La thèse comporte deux parties distinctes. La première partie concerne des modèles pour les extrêmes multivariés.On donne une construction de vecteurs aléatoires multivariés à variations régulières. La construction se base sur une extension multivariée d'un lemme de Breiman établissant la propriété de variation régulière d'un produit $RZ$ de variable aléatoire avec $R$ positive à variation régulière et $Z$ positive suffisamment intégrable. En prenant $mathbf{Z}$ multivarié et suffisamment intégrable, on montre que $Rmathbf{Z}$ est un vecteur aléatoire à variations régulières et on caractérise sa mesure limite. On montre ensuite que pour $mathbf{Z}$ de loi bien choisie, on retrouve des modèles stables classiques comme le modèle t-extremal, Hüsler-Reiss, etc. Puis, on étend notre construction pour considérer la notion de variation régulière multivariée non standard. On montre ensuite que le modèle de Pareto (qu'on appelle Hüsler-Reiss Pareto) associé au modèle max-stable Hüsler-Reiss forme une famille exponentielle complète. On donne quelques propriétés du modèle Hüsler-Reiss Pareto puis on propose un algorithme de simulation exacte. On étudie l'inférence par le maximum de vraisemblance. Finalement, on considère une extension du modèle Hüsler-Reiss Pareto utilisant la notion de variation régulière non standard. On étudie l'inférence par le maximum de vraisemblance du modèle généralisé et on propose une méthode d'estimation des paramètres. On donne une étude numérique sur l'estimateur du maximum de vraisemblance pour le modèle Hüsler-Reiss Pareto. Dans la second partie qui concerne l'apprentissage statistique, on commence par donner une borne sur la valeur singulière minimale d'une matrice perturbée par l'ajout d'une colonne. On propose alors un algorithme de sélection de colonne afin d'extraire les caractéristiques de la matrice. On illustre notre algorithme sur des données réelles de séries temporelles où chaque série est pris comme étant une colonne de la matrice. Deuxièmement, on montre que si une matrice $X$ à une propriété d'incohérence alors $X$ possède aussi une version affaiblie de la propriété NSP (null space property). Puis, on s'intéresse au problème de sélection de matrice incohérente. A partir d'une matrice $Xin mathbb{R}^{n imes p}$ et $mu>0$, on cherche la plus grande sous-matrice de $X$ avec une cohérence inférieure à $mu$. Ce problème est formulé comme un programme linéaire avec contrainte quadratique sur ${0,1}^p$. Comme ce problème est NP-dur, on considère une relaxation sur la sphère et on obtient une borne sur l'erreur lorsqu'on considère le problème relaxé. Enfin, on analyse l'algorithme de gradient stochastique projeté pour l'analyse en composante principale online. On montre qu'en espérance, l'algorithme converge vers un vecteur propre maximum et on propose un algorithme pour sélectionner le pas de l'algorithme. On illustre ensuite cet algorithme par une expérience de simulation. / This thesis in divided in two parts. The first part studies models for multivariate extremes. We give a method to construct multivariate regularly varying random vectors. The method is based on a multivariate extension of a Breiman Lemma that states that a product $RZ$ of a random non negative regularly varying variable $R$ and a non negative $Z$ sufficiently integrable is also regularly varying. Replacing $Z$ with a random vector $mathbf{Z}$, we show that the product $Rmathbf{Z}$ is regularly varying and we give a characterisation of its limit measure. Then, we show that taking specific distributions for $mathbf{Z}$, we obtain classical max-stable models. We extend our result to non-standard regular variations. Next, we show that the Pareto model associated with the Hüsler-Reiss max-stable model forms a full exponential family. We show some properties of this model and we give an algorithm for exact simulation. We study the properties of the maximum likelihood estimator. Then, we extend our model to non-standard regular variations. To finish the first part, we propose a numerical study of the Hüsler-Reiss Pareto model.In the second part, we start by giving a lower bound of the smallest singular value of a matrix perturbed by appending a column. Then, we give a greedy algorithm for feature selection and we illustrate this algorithm on a time series dataset. Secondly, we show that an incoherent matrix satisfies a weakened version of the NSP property. Thirdly, we study the problem of column selection of $Xinmathbb{R}^{n imes p}$ given a coherence threshold $mu$. This means we want the largest submatrix satisfying some coherence property. We formulate the problem as a linear program with quadratic constraint on ${0,1}^p$. Then, we consider a relaxation on the sphere and we bound the relaxation error. Finally, we study the projected stochastic gradient descent for online PCA. We show that in expectation, the algorithm converges to a leading eigenvector and we suggest an algorithm for step-size selection. We illustrate this algorithm with a numerical experiment.

