Stochastic differential equations are becoming a popular tool for modeling the transport and acceleration of cosmic rays in the heliosphere. In diffusive shock acceleration, cosmic rays diffuse across a region of discontinuity where the up- stream diffusion coefficient abruptly changes to the downstream value. Because the method of stochastic integration has not yet been developed to handle these types of discontinuities, I utilize methods and ideas from probability theory to develop a conceptual framework for the treatment of such discontinuities. Using this framework, I then produce some simple numerical algorithms that allow one to incorporate and simulate a variety of discontinuities (or boundary conditions) using stochastic integration. These algorithms were then modified to create a new algorithm which incorporates the discontinuous change in diffusion coefficient found in shock acceleration (known as Skew Brownian Motion). The originality of this algorithm lies in the fact that it is the first of its kind to be statistically exact, so that one obtains accuracy without the use of approximations (other than the machine precision error). I then apply this algorithm to model the problem of diffusive shock acceleration, modifying it to incorporate the additional effect of the discontinuous flow speed profile found at the shock. A steady-state solution is obtained that accurately simulates this phenomenon. This result represents a significant improvement over previous approximation algorithms, and will be useful for the simulation of discontinuous diffusion processes in other fields, such as biology and finance.

Dans cette thèse on étudie des schémas numériques pour des processus<br />/X/ à coefficients discontinus. Un premier schéma pour le cas<br />unidimensionnel utilise les Équations Différentielles Stochastiques<br />avec Temps Local. En effet en dimension un les processus /X/ sont<br />solutions de telles équations. On construit une grille sur la droite<br />réelle, qu'une bijection adéquate transforme en une grille uniforme<br />de pas /h/. Cette bijection permet de transformer /X/ en /Y/ qui se<br />comporte localement comme un Skew Brownian Motion, pour lequel on<br />connaît les probabilités de transition sur une grille uniforme, et le<br />temps moyen passé sur chaque cellule de cette grille. Une marche<br />aléatoire peut alors être construite, qui converge vers /X/ en racine<br />de /h/. Toujours dans le cas unidimensionnel on propose un deuxième<br />schéma plus général. On se donne une grille non uniforme sur la<br />droite réelle, dont les cellules ont une taille proportionnelle à<br />/h/. On montre qu'on peut relier les probabilités de transition de<br />/X/ sur cette grille, ainsi que le temps moyen passé par /X/ sur<br />chacune de ses cellules, à des solutions de problèmes d'EDP<br />elliptiques ad hoc. Une marche aléatoire en temps et en espace est<br />ainsi construite, qui permet d'approcher /X/ à nouveau en racine de<br />/h/. Ensuite on présente des pistes pour adapter cette dernière<br />approche au cas bidimensionnel et les problèmes que cela soulève.<br />Enfin on illustre par des exemples numériques les schémas étudiés.