The subject of this thesis is the study of certain stochastic models arising in Population Genetics. The study of biological evolution naturally motivates the construction and use of sometimes sophisticated mathematical models. We contribute to the study of the so-called Lambda models. Our work is divided into two parts. In Part I, we study non-spatial models, introduced in 1999. Although there is a very rich literature concerning the description of genetic diversity thanks to the genealogies arising in these models, we obtain new results by considering the dynamics of the full population. We also contribute by presenting the first Bayesian method that allows us to reconstruct the genealogies generated by these models from data. In Part II, we study a recent extension of these models to the spatial setting. In particular, we prove a non trivial result concerning the geographical dispersal of a new mutant under this model.

In this thesis, we study the existence of random periodic solutions of random dynamical systems (RDS) by geometric and topological approach. We employed an extension of ergodic theory to random setting to prove that a random invariant set with some kind of dissipative structure, can be expressed as union of random periodic curves. We extensively characterize the dissipative structure by random invariant measures and Lyapunov exponents. For stochastic flows induced by stochastic differential equations (SDEs), we studied the dissipative structure by two point motion of the SDE and prove the existence exponential stable random periodic solutions.

Initialement, la théorie du risque supposait l’indépendance entre les différentes variables aléatoires et autres paramètres intervenant dans la modélisation actuarielle. De nos jours, cette hypothèse d’indépendance est souvent relâchée afin de tenir compte de possibles interactions entre les différents éléments des modèles. Dans cette thèse, nous proposons d’introduire des modèles de dépendance pour différents aspects de la théorie du risque. Dans un premier temps, nous suggérons l’emploi des copules comme structure de dépendance. Nous abordons tout d’abord un problème d’allocation de capital basée sur la Tail-Value-at-Risk pour lequel nous supposons un lien introduit par une copule entre les différents risques. Nous obtenons des formules explicites pour le capital à allouer à l’ensemble du portefeuille ainsi que la contribution de chacun des risques lorsque nous utilisons la copule Farlie-Gumbel-Morgenstern. Pour les autres copules, nous fournissons une méthode d’approximation. Au deuxième chapitre, nous considérons le processus aléatoire de la somme des valeurs présentes des sinistres pour lequel les variables aléatoires du montant d’un sinistre et de temps écoulé depuis le sinistre précédent sont liées par une copule Farlie-Gumbel-Morgenstern. Nous montrons comment obtenir des formes explicites pour les deux premiers moments puis le moment d’ordre m de ce processus. Le troisième chapitre suppose un autre type de dépendance causée par un environnement extérieur. Dans le contexte de l’étude de la probabilité de ruine d’une compagnie de réassurance, nous utilisons un environnement markovien pour modéliser les cycles de souscription. Nous supposons en premier lieu des temps de changement de phases de cycle déterministes puis nous les considérons ensuite influencés en retour par les montants des sinistres. Nous obtenons, à l’aide de la méthode d’erlangisation, une approximation de la probabilité de ruine en temps fini. / Initially, it was supposed in risk theory that the random variables and other parameters of actuarial models were independent. Nowadays, this hypothesis is often relaxed to take into account possible interactions. In this thesis, we propose to introduce some dependence models for different aspects of risk theory. In a first part, we use copulas as dependence structure. We first tackle a problem of capital allocation based on the Tail-Value-at-Risk where the risks are supposed to be dependent according to a copula. We obtain explicit formulas for the capital to be allocated to the overall portfolio but also for the contribution of each risk when we use a Farlie-Gumbel-Morenstern copula. For the other copulas, we give an approximation method. In the second chapter, we consider the stochastic process of the discounted aggregate claims where the random variables for the claim amount and the time since the last claim are linked by a Farlie-Gumbel-Morgenstern copula. We show how to obtain exact expressions for the first two moments and for the moment of order m of the process. The third chapter assumes another type of dependence that is caused by an external environment. In the context of the study of the ruin probability for a reinsurance company, we use a Markovian environment to model the underwriting cycles. We suppose first deterministic cycle phase changes and then that these changes can also be influenced by the claim amounts. We use the erlangization method to obtain an approximation for the finite time ruin probability.

