En physique statistique, l’information macroscopique d’intérêt pour les systèmes considérés peut être dé-duite à partir de moyennes sur des configurations microscopiques réparties selon des mesures de probabilitéµ caractérisant l’état thermodynamique du système. En raison de la haute dimensionnalité du système (quiest proportionnelle au nombre de particules), les configurations sont le plus souvent échantillonnées en util-isant des trajectoires d’équations différentielles stochastiques ou des chaînes de Markov ergodiques pourla mesure de Boltzmann-Gibbs µ, qui décrit un système à température constante. Un processus stochas-tique classique permettant d’échantillonner cette mesure est la dynamique de Langevin. En pratique, leséquations de la dynamique de Langevin ne peuvent pas être intégrées analytiquement, la solution est alorsapprochée par un schéma numérique. L’analyse numérique de ces schémas de discrétisation est maintenantbien maîtrisée pour l’énergie cinétique quadratique standard. Une limitation importante des estimateurs desmoyennes sontleurs éventuelles grandes erreurs statistiques.Sous certaines hypothèsessur lesénergies ciné-tique et potentielle, il peut être démontré qu’un théorème de limite central est vrai. La variance asymptotiquepeut être grande en raison de la métastabilité du processus de Langevin, qui se produit dès que la mesure deprobabilité µ est multimodale.Dans cette thèse, nous considérons la discrétisation de la dynamique de Langevin modifiée qui améliorel’échantillonnage de la distribution de Boltzmann-Gibbs en introduisant une fonction cinétique plus généraleà la place de la formulation quadratique standard. Nous avons en fait deux situations en tête : (a) La dy-namique de Langevin Adaptativement Restreinte, où l’énergie cinétique s’annule pour les faibles moments,et correspond à l’énergie cinétique standard pour les forts moments. L’intérêt de cette dynamique est que lesparticules avec une faible énergie sont restreintes. Le gain vient alors du fait que les interactions entre lesparticules restreintes ne doivent pas être mises à jour. En raison de la séparabilité des positions et des mo-ments marginaux de la distribution, les moyennes des observables qui dépendent de la variable de positionsont égales à celles calculées par la dynamique de Langevin standard. L’efficacité de cette méthode résidedans le compromis entre le gain de calcul et la variance asymptotique des moyennes ergodiques qui peutaugmenter par rapport à la dynamique standards car il existe a priori plus des corrélations dans le tempsen raison de particules restreintes. De plus, étant donné que l’énergie cinétique est nulle sur un ouvert, ladynamique de Langevin associé ne parvient pas à être hypoelliptique. La première tâche de cette thèse est deprouver que la dynamique de Langevin avec une telle énergie cinétique est ergodique. L’étape suivante con-siste à présenter une analyse mathématique de la variance asymptotique de la dynamique AR-Langevin. Afinde compléter l’analyse de ce procédé, on estime l’accélération algorithmique du coût d’une seule itération,en fonction des paramètres de la dynamique. (b) Nous considérons aussi la dynamique de Langevin avecdes énergies cinétiques dont la croissance est plus que quadratique à l’infini, dans une tentative de réduire lamétastabilité. La liberté supplémentaire fournie par le choix de l’énergie cinétique doit être utilisée afin deréduire la métastabilité de la dynamique. Dans cette thèse, nous explorons le choix de l’énergie cinétique etnous démontrons une convergence améliorée des moyennes ergodiques sur un exemple de faible dimension.Un des problèmes avec les situations que nous considérons est la stabilité des régimes discrétisés. Afind’obtenir une méthode de discrétisation faiblement cohérente d’ordre 2 (ce qui n’est plus trivial dans le casde l’énergie cinétique générale), nous nous reposons sur les schémas basés sur des méthodes de Metropolis. / In statistical physics, the macroscopic information of interest for the systems under consideration can beinferred from averages over microscopic configurations distributed according to probability measures µcharacterizing the thermodynamic state of the system. Due to the high dimensionality of the system (whichis proportional to the number of particles), these configurations are most often sampled using trajectories ofstochastic differential equations or Markov chains ergodic for the probability measure µ, which describesa system at constant temperature. One popular stochastic process allowing to sample this measure is theLangevin dynamics. In practice, the Langevin dynamics cannot be analytically integrated, its solution istherefore approximated with a numerical scheme. The numerical analysis of such discretization schemes isby now well-understood when the kinetic energy is the standard quadratic kinetic energy.One important limitation of the estimators of the ergodic averages are their possibly large statisticalerrors.Undercertainassumptionsonpotentialandkineticenergy,itcanbeshownthatacentrallimittheoremholds true. The asymptotic variance may be large due to the metastability of the Langevin process, whichoccurs as soon as the probability measure µ is multimodal.In this thesis, we consider the discretization of modified Langevin dynamics which improve the samplingof the Boltzmann–Gibbs distribution by introducing a more general kinetic energy function U instead of thestandard quadratic one. We have in fact two situations in mind:(a) Adaptively Restrained (AR) Langevin dynamics, where the kinetic energy vanishes for small momenta,while it agrees with the standard kinetic energy for large momenta. The interest of this dynamics isthat particles with low energy are restrained. The computational gain follows from the fact that theinteractions between restrained particles need not be updated. Due to the separability of the positionand momenta marginals of the distribution, the averages of observables which depend on the positionvariable are equal to the ones computed with the standard Langevin dynamics. The efficiency of thismethod lies in the trade-off between the computational gain and the asymptotic variance on ergodic av-erages which may increase compared to the standard dynamics since there are a priori more correlationsin time due to restrained particles. Moreover, since the kinetic energy vanishes on some open set, theassociated Langevin dynamics fails to be hypoelliptic. In fact, a first task of this thesis is to prove thatthe Langevin dynamics with such modified kinetic energy is ergodic. The next step is to present a math-ematical analysis of the asymptotic variance for the AR-Langevin dynamics. In order to complementthe analysis of this method, we estimate the algorithmic speed-up of the cost of a single iteration, as afunction of the parameters of the dynamics.(b) We also consider Langevin dynamics with kinetic energies growing more than quadratically at infinity,in an attempt to reduce metastability. The extra freedom provided by the choice of the kinetic energyshould be used in order to reduce the metastability of the dynamics. In this thesis, we explore thechoice of the kinetic energy and we demonstrate on a simple low-dimensional example an improvedconvergence of ergodic averages.An issue with the situations we consider is the stability of discretized schemes. In order to obtain aweakly consistent method of order 2 (which is no longer trivial for a general kinetic energy), we rely on therecently developped Metropolis schemes.

