Probabilities and Statistic working group

Nous nous intéressons ici au modèle de graphes aléatoires d’Erdos-Renyi G(n,p), où les sommets sont étiquetés de 1 à n et chaque arête est prise indépendamment avec probabilité p. Un type de question classique sur ce modèle consiste à demander si une propriété $\phi$ — par exemple, “le graphe contient un triangle” ou “le graphe est connexe” — est satisfaite ou non à la limite ; ou de manière plus générale, quelle est la limite de la probabilité que $G(n,p)$ vérifie $\phi$ ? En prenant du recul, on peut se demander, si, quand $\phi$ est une propriété “naturelle” (dans un sens que l’on précisera), cette limite existe toujours et si elle peut prendre n’importe quelle valeur (ou par exemple seulement 0 ou 1). Ceci amène à la notion de loi de convergence (si la limite existe toujours) ou de loi de 0/1 (si la limite vaut toujours 0 ou 1).

Je présenterai quelques résultats de ce type (pour G(n,p) et pour un modèle d’arbres aléatoires), et essayerai d’expliquer les idées derrière, venant de la théorie des modèles finis (en particulier le jeu combinatoire d’Ehrenfeucht-Fraïssé), de l’algorithmique (techniques de réduction en complexité) et de la combinatoire analytique (universalité des singularités en racine dans les modèles d’arbres).

(Basé sur le livre “Strange logic of random graphs”, Spencer, 2001, et l’article de Woods “Colouring Rules for Finite Trees and Probabilities of Monadic Second Order Sentences”, 1997).
Ce groupe de travail s’articule sur deux séances : celle ci est la deuxième partie.

Nous nous intéressons ici au modèle de graphes aléatoires d’Erdos-Renyi G(n,p), où les sommets sont étiquetés de 1 à n et chaque arête est prise indépendamment avec probabilité p. Un type de question classique sur ce modèle consiste à demander si une propriété $\phi$ — par exemple, “le graphe contient un triangle” ou “le graphe est connexe” — est satisfaite ou non à la limite ; ou de manière plus générale, quelle est la limite de la probabilité que $G(n,p)$ vérifie $\phi$ ? En prenant du recul, on peut se demander, si, quand $\phi$ est une propriété “naturelle” (dans un sens que l’on précisera), cette limite existe toujours et si elle peut prendre n’importe quelle valeur (ou par exemple seulement 0 ou 1). Ceci amène à la notion de loi de convergence (si la limite existe toujours) ou de loi de 0/1 (si la limite vaut toujours 0 ou 1).

Je présenterai quelques résultats de ce type (pour G(n,p) et pour un modèle d’arbres aléatoires), et essayerai d’expliquer les idées derrière, venant de la théorie des modèles finis (en particulier le jeu combinatoire d’Ehrenfeucht-Fraïssé), de l’algorithmique (techniques de réduction en complexité) et de la combinatoire analytique (universalité des singularités en racine dans les modèles d’arbres).

(Basé sur le livre “Strange logic of random graphs”, Spencer, 2001, et l’article de Woods “Colouring Rules for Finite Trees and Probabilities of Monadic Second Order Sentences”, 1997).
Ce groupe de travail s’articule sur deux séances : celle ci est la première partie.

Attention: changement d’horaire: horaire du seminaire. Une visio sera mise en place.
The growth-fragmentation equation is a well-known model for modelling the dynamics of a size-structured
bacterial population. In this presentation, we will focus on a non-linear version of this equation with a
diffusion term and coupled to the dynamics of a resource. This new model describes the growth of a
bacterial population in a continuous medium, and structured according to the expression of a protein
involved in the individual metabolism. We will establish the existence of the solution by showing that
this model can be seen as the large population limit of a stochastic individual-based model. We will
then show the uniqueness of this solution and some qualitative results thanks to the properties of the
semi-group of the stochastic process that describes the protein expression of a typical individual in the
population.

L’orateur est invité BIGS.

L’indépendance est peut-être le concept le plus central de toute la théorie des probabilités. Or, dans nombre de situations (à la fois modélisatoires et théoriques), l’indépendance entre certaines variables aléatoires ou tribus n’est pas réalisée parfaitement, mais seulement approximativement ou asymptotiquement… C’est donc un enjeu tout à fait naturel que de chercher un moyen d’évaluer quantitativement le niveau de dépendance entre deux v. a., afin de donner un sens précis à l’idée qu’elles soient “presque indépendantes”. Plus exactement, dans cet exposé nous présenterons différentes manière de quantifier la dépendance entre deux (sous-)tribus sur un même espace probabilisé.

Nous verrons qu’il peut exister différentes définitions naturelles pour quantifier la dépendance, non équivalentes les unes aux autres, mais ayant chacune des propriétés intéressantes. Nous verrons aussi comment, dans les contextes où il s’agit de tensoriser des résultats pour monter en dimension, le coefficient de ρ-mélange se distingue de ses concurrents. J’en profiterai pour présenter au passage deux résultat de mon cru autour du ρ-mélange.

Dans cet exposé on s’intéressera à la construction de métriques Riemanniennes aléatoires sur les surfaces compactes, qui interviennent en théorie conforme des champs de Liouville. On étudiera la construction rigoureuse de la mesure de Liouville en suivant des travaux de Guillarmou-Kupiainen-Rhodes-Vargas, puis on s’intéressera à des EDPS préservant cette mesure.