Le thème de cette thèse est la théorie spatiale des valeurs extrêmes, et les objets principalement étudiés sont les processus max-stables à trajectoires continues. Nous commençons par déterminer la convergence des maximums de processus stochastiques indépendants, en utilisant la convergence de mesures empiriques vers des processus ponctuels de Poisson. Ensuite, nous déterminons les lois conditionnelles des processus max infiniment divisibles (max-i.d). La représentation des processus max-i.d par des processus ponctuels de Poisson permet l'introduction de notions telles que les fonctions extrémales et le hitting scénario qui permettent d'aboutir au résultat. Les processus max-stables étant des processus max-i.d, nous proposons un algorithme de simulation conditionnelle pour les champs max-stables puis nous l'utilisons pour des applications avec des données de précipitations autour de Zurich et de températures en Suisse. Nous trouvons aussi, une majoration du coefficient de β-mélange entre les restrictions d'un processus max-i.d sur deux sous-ensembles fermés et disjoints d'un espace métrique localement compact. Cette majoration permet d'obtenir de nouveaux critères pour le théorème de la limite central des processus stationnaires mélangeant. Enfin, nous terminons en démontrant qu'un processus stationnaire max-stable vérifiant la propriété de Markov est, quitte à renverser le temps, un processus max-autorégressif d’ordre 1. / The theme of this thesis is spatial extreme value theory and we focus on continuous max-stable processes. We begin with the convergence of the maximum of independent stochastic processes, by using the convergence of empirical measures to Poisson point processes. After that, we determine the regular conditional distributions of max infinitely divisible (max-i.d) processes. The representation of max-i.d. processes by Poisson point processes allows us to introduce the notions of extremal functions and hitting scenario. Our result relies on these new notions. Max-stable processes are max-i.d. processes, so we give an algorithm for conditional sampling and give an application to extreme precipitations around Zurich and extreme temperatures in Switzerland. We also find a upper bound for the β-mixing coefficient between the restrictions of a max-i.d. process on two disjoint closed subsets of a locally compact metric space. This entails a central limit theorem for stationary max-i.d processes. Finally, we prove that the class of stationary maxstable processes with the Markov property is equal, up to time reversal, to the class of stationary max-autoregressive processes of order 1.

L’objectif de cette thèse est de construire des estimateurs non-paramétriques d’une fonction de distribution, d’une densité de probabilité et d’une fonction de régression en utilisant les méthodes d’approximation stochastiques afin de corriger l’effet du bord créé par les estimateurs à noyaux continus classiques. Dans le premier chapitre, on donne quelques propriétés asymptotiques des estimateurs continus à noyaux. Puis, on présente l’algorithme stochastique de Robbins-Monro qui permet d’introduire les estimateurs récursifs. Enfin, on rappelle les méthodes utilisées par Vitale, Leblanc et Kakizawa pour définir des estimateurs d’une fonction de distribution et d’une densité de probabilité en se basant sur les polynômes de Bernstein.Dans le deuxième chapitre, on a introduit un estimateur récursif d’une fonction de distribution en se basant sur l’approche de Vitale. On a étudié les propriétés de cet estimateur : biais, variance, erreur quadratique intégré (MISE) et on a établi sa convergence ponctuelle faible. On a comparé la performance de notre estimateur avec celle de Vitale et on a montré qu’avec le bon choix du pas et de l’ordre qui lui correspond notre estimateur domine en terme de MISE. On a confirmé ces résultatsthéoriques à l’aide des simulations. Pour la recherche pratique de l’ordre optimal, on a utilisé la méthode de validation croisée. Enfin, on a confirmé les meilleures qualités de notre estimateur à l’aide des données réelles. Dans le troisième chapitre, on a estimé une densité de probabilité d’une manière récursive en utilisant toujours les polynômes de Bernstein. On a donné les caractéristiques de cet estimateur et on les a comparées avec celles de l’estimateur de Vitale, de Leblanc et l’estimateur donné par Kakizawa en utilisant la méthode multiplicative de correction du biais. On a appliqué notre estimateur sur des données réelles. Dans le quatrième chapitre, on a introduit un estimateur récursif et non récursif d’une fonction de régression en utilisant les polynômes de Bernstein. On a donné les caractéristiques de cet estimateur et on les a comparées avec celles de l’estimateur à noyau classique. Ensuite, on a utilisé notre estimateur pour interpréter des données réelles. / The aim of this thesis is to construct nonparametric estimators of distribution, density and regression functions using stochastic approximation methods in order to correct the edge effect created by kernels estimators. In the first chapter, we givesome asymptotic properties of kernel estimators. Then, we introduce the Robbins-Monro stochastic algorithm which creates the recursive estimators. Finally, we recall the methods used by Vitale, Leblanc and Kakizawa to define estimators of distribution and density functions based on Bernstein polynomials. In the second chapter, we introduced a recursive estimator of a distribution function based on Vitale’s approach. We studied the properties of this estimator : bias, variance, mean integratedsquared error (MISE) and we established a weak pointwise convergence. We compared the performance of our estimator with that of Vitale and we showed that, with the right choice of the stepsize and its corresponding order, our estimator dominatesin terms of MISE. These theoretical results were confirmed using simulations. We used the cross-validation method to search the optimal order. Finally, we applied our estimator to interpret real dataset. In the third chapter, we introduced a recursive estimator of a density function using Bernstein polynomials. We established the characteristics of this estimator and we compared them with those of the estimators of Vitale, Leblanc and Kakizawa. To highlight our proposed estimator, we used real dataset. In the fourth chapter, we introduced a recursive and non-recursive estimator of a regression function using Bernstein polynomials. We studied the characteristics of this estimator. Then, we compared our proposed estimator with the classical kernel estimator using real dataset.