Dans cette thèse, nous étudions différents aspects mathématiques et numériques des équations de Gross-Pitaevskii et de Schrödinger non linéaire. Nous commençons (chapitre 1) par introduire différents modèles à partir des systèmes physiques que sont les condensats de Bose-Einstein et les impulsions lumineuses dans les fibres optiques. Cette modélisation conduit aux équations aux dérivées partielles stochastiques suivantes : l'équation de Gross-Pitaevskii stochastique et l'équation de Schrödinger non linéaire avec dispersion aléatoire. Ensuite, dans le second chapitre, nous nous intéressons au problème de l'existence et l'unicité d'une solution de ces équations. On montre notamment que le problème de Cauchy a une solution pour l'équation de Gross-Pitaevskii stochastique avec rotation grâce à la construction de la solution associée au problème. Nous abordons ensuite dans le troisième chapitre le problème du calcul des états stationnaires pour l'équation de Gross-Pitaevskii. Nous développons une méthode pseudo-spectrale de discrétisation du Continuous Normalized Gradient Flow, associée à une résolution itérative préconditionnée des sous-espaces de Krylov. Le quatrième chapitre concerne l'étude de schémas pseudo-spectraux pour la dynamique de l'équation de Gross-Pitaevskii et de Schrödinger non linéaire. On procède à une étude numérique de ces schémas (schéma de splitting de Lie et de Strang, ainsi qu'un schéma de relaxation). De plus, on analyse le schéma de Lie dans le cadre de l'équation de Schrödinger non linéaire avec dispersion aléatoire. Finalement, nous présentons, dans le cinquième chapitre, une boîte à outils Matlab (GPELab) développée dans le but de fournir les méthodes numériques que nous avons étudiées / The aim of this Thesis is to study various mathematical and numerical aspects related to the Gross-Pitaevskii and nonlinear Schrödinger equations. We begin (chapter 1) by introducing a few models starting from the physics of Bose-Einstein condensates and optical fibers. This naturally leads to introducing a stochastic Gross-Pitaevskii equation and a nonlinear Schrödinger equation with random dispersion. Next, in the second chapter, we analyze the existence and uniqueness problem for these two equations. We prove that the Cauchy problem admits a solution for the stochastic Gross-Pitaevskii equation with a rotational term by constructing the solution associated with the linear. The third chapter is concerned with the computation of stationary states for the Gross-Pitaevskii equation. We develop a pseudo-spectral approximation scheme for the Continuous Normalized Gradient Flow formulation, combined with preconditioned Krylov subspace methods. This original approach leads to the robust and efficient computation of ground states for fast rotations and strong nonlinearities. In the fourth chapter, we consider some pseudo-spectral schemes for computing the dynamics of the Gross-Pitaevskii and nonlinear Schrödinger equations. These schemes (the Lie's and Strang's splitting schemes and the relaxation scheme) are numerically studied. Moreover, we proceed to a rigorous numerical analysis of the Lie scheme for the associated stochastic PDEs. Finally, we present in the fifth chapter a Matlab toolbox (called GPELab) that provides computational solutions based on the schemes previously introduced in the Thesis

Branching processes are stochastic processes describing the evolution of populations of individuals which reproduce and die independently of each other according to specific probability laws. We consider a particular class of branching processes, called Markovian binary trees, where the lifetime and birth epochs of individuals are controlled by a Markovian arrival process. <p><p>Our objective is to develop numerical methods to answer several questions about Markovian binary trees. The issue of the extinction probability is the main question addressed in the thesis. We first assume independence between individuals. In this case, the extinction probability is the minimal nonnegative solution of a matrix fixed point equation which can generally not be solved analytically. In order to solve this equation, we develop a linear algorithm based on functional iterations, and a quadratic algorithm, based on Newton's method, and we give their probabilistic interpretation in terms of the tree. <p><p>Next, we look at some transient features for a Markovian binary tree: the distribution of the population size at any given time, of the time until extinction and of the total progeny. These distributions are obtained using the Kolmogorov and the renewal approaches. <p><p>We illustrate the results mentioned above through an example where the Markovian binary