Title: Stochastic evolution equations with multiplicative fractional noise Author: Jana Šnupárková Departement: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: prof. RNDr. Bohdan Maslowski, DrSc. Supervisor's e-mail address: maslow@karlin.mff.cuni.cz Abstract: The fractional Gaussian noise is a formal derivative of a fractional Brownian motion with Hurst parameter H ∈ (0, 1). An explicit formula for a solution to stochastic differential equations with a multiplicative fractional Gaussian noise in a separable Hilbert space is given. The large time behaviour of the solution is studied. In addition, equations of this type with a nonlinear perturbation of a drift part are investigated in the case H > 1/2. Keywords: Fractional Brownian Motion, Stochastic Differential Equations in Hilbert Space, Explicit Formula for Solution

Cette thèse présente deux sujets de recherche indépendants concernant l'application de méthodes stochastiques à des problèmes issus de la dynamique moléculaire. Dans la première partie, nous présentons des travaux liés à l'interprétation probabiliste de l'équation de Poisson-Boltzmann qui intervient dans la description du potentiel électrostatique d'un système moléculaire. Après avoir introduit l'équation de Poisson-Boltzmann et les principaux outils mathématiques utilisés, nous nous intéressons à l'équation linéaire parabolique de Poisson-Boltzmann. Avant d’énoncer le résultat principal de la thèse, nous étendons des résultats d'existence et unicité des équations différentielles stochastiques rétrogrades. Nous donnons ensuite une interprétation probabiliste de l'équation non-linéaire de Poisson-Boltzmann sous la forme de la solution d'une équation différentielle stochastique rétrograde. Enfin, dans une seconde partie prospective, nous commençons l'étude d'une méthode proposée par Paul Malliavin de détection des variables lentes et rapides d'une dynamique moléculaire. / This thesis presents two independent research topics. Both are related to the application of stochastic problems to molecular dynamics. In the first part, we present a work related to the probabilistic interpretation of the Poisson-Boltzmann equation. This equation describes the electrostatic potential of a molecular system. After an introduction to the Poisson-Boltzmann equation, we focus on the parabolic and linear equation. After extending an existence and uniqueness result for backward stochastic differential equations, we establish a probabilistic interpretation of the nonlinear Poisson-Boltzmann equation with backward stochastic differential equations. Finally, in a more prospective second part, we initiate a study of a slow and fast variables detection method due to Paul Malliavin.

