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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.

It is a standard assumption that the Gaussian noises in stochastic systems are white in time and white space. This means that the noise at different point in space or in time are assumed to be uncorrelated. This leads to the Ito theory of integration. However, some time series data and other data indicate otherwise, some even exhibits long range dependence. In SDEs these imply that neither the Markov theory nor its martingale characterisation can be relied on. In SPDEs, the difficulty of irregularity coming from the white noise can be mitigated if they are replaced by smooth correlated noise. But other problems arrive. In this talk we shall explore these models and some phenomenons. New, as well as old, techniques in Stochastic Analysis will be explored.