Reproduction de : Thèse doctorat : Discipline Sciences économiques : Cergy-Pontoise : 2006. / Titre provenant de l'écran titre. Bibliogr. p.143-151.

Comme son titre l'indique, cette thèse comporte 3 parties.- La première partie est consacrée à la pénalisation de diffusions linéaires régulières récurrentes. Plus précisément, nous étudions, dans un premier temps, la pénalisation de diffusions récurrentes nulles, et nous présentons une large classe de fonctionnelles pour lesquelles le principe de pénalisation est satisfait. Cette étude repose sur la construction d'une mesure sigma-finie W similaire à celle de Najnudel-Roynette-Yor. Nous traitons également, dans un second temps, le cas de la pénalisation d'une diffusion récurrente positive réfléchie sur un intervalle par une fonction exponentielle de son temps local en 0. Les résultats obtenus dans ce cadre se démarquent nettement de ceux du cas récurrent nul, et l'on voit apparaître un phénomène nouveau de composition des pénalisations.- Dans la deuxième partie, nous étendons la notion de pseudo-inverses (introduite à l'origine par Madan-Roynette-Yor dans le cadre des processus de Bessel) à des diffusions plus générales. Nous montrons en particulier que l'on peut réaliser la famille de pseudo-inverses associée à une diffusion à valeurs positives issue de 0 comme les derniers temps de passage d'une autre diffusion obtenue grâce à la transformation de Biane.- La dernière partie de cette thèse traite de peacocks, i.e. de processus croissants pour l'ordre convexe. Un théorème dû à Kellerer affirme que l'on peut associer à tout peacock une martingale ayant les mêmes marginales unidimensionnelles. Guidé par ce théorème, nous exhibons, dans un premier temps, de larges familles de peacocks, construites essentiellement à partir de processus dit "conditionnellement monotones", puis nous associons à certains de ces peacocks des martingales via les plongements de Skorokhod de Hall-Breiman, Bass et Azéma-Yor / As suggested by the title, this thesis comprises three parts.- The first part is dedicated to the penalization of regular recurrent linear diffusions. More precisely, we start by examining null recurrent diffusions, and we exhibit a large class of functionals for which the penalization principle is satisfied. This study relies on the construction of a sigma-finite measure W similar to that of Najnudel-Roynette-Yor. We then deal with the case of the penalization of a positively recurrent diffusion (reflected on an interval) with an exponential function of its local time at 0. The results we obtain in this set-up are quite different from the null recurrent framework, and we see a new phenomena of composition of penalizations.- In the second part, we extend the notion of pseudo-inverses (a notion recently introduced by Madan-Roynette-Yor in the framework of Bessel processes) to more general diffusions. We show in particular that we may realize the family of pseudo-inverses associated to a diffusion started from 0 and taking positive values as the last passage times of another diffusion, constructed thanks to Biane's transform.- The last part of this thesis deals with peacocks, i.e. with processes which are increasing in the convex order. A theorem due to Kellerer states that to every peacock, one can associate a martingale which has the same one-dimensional marginals. Guided by this theorem, we first exhibit large families of peacocks, essentially constructed from "conditionally monotone" processes, and we then associate martingales to some of these peacocks thanks to the Skorokhod embeddings of Hall-Breiman, Bass and Azéma-Yor

Thèse doctorat : Génie Civil : Villeurbanne, INSA : 2003. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 227-234.

Après avoir examiné les méthodes de résolution de problèmes inverses déterministes et de problèmes direct stochastiques, cette thèse propose une méthode d'identification de paramètres de champ stochastiques basée sur les méthodes stochastiques dites "non intrusives". La méthode retenue est basée sur un plan d'expériences, un code de calcul déterministe et consiste à faire coïncider (via une minimisation), pour un certain nombre de points, une sortie simulée à partir d'une entrée paramétrisée et la sortie mesurée projetée sur le chaos polynomial. La méthode retenue est mise en oeuvre de la méthode sur un exemple complet qui montre qu'elle requiert trop d'approximations pour être immédiatement utilisable. Une autre voie de résolution (en découplant deux minimisations imbriquées) est cependant évoquée, qui pourrait donner de meilleurs résultats.

