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1	Marches aléatoires branchantes et champs Gaussiens log-corrélés / Branching random walks and log-correlated Gaussian fields Madaule, Thomas 13 December 2013 (has links) Nous étudions le modèle de la marche aléatoire branchante. Nous obtenons d'abord des résultats concernant le processus ponctuel formé par les particules extrémales, résolvant ainsi une conjecture de Brunet et Derrida 2010 [36]. Ensuite, nous établissons la dérivée au point critique de la limite des martingales additives complétant ainsi l'étude initiée par Biggins [23]. Ces deux travaux reposent sur les techniques modernes de décompositions épinales de la marche aléatoire branchante, originairement développées par Chauvin, Rouault et Wakolbinger [41], Lyons, Pemantle et Peres [74], Lyons [73] et Biggins et Kyprianou [24]. Le dernier chapitre de la thèse porte sur un champ Gaussien log-correle introduit par Kahane 1985 [61]. Via de récents travaux comme ceux de Allez, Rhodes et Vargas [11], Duplantier, Rhodes, Sheeld et Vargas [46] [47], ce modèle a connu un important regain d'intérêt. La construction du chaos multiplicatif Gaussien dans le cas critique a notamment été prouvée dans [46]. S'inspirant des techniques utilisées pour la marche aléatoire branchante nous résolvons une conjecture de [46] concernant le maximum de ce champ Gaussien. / We study the model of the branching random walk. First we obtain some results concerning thepoint process formed by the extremal particles, proving a Brunet and Derrida's conjecture [36] as well. Thenwe establish the derivative of the additive martingale limit at the critical point, completing the study initiatedby Biggins [23]. These two works rely on the spinal decomposition of the branching random walk, originallyintroduced by Chauvin, Rouault and Wakolbinger [41], Lyons, Pemantle and Peres [74], Lyons [73] and Bigginsand Kyprianou [24].The last chapter of the thesis deals with a log-correlated Gaussian field introduced by Kahane [61]. Thismodel was recently revived in particular by Allez, Rhodes and Vargas [11], and Duplantier, Rhodes, Shefield andVargas [46] [47]. Inspired by the techniques used for branching random walk we solved a conjecture of Duplantier,Rhodes, Shefield and Vargas [46], on the maximum of this Gaussian field. Champs gaussien Marches aléatoires branchantes Fonction de partition Gaussian fields Branching random walks Partition function
2	Mécanique statistique des champs gaussiens / Statistical mechanics of Gaussian fields Rivera, Alejandro 23 November 2018 (has links) Dans cette thèse, on étudie les ensembles de niveau de champs gaussiens lisses, ou fonctions lisses aléatoires. On explore plusieurs directions, certaines liées à la géométrie spectrale, d’autres à la mécanique statistique.L’attention est d’abord portée sur une famille de champs gaussiens sur des variétés riemanniennes compactes définis comme des combinaisons linéaires de fonctions propres du laplacien avec des points gaussiens indépendants. Dans certains cas particuliers, cette famille donne l’ensemble à bande limitée qui a été très étudié ces dernières années, mais elle donne aussi le champ libre gaussien coupé en fréquence, qui est la projection du champ libre gaussien sur les premiers espaces propres du laplacien. On étudie la fonction de covariance de ces champs, l’espérance du nombre de composantes connexes de leur lieu d’annulation et, dans le cas du champ libre gaussien, on en déduit une estimation précise des grandes déviation de l’événement que le champ est positif sur un ensemble fixé quand la limite de fréquence tend vers l’infini.Puis on étudie la percolation des sur-niveaux de champs stationnaires sur le plan en utilisant des techniques de percolation de Bernoulli. On prouve d’abord un résultat de mélange sur la topologie des ensembles nodaux pour des champs gaussiens planaires. Puis on prouve un résultat de transition de phase pour le champ de Bargmann-Fock. / In this thesis, we study the level sets of smooth Gaussian fields, or random smooth functions. Several directions are explored, some linked to spectral theory, some to statistical mechanics.The first object of focus is a family of Gaussian fields on compact Riemannian manifolds defined as linear combinations of eigenfunctions of the Laplacian with independent Gaussian weights. In special cases, this family specializes to the band-limited ensemble