tree serves as a model for female families in different countries, for which we use real data provided by the World Health Organization website. <p><p>Finally, we analyze the case where Markovian binary trees evolve under the external influence of a random environment or a catastrophe process. In this case, individuals do not behave independently of each other anymore, and the extinction probability may no longer be expressed as the solution of a fixed point equation, which makes the analysis more complicated. We approach the extinction probability, through the study of the population size distribution, by purely numerical methods of resolution of partial differential equations, and also by probabilistic methods imposing constraints on the external process or on the maximal population size.<p><p>/<p><p>Les processus de branchements sont des processus stochastiques décrivant l'évolution de populations d'individus qui se reproduisent et meurent indépendamment les uns des autres, suivant des lois de probabilités spécifiques. <p><p>Nous considérons une classe particulière de processus de branchement, appelés arbres binaires Markoviens, dans lesquels la vie d'un individu et ses instants de reproduction sont contrôlés par un MAP. Notre objectif est de développer des méthodes numériques pour répondre à plusieurs questions à propos des arbres binaires Markoviens.<p><p>La question de la probabilité d'extinction d'un arbre binaire Markovien est la principale abordée dans la thèse. Nous faisons tout d'abord l'hypothèse d'indépendance entre individus. Dans ce cas, la probabilité d'extinction s'exprime comme la solution minimale non négative d'une équation de point fixe matricielle, qui ne peut être résolue analytiquement. Afin de résoudre cette équation, nous développons un algorithme linéaire, basé sur l'itération fonctionnelle, ainsi que des algorithmes quadratiques, basés sur la méthode de Newton, et nous donnons leur interprétation probabiliste en termes de l'arbre que l'on étudie.<p><p>Nous nous intéressons ensuite à certaines caractéristiques transitoires d'un arbre binaire Markovien: la distribution de la taille de la population à un instant donné, celle du temps jusqu'à l'extinction du processus et celle de la descendance totale. Ces distributions sont obtenues en utilisant l'approche de Kolmogorov ainsi que l'approche de renouvellement.<p><p>Nous illustrons les résultats mentionnés plus haut au travers d'un exemple où l'arbre binaire Markovien sert de modèle pour des populations féminines dans différents pays, et pour lesquelles nous utilisons des données réelles fournies par la World Health Organization.<p><p>Enfin, nous analysons le cas où les arbres binaires Markoviens évoluent sous une influence extérieure aléatoire, comme un environnement Markovien aléatoire ou un processus de catastrophes. Dans ce cas, les individus ne se comportent plus indépendamment les uns des autres, et la probabilité d'extinction ne peut plus s'exprimer comme la solution d'une équation de point fixe, ce qui rend l'analyse plus compliquée. Nous approchons la probabilité d'extinction au travers de l'étude de la distribution de la taille de la population, à la fois par des méthodes purement numériques de résolution d'équations aux dérivées partielles, ainsi que par des méthodes probabilistes en imposant des contraintes sur le processus extérieur ou sur la taille maximale de la population. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Cette thèse étudie des modèles mathématiques inspirés par la biologie. Plus précisément, nous nous concentrons sur des équations aux dérivées partielles cinétiques. Les champs d'application des équations cinétiques sont nombreux mais nous nous concentrons ici sur des phénomènes de propagation d'espèces invasives, notamment la bactérie Escherichia coli et le crapaud buffle Rhinella marina.La première partie de la thèse ne présente pas de résultats mathématiques. Nous construisons plusieurs modélisations pour la dispersion à grande échelle du crapaud buffle en Australie. Nous confrontons ces mêmes modèles à des données statistiques multiples (taux de fécondité, taux de survie, comportements dispersifs) pour mesurer leur pertinence. Ces modèles font intervenir des processus à sauts de vitesses et des équations cinétiques.Dans la seconde partie, nous étudions des phénomènes de propagation dans des modèles cinétiques plus simples. Nous illustrons plusieurs méthodes pour établir mathématiquement des formules de vitesse de propagation dans ces modèles. Cette partie nous amène à établir des résultats de convergence d'équations cinétiques vers des équations de Hamilton-Jacobi par la méthode de la fonction test perturbée. Nous montrons également