Évènements

Nous considérons un modèle d’appariement d’entités générées aléatoirement, pour lequel les paires possibles sont fixées par un graphe simple de compatibilité. Ce modèle, qui a des applications naturelles à  l’économie participative, la gestion des banques de sang et d’organes et aux chaînes de production, généralise celui d’appariement biparti de Kaldentey, Kaplan et Weiss à  un graphe non-nécessairement biparti. La stabilité du système est étudiée suivant les propriétés structurelles du graphes de compatibilité. Nous proposons une classe de graphes pour lesquels la zone de stabilité ne dépend pas de la politique d’appariement (i.e. l’ordre de priorité en cas de choix multiple), et une réciproque partielle. En outre, nous montrons sous certaines conditions l’existence d’une forme produit particulière pour sa représentation Markovienne sous la politique « Premier entré, premier marié. » Des connexions de ces résultats avec la théorie classique d’appariement dans les graphes (et dans les grands graphes aléatoires) seront aussi proposées. (travaux joints avec Jean Mairesse, Ana Busic et Ohad Perry).

Nous nous intéresserons aux liens qui existent entre deux échelles de modélisation neurobiologique. A un niveau microscopique, l’activité électrique de chaque neurone est représentée par un processus ponctuel. à  une plus grande échelle, un système d’EDP structuré en âge décrit la dynamique moyenne de ces activités. Nous montrerons que le modèle macroscopique (système d’EDP) peut se retrouver à  partir d’un réseau de $ n$ neurones en champ-moyen quand $ n$ tend vers $+infty$ via une « Loi des grands nombres ». De plus, les fluctuations du réseau de $ n$ neurones autour du comportement limite/macroscopique sont caractérisées par un « Théorème central limite ». Cette étude finale permet la dérivation d’un système d’EDP stochastique, plus proche de la dynamique microscopique que le système d’EDP classique.

https://dev-iecl.univ-lorraine.fr/Les-Seminaires/Theorie-Des-Nombres/wolfcms/seminaire.html

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