We partially solve the adaptive ergodic stochastic optimal control problem where the driving process is a fractional Brownian motion with Hurst parameter H > 1/2. A formula is provided for an optimal feedback control given a strongly consistent estimator of the parameters of the controlled system is avail- able. There are some special conditions imposed on the estimator which means the results are not completely general. They apply, for example, in the case where the estimator is independent of the driving fractional Brownian motion. In the course of the thesis, construction of stochastic integrals of suitable determinis- tic functions with respect to fractional Brownian motion with Hurst parameter H > 1/2 over the unbounded positive real half-line is presented as well. 1

Durant les dernières décennies, l'essor des moyens technologiques et particulièrement informatiques a permis l'émergence de la mise en œuvre de méthodes numériques pour l'approximation d'Equations Différentielles Stochastiques (EDS) ainsi que pour l'estimation de leurs paramètres. Cette thèse aborde ces deux aspects et s'intéresse plus spécifiquement à l'efficacité de ces méthodes. La première partie sera consacrée à l'approximation d'EDS par schéma numérique tandis que la deuxième partie traite l'estimation de paramètres. Dans un premier temps, nous étudions des schémas d'approximation pour les EDSs. On suppose que ces schémas sont définis sur une grille de temps de taille $n$. On dira que le schéma $X^n$ converge faiblement vers la diffusion $X$ avec ordre $h in mathbb{N}$ si pour tout $T>0$, $vert mathbb{E}[f(X_T)-f(X_T^n)] vertleqslant C_f /n^h$. Jusqu'à maintenant, sauf dans certains cas particulier (schémas d'Euler et de Ninomiya Victoir), les recherches sur le sujet imposent que $C_f$ dépende de la norme infini de $f$ mais aussi de ses dérivées. En d'autres termes $C_f =C sum_{vert alpha vert leqslant q} Vert partial_{alpha} f Vert_{ infty}$. Notre objectif est de montrer que si le schéma converge faiblement avec ordre $h$ pour un tel $C_f$, alors, sous des hypothèses de non dégénérescence et de régularité des coefficients, on peut obtenir le même résultat avec $C_f=C Vert f Vert_{infty}$. Ainsi, on prouve qu'il est possible d'estimer $mathbb{E}[f(X_T)]$ pour $f$ mesurable et bornée. On dit alors que le schéma converge en variation totale vers la diffusion avec ordre $h$. On prouve aussi qu'il est possible d'approximer la densité de $X_T$ et ses dérivées par celle $X_T^n$. Afin d'obtenir ce résultat, nous emploierons une méthode de calcul de Malliavin adaptatif basée sur les variables aléatoires utilisées dans le schéma. L'intérêt de notre approche repose sur le fait que l'on ne traite pas le cas d'un schéma particulier. Ainsi notre résultat s'applique aussi bien aux schémas d'Euler ($h=1$) que de Ninomiya Victoir ($h=2$) mais aussi à un ensemble générique de schémas. De plus les variables aléatoires utilisées dans le schéma n'ont pas de lois de probabilité imposées mais appartiennent à un ensemble de lois ce qui conduit à considérer notre résultat comme un principe d'invariance. On illustrera également ce résultat dans le cas d'un schéma d'ordre 3 pour les EDSs unidimensionnelles. La deuxième partie de cette thèse traite le sujet de l'estimation des paramètres d'une EDS. Ici, on va se placer dans le cas particulier de l'Estimateur du Maximum de Vraisemblance (EMV) des paramètres qui apparaissent dans le modèle matriciel de Wishart. Ce processus est la version multi-dimensionnelle du processus de Cox Ingersoll Ross (CIR) et a pour particularité la présence de la fonction racine carrée dans le coefficient de diffusion. Ainsi ce modèle permet de généraliser le modèle d'Heston au cas d'une covariance locale. Dans cette thèse nous construisons l'EMV des paramètres du Wishart. On donne également la vitesse de convergence et la loi limite pour le cas ergodique ainsi que pour certains cas non ergodiques. Afin de prouver ces convergences, nous emploierons diverses méthodes, en l'occurrence : les théorèmes ergodiques, des méthodes de changement de temps, ou l'étude de la transformée de Laplace jointe du Wishart et de sa moyenne. De plus, dans dernière cette étude, on étend le domaine de définition de cette transformée jointe / The development of technology and computer science in the last decades, has led the emergence of numerical methods for the approximation of Stochastic Differential Equations (SDE) and for the estimation of their parameters. This thesis treats both of these two aspects. In particular, we study the effectiveness of those methods. The first part will be devoted to SDE's approximation by numerical schemes while the second part will deal with the estimation of the parameters of the Wishart process. First, we focus on approximation schemes for SDE's. We will treat schemes which are defined on a time grid with size $n$. We say that the scheme $ X^n $ converges weakly to the diffusion $ X $, with order $ h in mathbb{N} $, if for every $ T> 0 $, $ vert mathbb{E} [f (X_T) -f (X_T^n)]vert leqslant C_f / h^n $. Until now, except in some particular cases (Euler and Victoir Ninomiya schemes), researches on this topic require that $ C_f$ depends on the supremum norm of $ f $ as well as its derivatives. In other words $C_f =C sum_{vert alpha vert leqslant q} Vert partial_{alpha} f Vert_{ infty}$. Our goal is to show that, if the scheme converges weakly with order $ h $ for such $C_f$, then, under non degeneracy and regularity assumptions, we can obtain the same result with $ C_f=C Vert f Vert_{infty}$. We are thus able to estimate $mathbb{E} [f (X_T)]$ for a bounded and measurable function $f$. We will say that the scheme converges for the total variation distance, with rate $h$. We will also prove that the density of $X^n_T$ and its derivatives converge toward the ones of $X_T$. The proof of those results relies on a variant of the Malliavin calculus based on the noise of the random variable involved in the scheme. The great benefit of our approach is that it does not treat the case of a particular scheme and it can be used for many schemes. For instance, our result applies to both Euler $(h = 1)$ and Ninomiya Victoir $(h = 2)$ schemes. Furthermore, the random variables used in this set of schemes do not have a particular distribution law but belong to a set of laws. This leads to consider our result as an invariance principle as well. Finally, we will also illustrate this result for a third weak order scheme for one dimensional SDE's. The second part of this thesis deals with the topic of SDE's parameter estimation. More particularly, we will study the Maximum Likelihood Estimator (MLE) of the parameters that appear in the matrix model of Wishart. This process is the multi-dimensional version of the Cox Ingersoll Ross (CIR) process. Its specificity relies on the square root term which appears in the diffusion coefficient. Using those processes, it is possible to generalize the Heston model for the case of a local covariance. This thesis provides the calculation of the EMV of the parameters of the Wishart process. It also gives the speed of convergence and the limit laws for the ergodic cases and for some non-ergodic case. In order to obtain those results, we will use various methods, namely: the ergodic theorems, time change methods or the study of the joint Laplace transform of the Wishart process together with its average process. Moreover, in this latter study, we extend the domain of definition of this joint Laplace transform