L'utilisation croissante d'appareils électroniques et la multiplicité des sources de perturbation ont conduit à l'étude de nouveaux moyens d'essais permettant d'améliorer la répétitivité des mesures en Compatibilité ElectroMagnétique (CEM), en particulier aux fréquences supérieures au GigaHertz. Dans ce contexte, la Chambre Réverbérente à Brassage de Modes (CRBM) représente un outil attractif, tant au niveau des mesures en immunité qu'en émission. Cependant, de nombreuses questions restent encore ouvertes quand au comportement des CRBM, en présence ou non de l'équipement sous test : les travaux représentés dans ce mémoire ont pour but d'apporter une contribution au volet probabiliste de l'étude du champ électromagnétique en CRBM

Contrairement aux modèles déterministes, le déroulement d'un modèle stochastique est conditionné par la réalisation de variables aléatoires. L'utilisation de hasard permet d'approcher un résultat le plus souvent incalculable de manière déterministe. En contrepartie, il est nécessaire d'estimer les paramètres des distributions associées aux quantités aléatoires en sortie du modèle stochastique. Ce calcul requiert l'exécution de multiples réplications indépendantes de la même expérience et de ce fait, d'une importante quantité de calcul. Toutes les simulations stochastiques comportent par conception un aspect naturellement parallèle. Elles représentent ainsi une des applications phares pour l'utilisation d'environnements de calculs distribués permettant de partager de la puissance de calcul à l'échelle mondiale, appelée grille de calcul. Bien que 50% des cycles des plus gros supercalculateurs de la planète soient consommés par des calculs stochastiques, les techniques de génération parallèle de nombres pseudoaléatoires sont méconnues. Il existe de ce fait un risque bien réel de produire et de publier des résultats de simulations stochastiques erronés. Cette thèse présente l'état de l'art des méthodes pour la distribution des réplications de simulations stochastiques et contribue à leur développement. Elle propose ainsi des méthodes novatrices permettant d'assurer une traçabilité dans le processus complexe de distribution de simulations stochastiques. Elle expose enfin des applications dans les domaines de l'imagerie médicale nucléaire et des simulations environnementales totalisant plus de 70 années de calcul sur un ordinateur séquentiel.

Dans la première partie de cette thèse nous étudions la mobilité et le temps de transfert d'un message dans les réseaux ad hoc mobiles. Nous obtenons, pour plusieurs modèles de mobilité, la loi stationnaire de la position des noeuds, la distribution du temps nécessaire avant que deux noeuds puissent (à nouveau) communiquer, et le temps durant lequel deux noeuds sont dans leur voisinage mutuel. Nous déduisons de ces résultats des formules pour le temps de transfert d'un message en utilisant d'autres noeuds dans le réseau comme relais. Ces calculs sont effectués pour plusieurs modèles de mobilité et pour deux types de protocoles de routage.La deuxième partie de cette thèse traite d'un système à " Polling " qui consiste en deux files d'attente servies par un serveur. Après avoir servi une file d'attente, le serveur a besoin d'un temps de commutation pour passer d'une file à l'autre, et commencer à servir les clients. Les temps de commutation peuvent être corrélés. Nous obtenons l'expression de plusieurs mesures de performance, notamment le temps d'attente moyen et la taille moyenne de la file d'attente. Grâce à ces expressions, nous comparons deux disciplines de service et au travers d'exemples nous montrons que la corrélation des temps de commutation peut augmenter significativement le temps d'attente moyen et la taille des files d'attente. Cela indique que la corrélation ne peut pas être ignorée et qu'elle a des implications importantes pour des systèmes de communication dans lesquels un canal de communication commun est partagé entre plusieurs utilisateurs et où le temps entre des transferts de données consécutifs est corrélé (par exemple dans les réseaux ad hoc).Dans la troisième et dernière partie nous étudions deux files d'attente en série avec des coûts pour chaque client dans le système. La fonction de valeur est calculée pour le coût moyen quand il n'y a pas d'entrée des clients. Celle-ci peut être utilisée pour l'optimisation des systèmes en série ou pour le calcul complet de la fonction de valeur.

