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41 results on '"Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest"'

1. Long Time Gyrokinetic Equations

Author: Cheverry, Christophe, Farhat, Shahnaz, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Agro Rennes Angers, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Cheverry, Christophe, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Agro Rennes Angers
Subjects: Nearly integrable systems, Coherent structures, Gyrokinetic equations, Nonlinear differential equations, WKB analysis, [MATH.MATH-AP]Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], Nonlinear differential equations Nearly integrable systems WKB analysis Toroidal magnetized plasmas Coherent structures Gyrokinetic equations, [MATH.MATH-AP] Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], Toroidal magnetized plasmas
Abstract: International audience; The aim of this text is to elucidate the oscillating patterns which are generated in a toroidal plasma by a strong external magnetic field and a nonzero electric field. It is also to justify and then study new modulation equations which are valid for longer times than before. Oscillating coherent structures are induced by the collective motions of charged particles which satisfy a system of ODEs implying a large parameter, the gyrofrequency. By exploiting the properties of underlying integrable systems, we can complement the KAM picture and go beyond the classical results about gyrokinetics. The purely magnetic situation was addressed before. We are concerned here with the numerous additional difficulties due to the influence of a nonzero electric field.
Published: 2023

2. Robust selection problem with decision-dependent information discovery under budgeted uncertainty

Author: Michel, Guillaume, Omer, Jérémy, Poss, Michael, Methods, Algorithms for Operations REsearch (MAORE), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and INSA Lyon
Subjects: [MATH.MATH-CO]Mathematics [math]/Combinatorics [math.CO], selection problem, robust optimization, [INFO.INFO-RO]Computer Science [cs]/Operations Research [cs.RO], complexity, decision dependent information discovery
Abstract: International audience; Introduction Robust optimization is a popular approach for modeling and solving optimization problems with uncertain data. Most studies in that field consider that the flow of information revealed during the decision stages is independent of the decision. Instead, here we consider that a part of the decision variables controls that flow. The decision-dependent information discovery (DDID) approach applies to many real-world applications, such as production planning where the production cost of a type of item is revealed after having taken the decision to produce it. The knowledge of that cost then contributes to deciding how many items of that type should be produced.The research field of robust problems with DDID is recent, and mainly focuses on exact and approximate methods to solve them numerically, ie [4]. In this work, more focused on theory, we study the complexity of the robust selection problem with DDID under budgeted uncertainty. In particular, we present polynomial complexity results for two special cases of this problem and extend the second one to a broader class of problems.
Published: 2022

3. A henselian preparation theorem

Author: Moret-Bailly, Laurent, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: Mathematics::Commutative Algebra, [MATH.MATH-AC]Mathematics [math]/Commutative Algebra [math.AC], Mathematics::Rings and Algebras, Weierstrass preparation theorem, 13B40, Mathematics - Commutative Algebra, Commutative Algebra (math.AC), 13P15, Mathematics - Algebraic Geometry, Mathematics::Logic, Mathematics::K-Theory and Homology, FOS: Mathematics, Mathematics::Differential Geometry, [MATH.MATH-AG]Mathematics [math]/Algebraic Geometry [math.AG], Algebraic Geometry (math.AG), henselian pair, resultant, AMS 2020 Classification: 13J15
Abstract: International audience; We prove an analogue of the Weierstrass preparation theorem for henselian pairs, generalizing the local case recently proved by Bouthier and Česnavičius. As an application, we construct a henselian analogue of the resultant of p-adic series defined by Berger.
Published: 2022