which has received a lot of attention in recent years, but also to the cut-off Gaussian Free Field, which is the projection of the Gaussian Free Field on the first eigenspaces of the Laplacian. We study the covariance function of these fields, the expected number of connected components of their zero set, and, in the case of the cut-off Gaussian Free Field, derive a precise large deviation estimate on the event that the field is positive on a fixed set when the energy cut-off tends to infinity.Next, we study percolation of excursion sets of stationary fields on the plane using techniques from Bernoulli precolation. We first derive a mixing bound for the topology of nodal sets of planar Gaussian fields. Then, we prove a sharp phase transition result for the Bargmann-Fock random field. Champs Gaussiens Analyse semi-Classique Mécanique statistique Gaussian fields Semi-Classical analysis Statistical mechanics 510
3	Étude du maximum et des hauts points de la marche aléatoire branchante inhomogène et du champ libre gaussien inhomogène Ouimet, Frédéric 09 1900 (has links) Voir la bibliographie du mémoire pour les références du résumé. See the thesis`s bibliography for the references in the summary. / Ce mémoire étudie le comportement du maximum et des hauts points de la marche aléatoire branchante et du champ libre gaussien discret en dimension deux lorsque la variance de leurs accroissements est inhomogène dans le temps. Nous regardons le cas où il y a un nombre fini d'échelles $0 = \lambda_0 < \lambda_1 < ... < \lambda_M = 1$ et des paramètres de variance $\sigma_i > 0$ associés aux intervalles de temps $[\lambda_{i-1},\lambda_i]$. La marche aléatoire branchante inhomogène généralise le modèle considéré dans [23] et le champ libre gaussien inhomogène généralise le modèle introduit dans [4]. Le but du mémoire est d'étendre les résultats connus sur la convergence du maximum [5,6,23] et le nombre de hauts points [16] à ces deux nouveaux champs gaussiens. Les résultats aident à mieux comprendre comment la perturbation des corrélations dans l'un ou l'autre des modèles de base influence l'ordre de grandeur du maximum et l'ordre du nombre de hauts points. / This thesis studies the behavior of the maximum and high points of the branching random walk and the Gaussian free field when the variance of their increments is time-inhomogeneous. We look at the case where there are a finite number of scales $0 = \lambda_0 < \lambda_1 < ... < \lambda_M = 1$ and variance parameters $\sigma_i > 0$ associated with the time intervals $[\lambda_{i-1},\lambda_i]$. The inhomogeneous branching random walk generalizes the model considered in [23] and the inhomogeneous Gaussian free field generalizes the model introduced in [4]. The purpose of the thesis is to extend known results on the convergence of the maximum [5,6,23] and the number of high points [16] to these new Gaussian fields. The results help to better understand how perturbations of the correlations in one or the other basic models influence the order of magnitude of the maximum and the order of the number of high points. Champs gaussiens Marche aléatoire branchante Champ libre gaussien Valeurs extrêmes Loi des grands nombres Gaussian fields Branching random walk Gaussian free field Extreme values Law of large numbers
4	Extremes of log-correlated random fields and the Riemann zeta function, and some asymptotic results for various estimators in statistics Ouimet, Frédéric 05 1900 (has links) No description available. extreme value theory Gaussian free field branching random walk inhomogeneous environment Riemann zeta function Gibbs measure Ghirlanda-Guerra identities ultrametricity large deviations asymptotic statistics complete monotonicity multinomial probabilities Bernstein estimators uniform law of large numbers Laplace distribution goodness-of-fit tests théorie des valeurs extrêmes champ libre gaussien marche aléatoire branchante environnements inhomogènes fonction zêta de Riemann mesure de Gibbs identités de Ghirlanda-Guerra ultramétricité grandes déviations statistique asymptotique monotonicité complète probabilités multinomiales estimateurs de Bernstein loi uniforme des grands nombres loi de Laplace tests d'ajustements probability probabilité statistics statistique champs log-corrélés log-correlated fields mathematics mathématiques Gaussian fields champs gaussiens

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