Cette thèse a pour but le développement de certains aspects de la modélisation de la dépendance dans la gestion des risques en dimension plus grande que un. Le premier chapitre est constitué d'une introduction générale. Le deuxième chapitre est constitué d'un article s'intitulant " Estimating Bivariate Tail : a copula based approach ", soumis pour publication. Il concerne la construction d'un estimateur de la queue d'une distribution bivariée. La construction de cet estimateur se fonde sur une méthode de dépassement de seuil (Peaks Over Threshold method) et donc sur une version bivariée du Théorème de Pickands-Balkema-de Haan. La modélisation de la dépendance est obtenue via la Upper Tail Dependence Copula. Nous démontrons des propriétés de convergence pour l'estimateur ainsi construit. Le troisième chapitre repose sur un article: " A multivariate extension of Value-at-Risk and Conditional-Tail-Expectation", soumis pour publication. Nous abordons le problème de l'extension de mesures de risque classiques, comme la Value-at-Risk et la Conditional-Tail-Expectation, dans un cadre multidimensionnel en utilisant la fonction de Kendall multivariée. Enfin, dans le quatrième chapitre de la thèse, nous proposons un estimateur des courbes de niveau d'une fonction de répartition bivariée avec une méthode plug-in. Nous démontrons des propriétés de convergence pour les estimateurs ainsi construits. Ce chapitre de la thèse est lui aussi constitué d'un article, s'intitulant " Plug-in estimation of level sets in a non-compact setting with applications in multivariate risk theory", accepté pour publication dans la revue ESAIM:Probability and Statistics.

Cette thèse a pour but le développement de certains aspects de la modélisation de la dépendance dans la gestion des risques en dimension plus grande que un. Le premier chapitre est constitué d'une introduction générale. Le deuxième chapitre est constitué d'un article s'intitulant « Estimating Bivariate Tail : a copula based approach », soumis pour publication. Il concerne la construction d'un estimateur de la queue d'une distribution bivariée. La construction de cet estimateur se fonde sur une méthode de dépassement de seuil (Peaks Over Threshold method) et donc sur une version bivariée du Théorème de Pickands-Balkema-de Haan. La modélisation de la dépendance est obtenue via la Upper Tail Dependence Copula. Nous démontrons des propriétés de convergence pour l'estimateur ainsi construit. Le troisième chapitre repose sur un article: « A multivariate extension of Value-at-Risk and Conditional-Tail-Expectation», soumis pour publication. Nous abordons le problème de l'extension de mesures de risque classiques, comme la Value-at-Risk et la Conditional-Tail-Expectation, dans un cadre multidimensionnel en utilisant la fonction de Kendall multivariée. Enfin, dans le quatrième chapitre de la thèse, nous proposons un estimateur des courbes de niveau d'une fonction de répartition bivariée avec une méthode plug-in. Nous démontrons des propriétés de convergence pour les estimateurs ainsi construits. Ce chapitre de la thèse est lui aussi constitué d'un article, s'intitulant « Plug-in estimation of level sets in a non-compact setting with applications in multivariate risk theory», accepté pour publication dans la revue ESAIM:Probability and Statistics. / In this PhD thesis we consider different aspects of dependence modeling with applications in multivariate risk theory. The first chapter is constituted by a general introduction. The second chapter is essentially constituted by the article “Estimating Bivariate Tail: a copula based approach”, actually submitted for publication. It deals with the problem of estimating the tail of a bivariate distribution function. We develop a general extension of the POT (Peaks-Over-Threshold) method, mainly based on a two-dimensional version of the Pickands-Balkema-de Haan Theorem. The dependence structure between the marginals in the upper tails is described by the Upper Tail Dependence Copula. Then we construct a two-dimensional tail estimator and study its asymptotic properties. The third chapter of this thesis is based on the article “A multivariate extension of Value-at-Risk and Conditional-Tail-Expectation” and submitted for publication. We propose a multivariate generalization of risk measures as Value-at-Risk and Conditional-Tail-Expectation and we analyze the behavior of these measures in terms of classical properties of risk measures. We study the behavior of these measures with respect to different risk scenarios and stochastic ordering of marginals risks. Finally in the fourth chapter we introduce a consistent procedure to estimate level sets of an unknown bivariate distribution function, using a plug-in approach in a non-compact setting. Also this chapter is constituted by the article “Plug-in estimation of level sets in a non-compact setting with applications in multivariate risk theory”, accepted for publication in ESAIM: Probability and Statistics journal.