comment le formalisme Hamilton-Jacobi permet de trouver des résultats de propagation et enfin, nous construisons des solutions en ondes progressives pour un modèle de transport-réaction. Dans la dernière partie, nous établissons un résultat de limite de diffusion stochastique pour une équation cinétique aléatoire. Pour ce faire, nous adaptons la méthode de la fonction test perturbée sur la formulation d'une EDP stochastique en terme de générateurs infinitésimaux.La thèse comporte également une annexe qui expose les données trajectorielles des crapauds dont nous nous servons en première partie." / In this thesis, we study some biology inspired mathematical models. More precisely, we focus on kinetic partial differential equations. The fields of application of such equations are numerous but we focus here on propagation phenomena for invasive species, the Escherichia coli bacterium and the cane toad Rhinella marina, for example. The first part of this this does not establish any mathematical result. We build several models for the dispersion of the cane toad in Australia. We confront those very models to multiple statistical data (birth rate, survival rate, dispersal behaviors) to test their validity. Those models are based on velocity-jump processes and kinetic equations. In the second part, we study propagation phenomena on simpler kinetic models. We illustrate several methods to mathematically establish propagation speed in this models. This part leads us to establish convergence results of kinetic equations to Hamilton-Jacobi equations by the perturbed test function method. We also show how to use the Hamilton-Jacobi framework to establish spreading results et finally, we build travelling wave solutions for reaction-transport model. In the last part, we establish a stochastic diffusion limit result for a kinetic equation with a random term. To do so, we adapt the perturbed test function method on the formulation of a stochastic PDE in term of infinitesimal generators. The thesis also contains an annex which presents the data on toads’ trajectories used in the first part."

Cette thèse porte sur l'étude d'équations différentielles de type frottement, c'est à dire d'équations de type attractive, avec un unique point stable 0, caractérisant la vitesse d'un objet soumis à une force de frottement. La vitesse de cet objet subit des perturbations aléatoires de type Lévy. Dans une première partie, nous nous intéressons aux propriétés fondamentales de ces EDS : existence et unicité de la solution, caractère markovien et ergodique de celle-ci et plus particulièrement le cas des processus de Lévy stable. Dans une deuxième partie, nous étudions la stabilité de la solution de ces EDS lorsque la perturbation est un processus de Lévy stable qui tend vers 0. En effet, nous démontrons l'existence d'un développement limité d'ordre un autour de la solution déterministe pour la vitesse et la position de l'objet. Dans une troisième partie, nous étudions le comportement asymptotique des solutions lorsque la vitesse initiale est nulle et que la perturbation est un processus de Lévy stable symétrique. Nous prouvons dans cette partie que l'accumulation de perturbations entraîne un comportement asymptotique gaussien de la position de l'objet, à condition que l'indice de stabilité du processus de Lévy et la croissance du potentiel soient suffisamment grand. Dans une quatrième partie, nous levons l'hypothèse de symétrie de la perturbation en démontrant le même résultat que dans la troisième partie mais avec une dérive. Pour cela, nous étudions tout d'abord la queue de distribution de la mesure invariante associée à la vitesse de l'objet. Enfin dans une dernière partie, nous nous intéressons au résultat de la troisième partie lorsque la perturbation est la somme d'un mouvement brownien et d'un processus de Lévy purement à sauts. Puis nous commençons l'étude de la dimension deux en traitant le cas où les équations sont découplées mais où les mouvement brownien directeurs sont dépendants. / This thesis deals with the study of friction type differential equations, in other words, attractive equations, with a unique stable point 0, describing the speed of an object submitted to a frictional force. This object's speed is disturbed by Lévy type random perturbations. In a first part, one is interested in fondamental properties of these SDE: existence and unicity of a solution, Markov and ergodic properties, and more particularly the case of stable Lévy processes.In a second part, one study the stability of the solution of these SDE when the perturbation is an stable Lévy process that tends to 0. In fact, one proves the existence of a Taylor expansion of order one around the