Étude quantitative de processus de Markov déterministes par morceaux issus de la modélisation (Quantitative study of piecewise deterministic Markov processes arising in modelization) Bouguet, Florian - (2016-06-29) / Universite de Rennes 1 - Étude quantitative de processus de Markov déterministes par morceaux issus de la modélisation Accéder au document :  https://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversion...

Langue : Français Directeur(s) de thèse:  Malrieu, Florent; Breton, Jean-Christophe Discipline : Mathématiques et applications Laboratoire :  IRMAR Ecole Doctorale : MATISSE Classification : Mathématiques Mots-clés : Probabilités, Processus de Markov, Ergodicité, Vitesse de convergence, Modèles biologiques Markov, Processus de  - Thèses et écrits académiques Théorie ergodique  - Thèses et écrits académiques Analyse numérique -- Accélération de la convergence  - Thèses et écrits académiques Modèles biologiques  - Thèses et écrits académiques

Résumé : L'objet de cette thèse est d'étudier une certaine classe de processus de Markov, dits déterministes par morceaux, ayant de très nombreuses applications en modélisation. Plus précisément, nous nous intéresserons à leur comportement en temps long et à leur vitesse de convergence à l'équilibre lorsqu'ils admettent une mesure de probabilité stationnaire. L'un des axes principaux de ce manuscrit de thèse est l'obtention de bornes quantitatives fines sur cette vitesse, obtenues principalement à l'aide de méthodes de couplage. Le lien sera régulièrement fait avec d'autres domaines des mathématiques dans lesquels l'étude de ces processus est utile, comme les équations aux dérivées partielles. Le dernier chapitre de cette thèse est consacré à l'introduction d'une approche unifiée fournissant des théorèmes limites fonctionnels pour étudier le comportement en temps long de chaînes de Markov inhomogènes, à l'aide de la notion de pseudo-trajectoire asymptotique. Abstract : The purpose of this Ph.D. thesis is the study of piecewise deterministic Markov processes, which are often used for modeling many natural phenomena. Precisely, we shall focus on their long time behavior as well as their speed of convergence to equilibrium, whenever they possess a stationary probability measure. Providing sharp quantitative bounds for this speed of convergence is one of the main orientations of this manuscript, which will usually be done through coupling methods. We shall emphasize the link between Markov processes and mathematical fields of research where they may be of interest, such as partial differential equations. The last chapter of this thesis is devoted to the introduction of a unified approach to study the long time behavior of inhomogeneous Markov chains, which can provide functional limit theorems with the help of asymptotic pseudotrajectories.