Les opérateurs de Berezin--Toeplitz permettent de quantifier des fonctions, ou des symboles, sur des variétés kähleriennes compactes, et sont définies à partir du noyau de Bergman (ou de Szeg\H{o}). Nous étudions le spectre des opérateurs de Toeplitz dans un régime asymptotique qui correspond à une limite semiclassique. Cette étude est motivée par le comportement magnétique atypique observé dans certains cristaux à basse température. Nous étudions la concentration des fonctions propres des opérateurs de Toeplitz, dans des cas où les effets sous-principaux (du même ordre que le paramètre semiclassique) permet de différencier entre plusieurs configurations classiques, un effet connu en physique sous le nom de sélection quantique Nous exhibons un critère général pour la sélection quantique et nous donnons des développements asymptotiques précis de fonctions propres dans le cas Morse et Morse--Bott, ainsi que dans un cas dégénéré. Nous développons également un nouveau cadre pour le traitement du noyau de Bergman et des opérateurs de Toeplitz en régularité analytique. Nous démontrons que le noyau de Bergman admet un développement asymptotique, avec erreur exponentiellement petite, sur des variétés analytiques réelles. Nous obtenons aussi une précision exponentiellement fine dans les compositions et le spectre d'opérateurs à symbole analytique, et la décroissance exponentielle des fonctions propres. / Berezin-Toeplitz operators allow to quantize functions, or symbols, on compact Kähler manifolds, and are defined using the Bergman (or Szeg\H{o}) kernel. We study the spectrum of Toeplitz operators in an asymptotic regime which corresponds to a semiclassical limit. This study is motivated by the atypic magnetic behaviour observed in certain crystals at low temperature. We study the concentration of eigenfunctions of Toeplitz operators in cases where subprincipal effects (of same order as the semiclassical parameter) discriminate between different classical configurations, an effect known in physics as quantum selection . We show a general criterion for quantum selection and we give detailed eigenfunction expansions in the Morse and Morse-Bott case, as well as in a degenerate case. We also develop a new framework in order to treat Bergman kernels and Toeplitz operators with real-analytic regularity. We prove that the Bergman kernel admits an expansion with exponentially small error on real-analytic manifolds. We also obtain exponential accuracy in compositions and spectra of operators with analytic symbols, as well as exponential decay of eigenfunctions.

Dans cette thèse, nous nous intéressons essentiellement à trois sujets : les inégalités fonctionnelles à contenu probabiliste, les limites hydrodynamiques pour les systèmes de spins continus en interaction et la discrétisation des équations différentielles stochastiques. Ce document, outre l'introduction, comporte trois parties. La première s'intéresse aux inégalités fonctionnelles, et notamment aux inégalités de Sobolev logarithmiques, pour les mesures canoniques, ainsi qu'aux limites hydrodynamiques pour les systèmes des spins continus. La convergence vers la limite hydrodynamique pour plusieurs variantes du modèle de Ginzburg--Landau équipé de la dynamique de Kawasaki y est obtenue, avec notamment des bornes quantitatives en le nombre de spins. On y étudie également la convergence de l'entropie microscopique vers l'entropie hydrodynamique. La deuxième partie étudie les liens entre flots gradients dans les espaces de mesures de probabilités et grandes déviations pour les suites de lois de solutions d'équations différentielles stochastiques. On y obtient l'équivalence entre le principe de grandes déviations et la Gamma-Convergence d'une suite de fonctionnelles apparaissant dans la formulation en flots gradients du flot de marginales des lois des solutions des équations différentielles stochastiques. Comme application de ce principe, on obtient les grandes déviations par rapport à la limite hydrodynamique pour deux variantes du modèle de Ginzburg--Landau. La troisième partie concerne la discrétisation des équations différentielles stochastiques. On y prouve une inégalité transport-Entropie pour la loi du schéma d'Euler explicite. Cette inégalité implique des bornes sur les intervalles de confiance pour l'estimation de quantités de la forme $\mathbb{E}[f(X_T)]$. On y étudie également l'erreur de discrétisation pour l'évaluation des coefficients de transport avec l'algorithme MALA (qui est une combinaison du schéma d'Euler explicite et de l'algorithme de Metropolis--Hastings). / In this thesis, we are mainly interested in