Dans ce travail, nous allons établir des estimations de dispersion et des applications aux inégalités de Strichartz pour les solutions de l’équation des ondes dans un domaine cylindrique convexe Ω ⊂ R³ à bord C∞, ∂Ω ≠ ∅. Les estimations de dispersion sont classiquement utilisées pour prouver les estimations de Strichartz. Dans un domaine Ω général, des estimations de Strichartz ont été démontrées par Blair, Smith, Sogge [6,7]. Des estimations optimales ont été prouvées dans [29] lorsque Ω est strictement convexe. Le cas des domaines cylindriques que nous considérons ici généralise les resultats de [29] dans le cas où la courbure positive dépend de l'angle d'incidence et s'annule dans certaines directions. / In this work, we establish local in time dispersive estimates and its application to Strichartz estimates for solutions of the model case Dirichlet wave equation inside cylindrical convex domains Ω ⊂ R³ with smooth boundary ∂Ω ≠ ∅. Let us recall that dispersive estimates are key ingredients to prove Strichartz estimates. Strichartz estimates for waves inside an arbitrary domain Ω have been proved by Blair, Smith, Sogge [6,7]. Optimal estimates in strictly convex domains have been obtained in [29]. Our case of cylindrical domains is an extension of the result of [29] in the case where the nonnegative curvature radius depends on the incident angle and vanishes in some directions.

Depuis la publication de l'ouvrage de Choquet (1955), la théorie d'espérance non linéaire a attiré avec grand intérêt des chercheurs pour ses applications potentielles dans les problèmes d'incertitude, les mesures de risque et le super-hedging en finance. Shige Peng a construit une sorte d'espérance entièrement non linéaire dynamiquement cohérente par l'approche des EDP. Un cas important d'espérance non linéaire cohérente en temps est la G-espérance, dans laquelle le processus canonique correspondant (B_{t})_{t≥0} est appelé G-mouvement brownien et joue un rôle analogue au processus de Wiener classique. L'objectif de cette thèse est d'étudier, dans le cadre de la G-espérance, certaines équations différentielles stochastiques rétrogrades (G-EDSR) à croissance quadratique avec applications aux problèmes de maximisation d'utilité robuste avec incertitude sur les modèles, certaines équations différentielles stochastiques (G-EDS) réfléchies et équations différentielles stochastiques rétrogrades réfléchies avec générateurs lipschitziens. On considère d'abord des G-EDSRs à croissance quadratique. Dans le Chapitre 2 nous fournissons un resultat d'existence et unicité pour des G-EDSRs à croissance quadratique. D'une part, nous établissons des estimations a priori en appliquant le théorème de type Girsanov, d'où l'on en déduit l'unicité. D'autre part, pour prouver l'existence de solutions, nous avons d'abord construit des solutions pour des G-EDSRs discretes en résolvant des EDPs non-linéaires correspondantes, puis des solutions pour les G-EDSRs quadratiques générales dans les espaces de Banach. Dans le Chapitre 3 nous appliquons les G-EDSRs quadratiques aux problèmes de maximisation d'utilité robuste. Nous donnons une caratérisation de la fonction valeur et une stratégie optimale pour les fonctions d'utilité exponentielle, puissance et logarithmique. Dans le Chapitre 4, nous traitons des G-EDSs réfléchies multidimensionnelles. Nous examinons d'abord la méthode de pénalisation pour résoudre des problèmes de Skorokhod déterministes dans des domaines non convexes et établissons des estimations pour des fonctions α-Hölder continues. A l'aide de ces résultats obtenus pour des problèmes déterministes, nous définissons le G-mouvement Brownien réfléchi et prouvons son existence et son unicité dans un espace de Banach. Ensuite, nous prouvons l'existence et l'unicité de solution pour les G-EDSRs multidimensionnelles réfléchies via un argument de point fixe. Dans le Chapitre 5, nous étudions l'existence et l'unicité pour les équations différentielles stochastiques rétrogrades réfléchies dirigées par un G-mouvement brownien lorsque la barrière S est un processus de G-Itô. / Since the publication of Choquet's (1955) book, the theory of nonlinear expectation has attracted great interest from researchers for its potential applications in uncertainty problems, risk measures and super-hedging in finance. Shige Peng has constructed a kind of fully nonlinear expectation dynamically coherent by the PDE approach. An important case of time-consistent nonlinear expectation is G-expectation, in which the corresponding canonical process (B_{t})_{t≥0} is called G-Brownian motion and plays a similar role to the classical Wiener process. The objective of this thesis is to study, in the framework of the G-expectation, some backward stochastic differential equations (G-BSDE) under a quadratic growth condition on their coefficients with applications to robust utility maximization problems with uncertainty on models, Reflected stochastic differential equations (reflected G-SDE) and reflected backward stochastic differential equations with Lipschitz coefficients (reflected G-BSDE). We first consider G-BSDE with quadratic growth. In Chapter 2 we provide a result of existence and uniqueness for quadratic G-BSDEs. On the one hand, we establish a priori estimates by applying the Girsanov-type theorem, from which we deduce the uniqueness. On the other hand, to prove the existence of solutions, we first constructed solutions for discrete G-BSDEs by solving corresponding nonlinear PDEs, then solutions for the general quadratic G-BSDEs in the spaces of Banach. In Chapter 3 we apply quadratic G-BSDE to robust utility maximization problems. We give a characterization of the value function and an optimal strategy for exponential, power and logarithmic utility functions. In Chapter 4, we discuss multidimensional reflected G-SDE. We first examine the penalization method to solve deterministic Skorokhod problems in non-convex domains and establish estimates for continuous α-Hölder functions. Using these results for deterministic problems, we define the reflected G-Brownian motion and prove its existence and its uniqueness in a Banach space. Then we prove the existence and uniqueness of the solution for the multidimensional reflected G-SDE via a fixed point argument. In Chapter 5, we study the existence and uniqueness of the reflected backward stochastic differential equations driven by a G-Brownian motion when the obstacle S is a G-Itô process.

