Probabilities and Statistic working group

Réunion d’équipe permanents

What happens if we want to study the convergence of discontinuous real-valued stochastic processes, which is often the case for modelling purposes? For example, think of tracking the evolution of the population size of living species, where deaths are instantaneous negative jumps… In 1956, Skorokhod proposed a topology on the space of discontinuous functions, which is predominant today. The aim of this talk is to explain the simple and intuitive ideas underlying the construction of Skorokhod to facilitate its understanding, without going in the depth of technical proofs. If we have time, we will introduce measure-valued processes, with biological motivations, and explain how the Skorokhod construction can be generalized to more complex spaces such as these measure spaces.

Even if the present talk is self-contained, it can be seen as an introduction to the GdT of May, 22. I will also present my work about measure-valued processes during the GdT SIMBA of April, 24 (14h, Salle de Conférences). You are warmly welcome to attend one of these to discover some of my PhD research!

First, we introduce c`adl`ag measure-valued processes, with biological motivations. We focus on the
construction with Poisson point measures and the useful martingale properties it entails. Then, we
present a general convergence result for these measure-valued processes. We insist on the topological
difficulties encountered, related to Skorokhod spaces. Thus, even if it is self-contained, this talk can
be seen as a natural continuation of the GdT of May, 15.
Note that I also present this work during the GdT SIMBA on April, 24 (14h, Salle de Conf´erences),
with a focus on the new results we obtain compared to the existing literature. This is joint work with
Nicolas Champagnat and Coralie Fritsch

Nous cherchons des orateurs

Réunion d’équipe enseignements

Suite du groupe de travail du 1er février. Le résumé est actualisé.

L’objectif de notre travail est double : établir un barycentre de séries temporelles multidimensionnelles et trouver des directions d’importance. Nous encodons les séries temporelles avec des intégrales de différents ordres de moments, constituant leur signature.

Dans un premier groupe de travail (1er fév.), nous avons introduit la topologie de l’espace des signatures et de leur espace ambiant, ainsi que leurs propriétés fondamentales. L’espace des coefficients de signature est une variété avec une structure de groupe mais sans métrique riemannienne bi-invariante, ce qui rend difficile l’utilisation d’approches Riemanniennes classiques.

Dans cet épisode 2, nous reviendrons sur les barycentres de signatures puis nous introduirons une généralisation de l’Analyse en Composantes Principales aux variétés différentiables. Dans le même esprit que la procédure de calcul de la moyenne, nous cherchons les géodésiques importantes. Importantes dans le sens où les coefficients de signature ont une variance maximale le long de ces géodésiques. Elles décrivent donc bien les données dans l’espace des coefficients de signature. Ces directions principales peuvent être utilisées pour une interprétation qualitative des données, mais aussi pour la réduction de dimension, comme on le fait avec l’analyse en composantes principales lorsqu’on analyse des données dans un espace Euclidien.

English version below: upon request the presentation can be in english, please let the speaker know a.s.a.p..

L’objectif de notre travail est double : établir un barycentre de séries temporelles multidimensionnelles et trouver des directions d’importance. Nous encodons les séries temporelles avec des intégrales de différents ordres de moments, constituant leur signature.
Tout d’abord, nous avons développé une approche pour calculer la moyenne des coefficients de signature. L’espace des coefficients de signature est une variété avec une structure de groupe mais sans métrique riemannienne bi-invariante, ce qui rend difficile l’utilisation d’approches Riemanniennes classiques.
Ensuite, dans le même esprit que la procédure de calcul de la moyenne, nous cherchons les géodésiques importantes. Importantes dans le sens où les coefficients de signature ont une variance maximale le long de ces géodésiques. Elles décrivent donc bien les données dans l’espace des coefficients de signature. Ces directions principales peuvent être utilisées pour une interprétation qualitative des données, mais aussi pour la réduction de dimension, comme on le fait avec l’analyse en composantes principales lorsqu’on analyse des données dans un espace Euclidien.

Title: Mean and Principal Components of time series, a new approach with the signature method.