>Magister Scientiae - MSc / Herbal medicines have been an important part of health and wellness for hundreds of years. Recently the World Health Organization estimated that 80% of people worldwide rely on herbal medicines. Herbs contain many substances that are good for protecting the body and are therefore used in the treatment of various illnesses. Along with traditional medicines, herbs are often used in the treatment of chronic diseases such as rheumatism, migraine, chronic fatigue, asthma, eczema, and irritable bowel syndrome, among others. Herbal medicines are also applied in certain traditional communities as treatment against infectious diseases such as flu, malaria, measles, and even human immunodeficiency virus HIV-infection. Approximately 34 million people are currently infected with the human immunodeficiency virus (HIV) and 2.5 million newly infected. Therefore, HIV has become one of the major public health problems worldwide. It is important to understand the impact of herbal medicines used on HIV/AIDS. Mathematical models enable us to make predictions about the qualitative behaviour of disease outbreaks and evaluation of the impact of prevention or intervention strategies. In this dissertation we explore mathematical models for studying the effect of usage of herbal medicines on HIV. In particular we analyze a mathematical model for population dynamics of HIV/AIDS. The latter will include the impact of herbal medicines and traditional healing methods. The HIV model exhibits two steady states; a trivial steady state (HIV-infection free population) and a non-trivial steady state (persistence of HIV infection). We investigate the local asymptotic stability of the deterministic epidemic model and similar properties in terms of the basic reproduction number. Furthermore, we investigate for optimal control strategies. We study a stochastic version of the deterministic model by introducing white noise and show that this model has a unique global positive solution. We also study computationally the stochastic stability of the white noise perturbation model. Finally, qualitative results are illustrated by means of numerical simulations. Some articles from the literature that feature prominently in this dissertation are [14] of Cai et al, [10] of Bhunu et al., [86] of Van den Driessche and Watmough, [64] of Naresh et al., Through the study in this dissertation, we have prepared a research paper [1], jointly with the supervisors to be submitted for publication in an accredited journal. The author of this dissertation also contributed to the research paper [2], which close to completion. 1. Abdulaziz Y.A. Mukhtar, Peter J. Witbooi and Gail D. Hughes. A mathematical model for population dynamics of HIV with ARV and herbal medicine. 2. P.J. Witbooi, T. Seatlhodi, A.Y.A. Mukhtar, E. Mwambene. Mathematical modeling of HIV/AIDS with recruitment of infecteds.