L'objectif de cette thèse est l'étude de la représentation probabiliste des différentes classes d'EDPSs non-linéaires(semi-linéaires, complètement non-linéaires, réfléchies dans un domaine) en utilisant les équations différentielles doublement stochastiques rétrogrades (EDDSRs). Cette thèse contient quatre parties différentes. Nous traitons dans la première partie les EDDSRs du second ordre (2EDDSRs). Nous montrons l'existence et l'unicité des solutions des EDDSRs en utilisant des techniques de contrôle stochastique quasi- sure. La motivation principale de cette étude est la représentation probabiliste des EDPSs complètement non-linéaires. Dans la deuxième partie, nous étudions les solutions faibles de type Sobolev du problème d'obstacle pour les équations à dérivées partielles inteégro-différentielles (EDPIDs). Plus précisément, nous montrons la formule de Feynman-Kac pour l'EDPIDs par l'intermédiaire des équations différentielles stochastiques rétrogrades réfléchies avec sauts (EDSRRs). Plus précisément, nous établissons l'existence et l'unicité de la solution du problème d'obstacle, qui est considérée comme un couple constitué de la solution et de la mesure de réflexion. L'approche utilisée est basée sur les techniques de flots stochastiques développées dans Bally et Matoussi (2001) mais les preuves sont beaucoup plus techniques. Dans la troisième partie, nous traitons l'existence et l'unicité pour les EDDSRRs dans un domaine convexe D sans aucune condition de régularité sur la frontière. De plus, en utilisant l'approche basée sur les techniques du flot stochastiques nous démontrons l'interprétation probabiliste de la solution faible de type Sobolev d'une classe d'EDPSs réfléchies dans un domaine convexe via les EDDSRRs. Enfin, nous nous intéressons à la résolution numérique des EDDSRs à temps terminal aléatoire. La motivation principale est de donner une représentation probabiliste des solutions de Sobolev d'EDPSs semi-linéaires avec condition de Dirichlet nul au bord. Dans cette partie, nous étudions l'approximation forte de cette classe d'EDDSRs quand le temps terminal aléatoire est le premier temps de sortie d'une EDS d'un domaine cylindrique. Ainsi, nous donnons les bornes pour l'erreur d'approximation en temps discret. Cette partie se conclut par des tests numériques qui démontrent que cette approche est effective. / The objective of this thesis is to study the probabilistic representation (Feynman-Kac for- mula) of different classes ofStochastic Nonlinear PDEs (semilinear, fully nonlinear, reflected in a domain) by means of backward doubly stochastic differential equations (BDSDEs). This thesis contains four different parts. We deal in the first part with the second order BDS- DEs (2BDSDEs). We show the existence and uniqueness of solutions of 2BDSDEs using quasi sure stochastic control technics. The main motivation of this study is the probabilistic representation for solution of fully nonlinear SPDEs. First, under regularity assumptions on the coefficients, we give a Feynman-Kac formula for classical solution of fully nonlinear SPDEs and we generalize the work of Soner, Touzi and Zhang (2010-2012) for deterministic fully nonlinear PDE. Then, under weaker assumptions on the coefficients, we prove the probabilistic representation for stochastic viscosity solution of fully nonlinear SPDEs. In the second part, we study the Sobolev solution of obstacle problem for partial integro-differentialequations (PIDEs). Specifically, we show the Feynman-Kac formula for PIDEs via reflected backward stochastic differentialequations with jumps (BSDEs). Specifically, we establish the existence and uniqueness of the solution of the obstacle problem, which is regarded as a pair consisting of the solution and the measure of reflection. The approach is based on stochastic flow technics developed in Bally and Matoussi (2001) but the proofs are more technical. In the third part, we discuss the existence and uniqueness for RBDSDEs in a convex domain D without any regularity condition on the boundary. In addition, using the approach based on the technics of stochastic flow we provide the probabilistic interpretation of Sobolev solution of a class of reflected SPDEs in a convex domain via RBDSDEs. Finally, we are interested in the numerical solution of BDSDEs with random terminal time. The main motivation is to give a probabilistic representation of Sobolev solution of semilinear SPDEs with Dirichlet null condition. In this part, we study the strong approximation of this class of BDSDEs when the random terminal time is the first exit time of an SDE from a cylindrical domain. Thus, we give bounds for the discrete-time approximation error.. We conclude this part with numerical tests showing that this approach is effective.