Cette thèse est consacrée à l'étude du comportement asymptotique de grands graphes et arbres aléatoires. Le premier modèle étudié est un modèle de graphe aléatoire inhomogène introduit par Bo Söderberg. Un chapitre de ce manuscrit est consacré à l'étude asymptotique de la taille des composantes connexes à proximité de la fenêtre critique, en le reliant à la longueur des excursions d'un mouvement brownien avec dérive parabolique, étendant les résultats obtenus par Aldous. Le chapitre suivant est consacré à un processus de graphes aléatoires proposé par Itai Benjamini, défini ainsi : les arêtes sont ajoutées indépendamment, à taux fixe. Lorsqu'un sommet atteint le degré k, toutes les arêtes adjacentes à ce sommet sont immédiatement supprimées. Ce processus n'est pas croissant, ce qui empêche d'utiliser directement certaines approches usuelles. L'utilisation de limites locales permet de montrer la présence (resp. l'absence) d'une composante géante à certaines étapes dans le cas k>=5 (resp. k<=3). Dans le cas k=4, ces résultats permettent de caractériser la présence d'une composante géante en fonction du caractère surcritique ou non d'un processus de branchement associé. Dans le dernier chapitre est étudiée la hauteur d'un arbre de Lyndon associé à un mot de Lyndon choisi uniformément parmi les mots de Lyndon de longueur n, prouvant que cette hauteur est approximativement c ln n, avec c=5,092... la solution d'un problème d'optimisation. Afin d'obtenir ce résultat, nous couplons d'abord l'arbre de Lyndon à un arbre de Yule, que nous étudions ensuite à l'aide de techniques provenant des théories des marches branchantes et des grandes déviations. / This thesis is dedicated to the study of the asymptotic behavior of some large random graphs and trees. First is studied a random graph model introduced by Bo Söderberg in 2002. One chapter of this manuscript is devoted to the study of the asymptotic behavior of the size of the connected components near the critical window, linking it to the lengths of excursion of a Brownian motion with parabolic drift. The next chapter talks about a random graph process suggested by Itai Benjamini, defined as follows: edges are independently added at a fixe rate. Whenever a vertex reaches degree k, all adjacent edges are removed. This process is non-increasing, preventing the use of some commonly used methods. By using local limits, in the spirit of the PWIT, we were able to prove the presence (resp. absence) of a giant component at some stages of the process when k>=5 (resp. k<=3). In the case k=4, these results allows to link the presence (resp. absence) of a giant component to the supercriticality (resp. criticality or subcriticality) of an associated branching process. In the last chapter, the height of random Lyndon tree is studied, and is proven to be approximately c ln n, in which c=5.092... the solution of an optimization problem. To obtain this result, we couple the Lyndon tree with a Yule tree, then studied with the help of branching walks and large deviations