three topics : functional inequalities and their probabilistic aspects, hydrodynamic limits for interacting continuous spin systems and discretizations of stochastic differential equations. This document, in addition to a general introduction (written in French), contains three parts. The first part deals with functional inequalities, especially logarithmic Sobolev inequalities, for canonical ensembles, and with hydrodynamic limits for continuous spin systems. We prove convergence to the hydrodynamic limit for several variants of the Ginzburg--Landau model endowed with Kawasaki dynamics, with quantitative bounds in the number of spins. We also study convergence of the microscopic entropy to its hydrodynamic counterpart. In the second part, we study links between gradient flows in spaces of probability measures and large deviations for sequences of laws of solutions to stochastic differential equations. We show that the large deviations principle is equivalent to the Gamma--Convergence of a sequence of functionals that appear in the gradient flow formulation of the flow of marginals of the laws of the diffusion processes. As an application of this principle, we obtain large deviations from the hydrodynamic limit for two variants of the Ginzburg-Landau model. The third part deals with the discretization of stochastic differential equations. We prove a transport-Entropy inequality for the law of the explicit Euler scheme. This inequality implies bounds on the confidence intervals for quantities of the form $\mathbb{E}[f(X_T)]$. We also study the discretization error for the evaluation of transport coefficients with the Metropolis-Adjusted Langevin algorithm (which is a combination of the explicit Euler scheme and the Metropolis algorithm).

Cette thèse porte sur le développement et l'application en physique statistique d'un nouveau paradigme pour les méthodes sans rejet de Monte-Carlo par chaînes de Markov irréversibles, grâce à la mise en œuvre du filtre factorisé de Metropolis et du concept de lifting. Les deux premiers chapitres présentent la méthode de Monte-Carlo et ses différentes applications à des problèmes de physique statistique. Une des principales limites de ces méthodes se rencontre dans le voisinage des transitions de phase, où des phénomènes de ralentissement dynamique entravent fortement la thermalisation des systèmes. Le troisième chapitre présente la nouvelle classe des algorithmes de Metropolis factorisés et irréversibles. Se fondant sur le concept de lifting des chaînes de Markov, le filtre factorisé de Metropolis permet de décomposer un potentiel multidimensionnel en plusieurs autres unidimensionnels. De là, il est possible de définir un algorithme sans rejet de Monte-Carlo par chaînes de Markov irréversibles. Le quatrième chapitre examine les performances de ce nouvel algorithme dans une grande variété de systèmes. Des accélérations du temps de thermalisation sont observées dans des systèmes bidimensionnels de particules molles, des systèmes bidimensionnels de spins XY ferromagnétiques et des systèmes tridimensionnels de verres de spins XY. Finalement, une réduction importante du ralentissement critique est exposée pour un système tridimensionnel de spins Heisenberg ferromagnétiques. / This thesis deals with the development and application in statistical physics of a general framework for irreversible and rejection-free Markov-chain Monte Carlo methods, through the implementation of the factorized Metropolis filter and the lifting concept. The first two chapters present the Markov-chain Monte Carlo method and its different implementations in statistical physics. One of the main limitations of Markov-chain Monte Carlo methods arises around phase transitions, where phenomena of dynamical slowing down greatly impede the thermalization of the system. The third chapter introduces the new class of irreversible factorized Metropolis algorithms. Building on the concept of lifting of Markov chains, the factorized Metropolis filter allows to decompose a multidimensional potential into several unidimensional ones. From there, it is possible to define a rejection-free and completely irreversible Markov-chain Monte Carlo algorithm. The fourth chapter reviews the performance of the irreversible factorized algorithm in a wide variety of systems. Clear accelerations of the thermalization time are observed in bidimensional soft-particle systems, bidimensional ferromagnetic XY spin systems and three-dimensional XY spin glasses. Finally, an important reduction of the critical slowing down is exhibited in three-dimensional ferromagnetic Heisenberg spin systems.