Ce groupe de travail est une introduction au séminaire de Probabilités et Statistique qui aura lieu juste après le groupe de travail.

Les modèles d’appariements aléatoires représentent de nombreux systèmes stochastiques concrets dans lesquels des éléments de différentes classes sont appariés selon des règles de compatibilités spécifiées. Par exemple, on peut citer les systèmes dédiés à l’allocation d’organes, les sites de recherche d’emplois, de logements, etc. De tels modèles sont toujours associés à un triptyque d’éléments : un graphe connexe, dit de compatibilités, dont les sommets représentent les classes des éléments pouvant entrer dans le système et dont chaque arête relie deux classes compatibles, une politique d’appariements permettant de décider, en cas d’incertitude, quels appariements vont s’effectuer à l’intérieur du système, et un taux d’arrivées selon lequel les éléments entrent en son sein. Dans cet exposé, nous considérerons des graphes généralisés, c’est-à-dire que l’on autorisera l’appariement de deux éléments de la même classe, et nous étendrons donc à ce cadre certains résultats déjà connus dans le cas de graphes simples.

La stabilité d’un système régi par un modèle d’appariements est une propriété très importante. En effet, elle assure que les admissions au sein du système étudié sont contrôlées de sorte que les éléments ne restent pas bloqués à l’intérieur et que leur nombre n’augmente pas indéfiniment. Il est donc essentiel que le taux d’arrivées des éléments permette au système d’être stable. Dans cet exposé, nous caractériserons de manière algébrique cette zone de stabilité pour certains modèles d’appariements (généraux, généraux avec abandons, bipartis, bipartis étendus) ou de files d’attente, dites skill-based.

Par ailleurs, nous montrerons que la politique d’appariements dite First Come, First Matched (FCFM) possède la propriété d’être maximale (généralisée), c’est-à-dire que la zone de stabilité du modèle d’appariements général associé à un graphe de compatibilités et à une politique quelconque est toujours incluse dans celle associée à ce même graphe et à FCFM. Notons que cette dernière coïncide alors avec un ensemble de mesures défini par des conditions purement algébriques. Dans ce cas, la question de l’étude des mesures permettant la stabilité des systèmes régis par un modèle d’appariements revient donc à celle, plus élémentaire, de la caractérisation d’un ensemble déterministe. Nous donnerons alors un moyen de construction (simple) des mesures appartenant à celui-ci, ce qui peut s’avérer très utile pour calibrer le contrôle d’accès au système. En effet, la vérification algorithmique qu’une mesure quelconque vérifie ces conditions algébriques nécessite un nombre d’opérations polynomial en le nombre de sommets du graphe, et devient donc très coûteuse à mesure que ce cardinal augmente.

Nous expliciterons également, sous une forme produit, l’expression de la loi stationnaire de l’évolution temporelle du contenu d’un système stable régi par un modèle d’appariements général et sous la politique FCFM, permettant, notamment, de calculer explicitement des caractéristiques à l’équilibre de systèmes concrets et d’estimer leurs performances en temps long. On peut ainsi, par exemple, calculer la taille moyenne à l’équilibre d’une liste d’attente dans le cadre de dons croisés de reins, ou encore, estimer le temps moyen d’attente sur une interface pair-à-pair ou un site de rencontres.

Enfin, les taux d’appariements associés à un modèle d’appariements (général ou biparti étendu) stable seront étudiés. Ils sont définis comme étant les fréquences asymptotiques des appariements réalisés et fournissent un critère de performance des systèmes régis par de tels modèles d’appariements, de même que les propriétés de politique-insensibilité et d’équité de ces taux, qui seront également discutées.

Suite de la semaine précédente:
Dans cet exposé nous donnons des définitions des primitives et dérivées fractionnaires.
Plusieurs résultats seront enoncées et démontrés, en particulier sur l’intégration par parties et les équations différentielles fractionnaires.
Enfin nous présenterons quelques applications en probabilités.

Les deux premiers esposés de l’année nous aurons le plaisir d’écouter Renaud sur Primitives et dérivées fractionnaires : quelques résultats et applications. Suit le résumé que Renaud nous a transmis.
Dans cet exposé nous donnons des définitions des primitives et dérivées fractionnaires.
Plusieurs résultats seront enoncées et démontrés, en particulier sur l’intégration par
parties et les équations différentielles fractionnaires.
Enfin nous présenterons quelques
applications en probabilités.

On considère un algorithme probabiliste suivi par des fourmis cherchant un plus court chemin entre leurs nids et une source de nourriture. À chaque étape une fourmi suit une marche aléatoire, dont les transitions dépendent des phéromones déposés par les fourmis précédentes, de son nid jusqu’à la source de nourriture. Nous verrons que le renforcement (i.e. le choix des arêtes sur lesquelles une fourmi dépose des phéromones) influe sur le comportement du processus, qui dans un certain nombre de cas converge : intuitivement, les fourmis coopèrent pour trouver des plus courts chemins. Je parlerai de différents résultats de convergence, en particulier pour une variante du modèle sur laquelle j’ai travaillé, dans laquelle le nid de départ est également aléatoire.