Cette thèse concerne l’analyse et le développement de schémas d’intégration numérique de la Dynamique des Particules Dissipatives. Une présentation et une analyse de convergence faible de schémas existants est présentée, suivie d’une présentation et d’une analyse similaire de deux nouveaux schémas d’intégration facilement parallélisables. Une analyse des propriétés de conservation d’énergie de tous ces schémas est effectuée suivie d’une étude comparative de leurs biais sur l’estimation des valeurs moyennes d’observables physiques pour des systèmes à l’équilibre. Les schémas sont ensuite testés sur des systèmes choqués de fluides DPDE, où l’on montre que nos deux nouveaux schémas apportent une amélioration dans la précision de la description du comportement de tels systèmes par rapport aux schémas facilement parallélisables existants.Finalement, nous présentons une tentative d’accélération d’un schéma d’intégration de référence s’appliquant aux simulations séquentielles de la DPDE / This thesis is about the development and analysis of numerical schemes forthe integration of the Dissipative Particle Dynamics with Energy conservation. A presentation and a weak convergence analysis of existing schemes is performed, as well as the introduction and a similar analysis of two new straightforwardly parallelizable schemes. The energy preservation properties of all these schemes are studied followed by a comparative study of their biases on the estimation of the average values of physical observables on equilibrium simulations. The schemes are then tested on shock simulations of DPDE fluids, where we show that our schemes bring an improvement on the accuracy of the description of the behavior of such systems compared to existing straightforwardly parallelizable schemes. Finally, we present an attempt at accelerating a reference DPDE integration scheme on sequential simulations

In the present work, we study the topic of stochastic differential equations, their numerical solution and solution of models for pricing of options which follow from stochastic differential equations using the Itô calculus. We present several numerical methods for solving stochastic differential equations. These methods are then implemented in MATLAB and we investigate their properties, especially their convergence characteristics. Furthermore, we formulate two models for pricing of European call options. We solve these models using a variant of the spectral collocation method, again in MATLAB.

This thesis consists of four parts. In the first part we recall some background theory that will be used throughout the thesis. In the second part, we studied the absolute continuity of the laws of the solutions of some perturbed stochastic differential equaitons(SDEs) and perturbed reflected SDEs using Malliavin calculus. Because the extra terms in the perturbed SDEs involve the maximum of the solution itself, the Malliavin differentiability of the solutions becomes very delicate. In the third part, we studied the absolute continuity of the laws of the solutions of the parabolic stochastic partial differential equations(SPDEs) with two reflecting walls using Malliavin calculus. Our study is based on Yang and Zhang \cite{YZ1}, in which the existence and uniqueness of the solutions of such SPDEs was established. In the fourth part, we gave the existence and uniqueness of the solutions of the elliptic SPDEs with two reflecting walls and general diffusion coefficients.

Dans cette thèse, on s'intéresse à l'existence et à l'unicité d'une solution pour l'équation KPZ généralisée. On utilise la théorie récente des structures de régularité inspirée des chemins rugueux et introduite par Martin Hairer afin de donner sens à ce type d'équations singulières. La procédure de résolution comporte une partie algébrique à travers la définition du groupe de renormalisation et une partie stochastique avec la convergence de processus stochastiques renormalisés. Une des améliorations notoire de ce travail apportée aux structures de régularité est la définition du groupe de renormalisation par le biais d'une algèbre de Hopf sur des arbres labellés. Cette nouvelle construction permet d'obtenir des formules simples pour les processus stochastiques renormalisés. Ensuite, la convergence est obtenue par un traitement efficace de diagrammes de Feynman. / In this thesis, we investigate the existence and the uniqueness of the solution of the generalised KPZ equation. We use the recent theory of regularity structures inspired from the rough path and introduced by Martin Hairer in order to give a meaning to this singular equation. The procedure contains an algebraic part through the renormalisation group and a stochastic part with the computation of renormalised stochastic processes. One major improvement in the theory of the regularity structures is the definition of the renormalisation group using a Hopf algebra on some labelled trees. This new construction paves the way to simple formulas very useful for the renormalised stochastic processes. Then the convergence is obtained by an efficient treatment of some Feynman diagrams.