This thesis is an account of our study of two branches of dynamical systems theory, namely the mean and pointwise ergodic theory. In our work on mean ergodic theorems, we investigate the spectral theory of integrable actions of a locally compact abelian group on a locally convex vector space. We start with an analysis of various spectral subspaces induced by the action of the group. This is applied to analyse the spectral theory of operators on the space generated by measures on the group. We apply these results to derive general Tauberian theorems that apply to arbitrary locally compact abelian groups acting on a large class of locally convex vector spaces which includes Fr echet spaces. We show how these theorems simplify the derivation of Mean Ergodic theorems. Next we turn to the topic of pointwise ergodic theorems. We analyse the Transfer Principle, which is used to generate weak type maximal inequalities for ergodic operators, and extend it to the general case of -compact locally compact Hausdor groups acting measure-preservingly on - nite measure spaces. We show how the techniques developed here generate various weak type maximal inequalities on di erent Banach function spaces, and how the properties of these function spaces in- uence the weak type inequalities that can be obtained. Finally, we demonstrate how the techniques developed imply almost sure pointwise convergence of a wide class of ergodic averages. Our investigations of these two parts of ergodic theory are uni ed by the techniques used - locally convex vector spaces, harmonic analysis, measure theory - and by the strong interaction of the nal results, which are obtained in greater generality than hitherto achieved. / PhD (Mathematics), North-West University, Potchefstroom Campus, 2014

L'analyse dynamique intègre des outils propres aux systèmes dynamiques (comme l'opérateur de transfert) au cadre de la combinatoire analytique, et permet ainsi l'analyse d'un grand nombre d'algorithmes et objets qu'on peut associer naturellement à un système dynamique. Dans ce manuscrit de thèse, nous présentons, dans la perspective de l'analyse dynamique, l'étude probabiliste de plusieurs problèmes qui semblent à priori bien différents : l'analyse probabiliste de la fonction de récurrence des mots de Sturm, et l'étude probabiliste de l'algorithme du “logarithme continu”. Les mots de Sturm constituent une famille omniprésente en combinatoire des mots. Ce sont, dans un sens précis, les mots les plus simples qui ne sont pas ultimement périodiques. Les mots de Sturm ont déjà été beaucoup étudiés, notamment par Morse et Hedlund (1940) qui en ont exhibé une caractérisation fondamentale comme des codages discrets de droites à pente irrationnelle. Ce résultat relie ainsi les mots de Sturm au système dynamique d'Euclide. Les mots de Sturm n'avaient jamais été étudiés d'un point de vue probabiliste. Ici nous introduisons deux modèles probabilistes naturels (et bien complémentaires) et y analysons le comportement probabiliste (et asymptotique) de la “fonction de récurrence” ; nous quantifions sa valeur moyenne et décrivons sa distribution sous chacun de ces deux modèles : l'un est naturel du point de vue algorithmique (mais original du point de vue de l'analyse dynamique), et l'autre permet naturellement de quantifier des classes de plus mauvais cas. Nous discutons la relation entre ces deux modèles et leurs méthodes respectives, en exhibant un lien potentiel qui utilise la transformée de Mellin. Nous avons aussi considéré (et c'est un travail en cours qui vise à unifier les approches) les mots associés à deux familles particulières de pentes : les pentes irrationnelles quadratiques, et les pentes rationnelles (qui donnent lieu aux mots de Christoffel). L'algorithme du logarithme continu est introduit par Gosper dans Hakmem (1978) comme une mutation de l'algorithme classique des fractions continues. Il calcule le plus grand commun diviseur de deux nombres naturels en utilisant uniquement des shifts binaires et des soustractions. Le pire des cas a été étudié récemment par Shallit (2016), qui a donné des bornes précises pour le nombre d'étapes et a exhibé une famille d'entrées sur laquelle l'algorithme atteint cette borne. Dans cette thèse, nous étudions le nombre moyen d'étapes, tout comme d'autres paramètres importants de l'algorithme. Grâce à des méthodes d'analyse dynamique, nous exhibons des constantes mathématiques précises. Le système dynamique ressemble à première vue à celui d'Euclide, et a été étudié d'abord par Chan (2005) avec des méthodes ergodiques. Cependant, la présence des puissances de 2 dans les quotients change la nature de l'algorithme et donne une nature dyadique aux principaux paramètres de l'algorithme, qui ne peuvent donc pas être simplement caractérisés dans le monde réel.C'est pourquoi nous introduisons un nouveau système dynamique, avec une nouvelle composante dyadique, et travaillons dans ce système à deux composantes, l'une réelle, et l'autre dyadique. Grâce à ce nouveau système mixte, nous obtenons l'analyse en moyenne de l'algorithme. / Dynamical Analysis incorporates tools from dynamical systems, namely theTransfer Operator, into the framework of Analytic Combinatorics, permitting the analysis of numerous algorithms and objects naturally associated with an underlying dynamical system.This dissertation presents, in the integrated framework of Dynamical Analysis, the probabilistic analysis of seemingly distinct problems in a unified way: the probabilistic study of the recurrence function of Sturmian words, and the probabilistic study of the Continued Logarithm algorithm.Sturmian words are a fundamental family of words in Word Combinatorics. They are in a precise sense the simplest infinite words that are not eventually periodic. Sturmian words have been well studied over the years, notably by Morse and Hedlund (1940) who demonstrated that they present a notable number theoretical characterization as discrete codings of lines with irrationalslope, relating them naturally to dynamical systems, in particular the Euclidean dynamical system. These words have never been studied from a probabilistic perspective. Here, we quantify the recurrence properties of a ``random'' Sturmian word, which are dictated by the so-called ``recurrence function''; we perform a complete asymptotic probabilistic study of this function, quantifying its mean and describing its distribution under two different probabilistic models, which present different virtues: one is a naturaly choice from an algorithmic point of view (but is innovative from the point of view of dynamical analysis), while the other allows a natural quantification of the worst-case growth of the recurrence function. We discuss the relation between these two distinct models and their respective techniques, explaining also how the two seemingly different techniques employed could be linked through the use of the Mellin transform. In this dissertation we also discuss our ongoing work regarding two special families of Sturmian words: those associated with a quadratic irrational slope, and those with a rational slope (not properly Sturmian). Our work seems to show the possibility of a unified study.The Continued Logarithm Algorithm, introduced by Gosper in Hakmem (1978) as a mutation of classical continued fractions, computes the greatest common divisor of two natural numbers by performing division-like steps involving only binary shifts and substractions. Its worst-case performance was studied recently by Shallit (2016), who showed a precise upper-bound for the number of steps and gave a family of inputs attaining this bound. In this dissertation we employ dynamical analysis to study the average running time of the algorithm, giving precise mathematical constants for the asymptotics, as well as other parameters of interest. The underlying dynamical system is akin to the Euclidean one, and was first studied by Chan (around 2005) from an ergodic, but the presence of powers of 2 in the quotients ingrains into the central parameters a dyadic flavour that cannot be grasped solely by studying this system. We thus introduce a dyadic component and deal with a two-component system. With this new mixed system at hand, we then provide a complete average-case analysis of the algorithm by Dynamical Analysis.