Nous avons étudié la dynamique de Glauber sur les pavages de domaines finies du plan par des losanges ou par des dominos de taille 2 × 1. Ces pavages sont naturellement associés à des surfaces de R^3, qui peuvent être vues comme des interfaces dans des modèles de physique statistique. En particulier les pavages par des losanges correspondent au modèle d'Ising tridimensionnel à température nulle. Plus précisément les pavages d'un domaine sont en bijection avec les configurations d'Ising vérifiant certaines conditions au bord (dépendant du domaine pavé). Ces conditions forcent la coexistence des phases + et - ainsi que la position du bord de l'interface. Dans la limite thermodynamique où L, la longueur caractéristique du système, tend vers l'infini, ces interfaces obéissent à une loi des grand nombre et convergent vers une forme limite déterministe ne dépendant que des conditions aux bord. Dans le cas où la forme limite est planaire et pour les losanges, Caputo, Martinelli et Toninelli [CMT12] ont montré que le temps de mélange Tmix de la dynamique est d'ordre O(L^{2+o(1)}) (scaling diffusif). Nous avons généralisé ce résultat aux pavages par des dominos, toujours dans le cas d'une forme limite planaire. Nous avons aussi prouvé une borne inférieure Tmix ≥ cL^2 qui améliore d'un facteur log le résultat de [CMT12]. Dans le cas où la forme limite n'est pas planaire, elle peut être analytique ou bien contenir des parties “gelées” où elle est en un sens dégénérée. Dans le cas où elle n'a pas de telle partie gelée, et pour les pavages par des losanges, nous avons montré que la dynamique de Glauber devient “macroscopiquement proche” de l'équilibre en un temps L^{2+o(1)} / We studied the Glauber dynamics on tilings of finite regions of the plane by lozenges or 2 × 1 dominoes. These tilings are naturally associated with surfaces of R^3, which can be seen as interfaces in statistical physics models. In particular, lozenge tilings correspond to three dimensional Ising model at zero temperature. More precisely, tilings of a finite regions are in bijection with Ising configurations with some boundary conditions (depending on the tiled domain). These boundary conditions impose the coexistence of the + and - phases, together with the position of the boundary of the interface. In the thermodynamic limit where L, the characteristic length of the system, tends toward infinity, these interface follow a law of large number and converge to a deterministic limit shape depending only on the boundary condition. When the limit shape is planar and for lozenge tilings, Caputo, Martinelli and Toninelli [CMT12] showed that the mixing time of the dynamics is of order (L^{2+o(1)}) (diffusive scaling). We generalized this result to domino tilings, always in the case of a planar limit shape. We also proved a lower bound Tmix ≥ cL^2 which improve on the result of [CMT12] by a log factor. When the limit shape is not planar, it can either be analytic or have some “frozen” domains where it is degenerated in a sense. When it does not have such frozen region, and for lozenge tilings, we showed that the Glauber dynamics becomes “macroscopically close” to equilibrium in a time L^{2+o(1)}

A data stream is a transiently observed sequence of data elements that arrive unordered, with repetitions, and at very high rate of transmission. Examples include Internet traffic data, networks of banking and credit transactions, and radar derived meteorological data. Computer science and engineering communities have developed randomised, probabilistic algorithms to estimate statistics of interest over streaming data on the fly, with small computational complexity and storage requirements, by constructing low dimensional representations of the stream known as data sketches. This thesis combines techniques of statistical inference with algorithmic approaches, such as hashing and random projections, to derive efficient estimators for cardinality, l_{alpha} distance and quasi-distance, and entropy over streaming data. I demonstrate an unexpected connection between two approaches to cardinality estimation that involve indirect record keeping: the first using pseudo-random variates and storing selected order statistics, and the second using random projections. I show that l_{alpha} distances and quasi-distances between data streams, and entropy, can be recovered from random projections that exploit properties of alpha-stable distributions with full statistical efficiency. This is achieved by the method of L-estimation in a single-pass algorithm with modest computational requirements. The proposed estimators have good small sample performance, improved by the methods of trimming and winsorising; in other words, the value of these summary statistics can be approximated with high accuracy from data sketches of low dimension. Finally, I consider the problem of convergence assessment of Markov Chain Monte Carlo methods for simulating from complex, high dimensional, discrete distributions. I argue that online, fast, and efficient computation of summary statistics such as cardinality, entropy, and l_{alpha} distances may be a useful qualitative tool for detecting lack of convergence, and illustrate this with simulations of the posterior distribution of a decomposable Gaussian graphical model via the Metropolis-Hastings algorithm.

