest rates.
Ceci est un travail avec Paolo Pigato.

Cet exposé présentera une petite zoologie de chaînes de Markov à 
mémoire variable, avec des conditions d’existence et unicité de mesure
invariante. Il sera ensuite question de marches aléatoires
persistantes, construites à  partir de chaînes de Markov à  mémoire non
bornée, o๠les longueurs de sauts de la marche ne sont pas forcément
intégrables. Un critère de récurrence/transience s’exprimant en
fonction des paramètres du modèle sera énoncé. Suivront plusieurs
exemples illustrant le caractère instable du type de la marche
lorsqu’on perturbe légèrement les paramètres. Les travaux décrits dans
cet exposé sont le fruit de plusieurs collaboration avec B. Chauvin, F.
Paccaut et N. Pouyanne ou B. de Loynes, A. Le Ny et Y. Offret et A.
Rousselle.

Les complexes simpliciaux sont les généralisations des graphes géométriques à  des relations non plus binaires mais aussi ternaires ou plus. Ce sont des objets très utilisés en analyse de données topologiques. Nous construisons sur ces objets une nouvelle marche aléatoire qui généralise la marche aléatoire canonique sur un graphe. Nous montrons que son générateur est intimemement au Laplacian du complexe simplicial, qui est une généralisation du Laplacien de graphe. Nous nous intéressons ensuite au processus limite quand la densité du nombre de points tend vers l’infini. Nous montrons comment utiliser cette marche pour localiser les trous de couverture dans un réseau radio.

We look at at a coupled system of stochastic differential equations that describe an infinite parametric family of genealogical skeletal decompositions of a general continuous state branching process (CSBP), supercritical, critical and subcritical. This puts into a common framework a number of known and new path decompositions of CSBPs, including those which involve continuum random trees, and allow us to connect the notion of Evans-O’Connell immortal particle decomposition to that of the skeletal decomposition. This is joint work with Dorka Fekete (Exeter) and Joaquin Fontbona (U. de Chile).

Dans cet exposé, nous présenterons de récents travaux effectués en collaboration avec F.Panloup et S.Tindel sur l’estimation paramétrique du terme de drift pour une EDS fractionnaire additive sous des hypothèses assurant l’ergodicité de l’EDS. La méthode d’estimation est en effet basée sur l’identification de la mesure invariante (à  définir dans ce cadre a priori non-markovien) pour laquelle nous construisons une approximation à  partir d’observations discrètes de l’EDS. Nous donnerons des résultats de consistance ainsi qu’une borne non asymptotique sur l’erreur quadratique moyenne.
Pour obtenir ce dernier résultat, nous détaillerons des résultats d’inégalités de concentration pour les EDS fractionnaires que nous avons développés dans de récents travaux.
Enfin, nous discuterons de l’hypothèse d’identifiabilité intrinsèquement liée à  la mesure invariante et nous donnerons quelques illustrations numériques.