deterministic solution for the object's speed and position. In a third part, one study the asymptotic behaviour of the solutions when the initial speed is 0 and the perturbation is a symmetric stable Lévy process. One proves that the amount of perturbations, if the stability's index of the Lévy process and the increasing of the potential are big enough, leads to a gaussian asymptotic behaviour for the object's position.In a forth part, one relaxes the assumption of symmetry of the perturbation by proving the same result as in the third part but with a drift. To do so, one first studies the tail of the invariant measure of the object's speed.Finally, in a last part, one is interested in the same result as in the third part when the perturbation is the sum of the Brownian motion and a pure jump stable Lévy process. Then, one begins the study of the dimension two by considering the case where the equations are separated but where the driving Brownian motions are dependent.

Les propriétés magnétiques des matériaux sont fortement connectées à leur structure cristallographique. Nous proposons un modèle atomique de la dynamique d'aimantation capable de rendre compte de cette magnétoélasticité. Bien que ce travail s'inscrive dans une thématique générale de l'étude des matériaux magnétiques en température, nous la particularisons à un seul élément, le Cobalt. Dans ce modèle effectif, les atomes sont décrits par 3 vecteurs classiques qui sont position, impulsion et spin. Ils interagissent entre eux via un potentiel magnéto-mécanique ad hoc. On s'intéresse tout d'abord à la dynamique de spin atomique. Cette méthode permet d'aborder simplement l'écriture des équations d'évolution d'un système atomique de spins dans lequel la position et l'impulsion des atomes sont gelées. Il est toutefois possible de définir une température de spin permettant de développer naturellement une connexion avec un bain thermique. Montrant les limites d'une approche stochastique, nous développons une nouvelle formulation déterministe du contrôle de la température d'un système à spins.Dans un second temps, nous développons et analysons les intégrateurs géométriques nécessaires au couplage temporel de la dynamique moléculaire avec cette dynamique de spin atomique. La liaison des spins avec le réseau est assurée par un potentiel magnétique dépendant des positions des atomes. La nouveauté de ce potentiel réside dans la manière de paramétrer l'anisotropie magnétique qui est la manifestation d'un couplage spin-orbite. L'écriture d'un modèle de paires étendu de l'anisotropie permet de restituer les constantes de magnétostriction expérimentales du hcp-Co. En considérant un système canonique, où pression et température sont contrôlées, nous avons mis en évidence la transition de retournement de spin si particulière au Co vers 695K.Nous finissons par l'étude des retournements d'aimantation super-paramagnétiques de nanoplots de Co permettant de comparer ce couplage spin-réseau aux mesures récentes. / The magnetic properties of materials are strongly connected to their crystallographic structure. An atomistic model of the magnetization dynamics is developed which takes into account magneto-elasticity. Although this study is valid for all magnetic materials under temperatures, this study focuses only on Cobalt. In our effective model, atoms are described by three classical vectors as position, momentum and spin, which interact via an ad hoc magneto-mechanical potential.The atomistic spin dynamics is first considered. This method allows us to write the evolution equations of an atomic system of spins in which positions and impulsions are first frozen. However, a spin temperature is introduced to develop a natural connection with a thermal bath. Showing the limits of the stochastic approach, a genuine deterministic approach is followed to control the canonical temperature in this spin system.In a second step, several geometrical integrators are developed and analyzed to couple together both the molecular dynamics and atomic spin dynamics schemes. The connection between the spins and the lattice is provided by the atomic positions dependence of the magnetic potential. The novelty of this potential lies in the parameterization of the magnetic anisotropy which originates in the spin-orbit coupling. Using a dedicated pair model of anisotropy, the magnetostrictive constants of hcp-Co are restored. In a canonical system where pressure and temperature are controlled simultaneously, the transition of rotational magnetization of Co is found.Finally the magnetization reversals of super-paramagnetic Co nanodots is studied to quantify the impact of spin-lattice coupling respectively to recent measurements.