Η ποιότητα πολλών εκ των αποτελεσμάτων της σύγχρονης έρευνας εξαρτώνται άμεσα από την «ποιότητα» και την ποσότητα των τυχαίων αριθμών που χρησιμοποιούνται. Ειδικότερα σε τομείς όπως η στοχαστική μοντελοποίηση και προσομοίωση προτιμώνται οι ντετερμινιστικές γεννήτριες τυχαίων αριθμών, ή αλλιώς γεννήτριες ψευδοτυχαίων αριθμών λόγω της δυνατότητας αναπαραγωγής των αποτελεσμάτων και της μεταφερσιμότητας τους. Επομένως, μας είναι χρήσιμο να εντοπίσουμε ψευδοτυχαίες γεννήτριες αριθμών με αυξημένη φαινόμενη τυχαιότητα αποτελεσμάτων. Για το λόγο αυτό, στη διπλωματική εργασία προτείνεται και εξετάζεται η καταλληλότητα της θραυσματικής διάστασης (fractal dimension) για την αξιολόγηση ψευδοτυχαίων γεννητριών τυχαίων αριθμών (Pseudorandom Number Generators). Η θραυσματική διάσταση αποτελεί μία μετρική που δύναται να εκφράσει την τυχαιότητα των αποτελεσμάτων μιας γεννήτριας ψευδοτυχαίων αριθμών καθώς «ποσοτικοποιεί» την κατανομή των ψευδοτυχαίων αριθμών στον ευκλείδειο χώρο. Σε πρώτο στάδιο γίνεται μία επισκόπηση των υπαρχουσών μεθοδολογιών παραγωγής τυχαίων αριθμών καθώς και των προσεγγίσεων για την αξιολόγηση της απόδοσης των ψευδοτυχαίων γεννητριών τυχαίων αριθμών. Οι καθιερωμένες τεχνικές που εφαρμόζονται για την αξιολόγηση μιας γεννήτριας εστιάζουν σε στατιστικά χαρακτηριστικά που έχουν ως στόχο να μετρήσουν πόσο απρόβλεπτα είναι τα αποτελέσματά της, ή χαρακτηριστικά όπως η περίοδος μιας γεννήτριας. Ακολούθως, μελετάται η θραυσματική διάσταση και οι προτεινόμενες στη βιβλιογραφία μέθοδοι υπολογισμού της. Στο στάδιο αυτό επιλέγεται η κατάλληλη μέθοδος για τον υπολογισμό της θραυσματικής διάστασης. Στο τελευταίο πειραματικό στάδιο παρουσιάζονται τα αποτελέσματα της μέτρησης της μορφοκλασματικής διάστασης. Οι ψευδοτυχαίες γεννήτριες προς αξιολόγηση που μετείχαν στα υπολογιστικά πειράματα ήταν η Γραμμική Αναλογική γεννήτρια, η γεννήτρια Blum-Blum-Shub, η γεννήτρια που βασίζεται στο κρυπτοσύστημα RSA και η γεννήτρια που βασίζεται στο πρόβλημα του διακριτού λογαρίθμου. Τα υπολογιστικά πειράματα επιχειρούν να ανακαλύψουν την απόδοση των εξεταζόμενων γεννητριών αλλά και την ευαισθησία της συμπεριφοράς τους ως προς τις παραμέτρους εισόδου των γεννητριών. / Scientific experimental results are highly dependent on the "quality" and quantity of random numbers used for these experiments. Especially in areas such as stochastic modeling and simulation, deterministic random number generators, known as pseudorandom number generators are preferred because of reproducibility of the results and their portability. Trying to identify pseudorandom number generators sequences which appear to be random, we examine the suitability of Fractal Dimension measurement for assessing Pseudorandom Number Generators. The established techniques that are used to evaluate a generator are focused on statistical features that are designed to detect correlations into generated pseudorandom number sequences. On the other hand, Fractal Dimension is a metric that can express the randomness of the results of a pseudorandom number generator as it "quantifies" the distribution of pseudorandom numbers in Euclidean space. We attempt to evaluate some Pseudorandom Number Generators, like classical Linear Congruential generator, Blum-Blum-Shub generator, the generator based on RSA cryptosystem and the generator based on the Discrete Logarithm problem. The computational experiments presented in our work attempt to assess the performance and the sensitivity of the examined generators.

Στην εργασία αυτή ασχοληθήκαμε με το πρόβλημα της Πιθανοτικής Ικανοποιησιμότητας. Παρουσιάσαμε ανάλυση της πολυπλοκότητας του προβλήματος και το επιλύσαμε με την βοήθεια του λογισμικού πακέτου CPLEX. Περιγράψαμε προσεγγιστικούς αλγόριθμους για το πρόβλημα της Μέγιστης Ικανοποιησιμότητας που χρησιμοποιείται στην διαδικασία της Column Generation. Τέλος, πριγράψαμε το αντίστροφο πρόβλημα των συχνών στοιχειοσυνόλων και την σχέση του με το πρόβλημα της Μέγιστης Ικανοποιησιμότητας. / This thesis is about the problem of probabilistic satisfiability. We describe its computational complexity, we solve the problem using CPLEX, we discribe some approximations on Maximum Satisfiability. Finally, we describe the connection between the problem of Probabilistic Satisfiability and the inverse frequent itemset mining.