Abstract: The aim of our work is twofold: average multidimensional time series and find directions of importance. We encode time series with integrals of various moment orders, constituting their signature.
First, we have developed an approach to average signatures coefficients. The space of signature coefficients is a manifold with a group structure but without a bi-invariant Riemannian metric, making it difficult to use classic Riemannian approaches.
Then, in the same spirit as in the averaging procedure, we look for important geodesics. Important in the sense that the signature coefficients have maximum variance along those. Thus, they describe well the data in the space of signature coefficients. Those main directions could be used for a qualitative interpretation of the data but also for dimension reduction, as it is done with the Principal Component Analysis when analyzing data in a Euclidean space.

Le créneau du GDT est reservé pour une réunion d’équipe.

Je présente ici certains travaux que j’ai effectués lors de ma thèse sur les représentations efficaces de fonctions Booléennes, ainsi que certaines explorations probabilistes que j’ai menées par la suite. Nous pouvons définir une fonction Booléenne {0,1}^n -> {0,1} par sa table de vérité, ce qui est en général plus coûteux que d’en donner une formule, e.g., en forme normale disjonctive ou conjonctive. Je présenterai un cadre de travail général qui permet de comparer, en termes de coût, les différentes manières de définir ces formes normales. La comparaison de certaines formes normales est un problème ouvert. Afin d’y répondre, je présenterai une extension de ce cadre de travail pour étudier la distribution des tailles des formules Booléennes minimales, étant données des contraintes structurelles fortes.

Cet exposé, bien que s’inscrivant dans la continuité de celui de la semaine dernière, devrait néanmoins pouvoir être suivi sans souci majeur même par ceux n’y ayant pas assisté.

La semaine dernière, nous avons motivé l’introduction d’une certaine distribution de probabilité P à valeurs dans les polytopes d-dimensionnels, distribution que nous avons introduite comme décrivant, en régime asymptotique, la forme des trous qui subsistent lorsqu’on procède à une « percolation booléenne » de très grand paramètre dans ℝ^d (ce qui consiste à jeter au hasard dans l’espace un très grand nombre de boules interpénétrables). Après avoir rappelé brièvement la description rigoureuse de P, cet exposé sera consacré à l’étude de ses propriétés.

La première question qui nous préoccupera consistera à simuler “directement” P : en effet, la définition que nous avons donnée la semaine dernière ne permettait pas de construire facilement la loi P, mais seulement la loi Q déduite de la précédente en la biaisant par le volume du polytope. Or il se trouve qu’il existe aussi un moyen de décrire P sans passer par une telle mesure biaisée : ce qui permet non seulement d’en faire des simulations, mais surtout de disposer d’une approche plus commode pour en étudier les propriétés ! Cela nous permettra notamment de déterminer le volume moyen des polytopes tirés selon P : quantité qui est directement liée à la densité des trous dans la percolation booléenne.

La question du nombre moyen d’hyperfaces des polytopes tirés selon P est quant à elle liée à l’« indice extrêmal » des cellules de Voronoï de grand circumrayon — je rappellerai ce que tout cela signifie. Je présenterai à ce sujet une idée nouvelle que j’ai eue il y a quelques mois, qui a permis de résoudre et de généraliser une conjecture émise par Pierre CALKA il y a une dizaine d’années : en dimension 2, le nombre moyen de côtés de notre polygone aléatoire vaut 4, et plus généralement en dimension d, le nombre d’hyperfaces du polytope vaut 2d 😀

Enfin, je présenterai quelques autres caractéristiques de la distribution P que je suis arrivé à calculer. Un phénomène remarquable semble se dessiner : pour toutes les valeurs de d et j où j’ai su mener les calculs à bien, le nombre moyen de j-faces du polytope aléatoire de dimension d se trouve être égal au nombre de j-faces du d-hypercube ! Je vous partage cette conjecture avec d’autant plus d’intérêt que je n’en ai pris conscience que le soir après mon premier exposé…! 😋

Que se passe-t-il autour d'un vide extrême ? (I)

Réunion d'équipe

Modèles individu-centrés en dynamique adaptative, comportement asymptotique et équation canonique : le cas des mutations petites et fréquentes.