Dans cette thèse, nous abordons le problème de la modélisation et de la vérification de systèmes complexes présentant des comportements à la fois probabilistes et temporisés. La conception de tels systèmes est devenue de plus en plus complexe en raison de l’hétérogénéité des composants impliqués, l’incertitude découlant d’un environnement ouvert et les contraintes temps réelinhérentes à leurs domaines d’application. La gestion à la fois du logiciel et du matériel dans une vue unifiée tout en incluant des informations sur les performances (par exemple, temps de calcul et de communication, consommation d’énergie, etc.) devient indispensable. Construire et analyser des modèles de performance est d’une importance primordiale pour donner des garanties sur les exigences fonctionnelles et extra-fonctionnelles des systèmes, et permettre uneprise de décision fondée sur des mesures quantitatives dès les premières étapes de la conception.Cette thèse apporte plusieurs nouvelles contributions. Tout d’abord, nous introduisons un nouveau formalisme de modélisation appelé BIP stochastique et temps réel (SRT-BIP) pour la modélisation, la simulation et la génération de code de systèmes à base de composants. Ce formalisme hérite du framework BIP ses capacités de modélisation basées sur les composants et le temps réel et, en outre, il fournit des primitives pour exprimer des comportements stochastiquescomplexes.Deuxièmement, nous étudions des techniques d’apprentissage automatique pour faciliter la construction de modèles de performance. Nous proposons d’améliorer et d’adapter une procédure d’apprentissage présentée dans la littérature pour déduire des modèles stochastiques et temporisés à partir d’exécutions concrètes du système, et de les exprimer dans le formalisme SRT-BIP.Troisièmement, étant donné les modèles de performance dans SRT-BIP, nous explorons l’utilisation du model checking statistique (SMC) pour l’analyse d’exigences concernant la fonctionnalité et les performances du système. Pour ce faire, nous fournissons un framework complet, appelé SBIP, en tant qu’outil de support pour la modélisation, la simulation et l’analyse des systèmes SRT-BIP. SBIP est un environnement de développement intégré (IDE) qui implémente des algorithmes SMC pour des analyses quantitatives, qualitatives et d’événementsrares, en plus d’une procédure d’automatisation pour l’exploration des paramètres d’une propriété. Nous validons nos propositions sur des études de cas réels touchant à des domaines variés tels que les protocoles de communication, les systèmes concurrents et les systèmesembarqués.Enfin, nous étudions plus en détail l’intérêt du SMC lorsqu’il est inclus dans des méthodes d’analyse de système élaborées. Nous illustrons cela en proposant deux approches d’évaluation des risques. Dans la première approche, nous introduisons une méthodologie en spirale pour modéliser des systèmes résilients avec des composants FDIR que nous validons à travers l’évaluation de la sécurité du système de locomotion d’un rover d’exploration planétaire. La deuxième approche concerne l’évaluation des politiques de sécurité des organisations selon une approche de sécurité offensive. L’objectif est de synthétiser des configurations de défense efficaces contre des stratégies d’attaque optimisées (qui minimisent le coût d’attaque et maximisent la probabilité de succès). Ces stratégies d’attaque sont obtenues en combinant l’apprentissage de modèles et les méthodes méta-heuristiques, dans lesquels le SMC a le rôle principal d’évaluer et de prioriser les potentielles stratégies candidates. / In this thesis, we address the problem of modeling and verification of complex systems exhibiting both probabilistic and timed behaviors. Designing such systems has become increasingly complex due to the heterogeneity of the involved components, the uncertainty resulting from open environment and the real-time constraints inherent to their application domains. Handling both software and (abstraction of) hardware in a unified view while also including performanceinformation (e.g. computation and communication times, energy consumption, etc.) becomes a must. Building and analyzing performance models is of paramount importance in order to give guarantees on the functional and extra-functional system requirements and to make well-founded design decisions based on quantitative measures at early design stages.This thesis brings several new contributions. First, we introduce a new modeling formalism called Stochastic Real-Time BIP (SRT-BIP) for the modeling, the simulation and the code generation of component-based systems. This formalism inherits from the BIP framework its component-based and real-time modeling capabilities and, extends it by providing comprehensive primitives to express complex stochastic behaviors.Second, we investigate machine learning techniques to ease the construction of performance models. We propose to enhance and adapt a state-of-the-art learning procedure to infer stochastic real-time models from concrete system execution and to represent them in the SRT-BIP formalism.Third, given performance models in SRT-BIP, we explore the use of statistical Model Checking (SMC) for the anaysis of system’s functional and performance requirements. To do so, we provide a full framework, called SBIP, as a support tool for the modeling, simulation and analysis of SRT-BIP systems. SBIP is an Integrated Development Environment (IDE) that implements SMC algorithms for quantitative, qualitative and rare events analyses together with an automated exploring procedure for parameterized requirements. We validate our proposalson real-life case studies ranging from communication protocols and concurrent systems to embedded systems.Finally, we further investigate the interest of SMC when included in elaborated system analysis workflows. We illustrate this by proposing two risk assessment approaches. In the first approach, we introduce a spiral methodology to build resilient systems with FDIR components that we validate on the safety assessment of a planetary rover locomotion system. The second approach is concerned with the security assessment of organization’s defenses following an offensive security approach. The goal is to synthesize impactful defense configurations against optimized attack strategies (that minimize attack cost and maximize success probability). These attack strategies are obtained by combining model learning with meta heuristics, and where SMC is used to score and prioritize potential candidate strategies.

Les cascades log-infiniment divisibles fournissent un cadre général à l'étude de la propriété d' invariance d'échelle. Nous introduisons ces objets en décrivant l'évolution historique des différents modèles proposés pour décrire le phénomène d'intermittence statistique en turbulence. Nous nous appliquons alors à préciser une définition formelle des cascades log-infiniment divisibles. Nous remplaçons aussi les accroissements, usuels en turbulence, par les coefficients d'une transformée en ondelettes associée à une analyse multirésolution, outil dédié à l'analyse temps-échelle. Une réflexion approfondie sur la signification du formalisme nous amène à démontrer sa flexibilité pour la modélisation, ainsi que sa richesse en lien avec les cascades multiplicatives, les processus de Markov, l'équation de Langevin, l'équation de Fokker-Planck...Grâce à l'étude des cascades log-Poisson composées, nous proposons une vision originale du phénomène d'intermittence statistique. Ensuite, des estimateurs des exposants de lois d'échelle (éventuellement relatives) sont étudiés en insistant sur la correction du biais et la détermination d'intervalles de confiance. Nous les appliquons à des données de télétrafic informatique. Nous expliquons pourquoi une procédure usuelle d'estimation du spectre multifractal appliquée aux mouvements linéaires stables fractionnaires risque de mener à une méprise. Enfin, le lien entre intermittence statistique et intermittence spatio-temporelle (structures cohérentes) en turbulence est étudié à partir de l'enregistrement de signaux de vitesse et de pression conjointement en espace et en temps dans un écoulement turbulent. De fortes dépressions associées à des tourbillons filamentaires sont détectées. Une analyse statistique des coefficients d'ondelette de la vitesse conditionnée à ces événements nous permet de décrire l'influence de ces structures cohérentes à différents nombres de Reynolds.

Ce travail de thèse se situe dans le contexte de l'appariement d'images par difféomorphismes qui a été récemment développé dans le but d'applications à l'anatomie computationnelle et l'imagerie médicale. D'un point de vue mathématique, on utilise l'action de groupe de difféomorphismes de l'espace euclidien pour décrire la variabilité des formes biologiques. <br /><br />Le cas des images discontinues n'était compris que partiellement. La première contribution de ce travail est de traiter complètement le cas des images discontinues en considérant comme modèle d'image discontinues l'espace des fonctions à variations bornées. On apporte des outils techniques pour traiter les discontinuités dans le cadre d'appariement par difféomorphismes. Ces résultats sont appliqués à la formulation Hamiltonienne des géodésiques dans le cadre d'un nouveau modèle qui incorpore l'action d'un difféomorphisme sur les niveaux de grille de l'image pour prendre en compte un changement d'intensité. La seconde application permet d'étendre la théorie des métamorphoses développée par A.Trouvé et L.Younes aux fonctions discontinues. Il apparait que la géométrie de ces espaces est plus compliquée que pour des fonctions lisses.<br /><br />La seconde partie de cette thèse aborde des aspects plus probabilistes du domaine. On étudie une perturbation stochastique du système Hamiltonien pour le cas de particules (ou landmarks). D'un point de vue physique, on peut interpréter cette perturbation comme des forces aléatoires agissant sur les particules. Il est donc naturel de considérer ce modèle comme un premier modèle de croissance de forme ou au moins d'évolutions aléatoires de formes.<br /><br />On montre que les solutions n'explosent pas en temps fini presque sûrement et on étend ce modèle stochastique en dimension infinie sur un espace de Hilbert bien choisi (en quelque sorte un espace de Besov ou Sobolev sur une base de Haar). En dimension infinie la propriété précédente reste vraie et on obtient un important (aussi d'un point de vue numérique) résultat de convergence du cas des particules vers le cas de dimension infinie. Le cadre ainsi développé est suffisamment général pour être adaptable dans de nombreuses situations de modélisation.

Cette thèse s´intéresse à la conception et l´évaluation des protocoles de routage et d´accès au canal pour les réseaux sans fils. La première partie de la thèse focalise principalement sur l´évaluation de protocoles de routage pour les réseaux tolérants aux perturbations quand ces réseaux incluent des relais fixes, appelées boîtes. Dans un premier temps, nous montrons que les instants successifs de rencontre entre une boîte et un noeud mobile qui se déplace selon un modèle de mobilité aléatoire sont bien approximés par un processus de Poisson. Nous donnons une formule explicite approchée pour l´intensité de ce processus qui dépend notamment de la densité de probabilité spatiale du modèle de mobilité considérée ainsi que celle des boîtes. Dans un deuxième temps, nous étudions l´impact d´ajouter des boîtes sur les performances de deux protocoles de routage classiques, le protocole épidémique et le protocole de routage à deux sauts. Nous développons des expressions explicites pour quantifier la distribution et la moyenne du délai de livraison d´un paquet, ainsi que le nombre des copies générées lors de cette transmission. Ensuite, nous proposons cinq stratégies qui s´appuient sur la présence des boîtes pour réaliser le routage des copies. Par ailleurs, nous introduisons une plateforme basée sur un modèle markovien qui permet de calculer et de comparer analytiquement les diverses métriques de performance pour ces cinq stratégies. Dans la deuxième partie de la thèse, nous intéressons à l´algorithme de backoff du standard IEEE 802.11. Nous proposons une extension de cet algorithme dont l´objectif est d´améliorer ses performances dans le cas où le réseau possède un grand nombre d´utilisateurs.