4. Robustness of iterated function systems of Lipschitz maps

Author: Loïc Hervé, James Ledoux, Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), IRMAR-STAT, IRMAR-TE, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Agro Rennes Angers, and Ledoux, James
Subjects: Statistics and Probability, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], [MATH.MATH-PR] Mathematics [math]/Probability [math.PR], Autoregressive process, Geometric ergodicity, General Mathematics, Markov chain, AMS subject classification : 60J05, 47B07, 62F99, Statistics, Probability and Uncertainty, Non-linear stochastic recursion, Perturbation
Abstract: Let $\{X_n\}_{n\in{\mathbb{N}}}$ be an ${\mathbb{X}}$ -valued iterated function system (IFS) of Lipschitz maps defined as $X_0 \in {\mathbb{X}}$ and for $n\geq 1$ , $X_n\;:\!=\;F(X_{n-1},\vartheta_n)$ , where $\{\vartheta_n\}_{n \ge 1}$ are independent and identically distributed random variables with common probability distribution $\mathfrak{p}$ , $F(\cdot,\cdot)$ is Lipschitz continuous in the first variable, and $X_0$ is independent of $\{\vartheta_n\}_{n \ge 1}$ . Under parametric perturbation of both F and $\mathfrak{p}$ , we are interested in the robustness of the V-geometrical ergodicity property of $\{X_n\}_{n\in{\mathbb{N}}}$ , of its invariant probability measure, and finally of the probability distribution of $X_n$ . Specifically, we propose a pattern of assumptions for studying such robustness properties for an IFS. This pattern is implemented for the autoregressive processes with autoregressive conditional heteroscedastic errors, and for IFS under roundoff error or under thresholding/truncation. Moreover, we provide a general set of assumptions covering the classical Feller-type hypotheses for an IFS to be a V-geometrical ergodic process. An accurate bound for the rate of convergence is also provided.
Published: 2021

5. Push-forward method for piecewise deterministic biochemical simulations

Author: Arnaud Debussche, Ovidiu Radulescu, Guilherme C. P. Innocentini, Fernando Antoneli, Arran Hodgkinson, Universidade Federal do ABC = Federal University of ABC = Université Fédérale de l'ABC [Brazil] (UFABC), University of Exeter, Universidade Federal de São Paulo, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Laboratory of Pathogen Host Interactions [Montpellier] (LPHI), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Agence nationale de la recherche, FAPESP, University of Montpellier, ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Universidade Federal do ABC (UFABC), Escola Paulista de Medicina [São Paulo] (EPM), Universidade de São Paulo (USP), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes), Multi-scale numerical geometric schemes (MINGUS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), LPHI - Laboratory of Pathogen Host Interactions (LPHI), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Subjects: [SDV.BIO]Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, General Computer Science, Molecular Networks (q-bio.MN), Markov process, 0102 computer and information sciences, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, Quantitative Biology - Quantitative Methods, Theoretical Computer Science, Liouville-master equation, symbols.namesake, Stochastic gene expression, [SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Applied mathematics, Quantitative Biology - Molecular Networks, Representation (mathematics), Quantitative Methods (q-bio.QM), Probability measure, Semigroup, Gene networks, Ode, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], Push-forward method, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Flow (mathematics), 010201 computation theory & mathematics, Ordinary differential equation, FOS: Biological sciences, Piecewise-deterministic processes, Piecewise, symbols, 020201 artificial intelligence & image processing
Abstract: A biochemical network can be simulated by a set of ordinary differential equations (ODE) under well stirred reactor conditions, for large numbers of molecules, and frequent reactions. This is no longer a robust representation when some molecular species are in small numbers and reactions changing them are infrequent. In this case, discrete stochastic events trigger changes of the smooth deterministic dynamics of the biochemical network. Piecewise-deterministic Markov processes (PDMP) are well adapted for describing such situations. Although PDMP models are now well established in biology, these models remain computationally challenging. Previously we have introduced the push-forward method to compute how the probability measure is spread by the deterministic ODE flow of PDMPs, through the use of analytic expressions of the corresponding semigroup. In this paper we provide a more general simulation algorithm that works also for non-integrable systems. The method can be used for biochemical simulations with applications in fundamental biology, biotechnology and biocomputing.This work is an extended version of the work presented at the conference CMSB2019., Comment: arXiv admin note: text overlap with arXiv:1905.00235
Published: 2021

6. Numerical characterization of complex torus quotients

Author: Claudon, Benoît, Graf, Patrick, Guenancia, Henri, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut Universitaire de France (IUF), Ministère de l'Education nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (M.E.N.E.S.R.), Mathematisches Institut [Bayreuth], Universität Bayreuth, Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI), ANR-16-CE40-0011,Hodgefun,Groupes fondamentaux, Théorie de Hodge et Motifs(2016), ANR-16-CE40-0008,Foliage,Feuilletages et géométrie algébrique(2016), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Agro Rennes Angers, Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Mathematics - Differential Geometry, vanishing Chern classes, Mathematics - Complex Variables, General Mathematics, stable sheaves, Bogomolov-Gieseker inequality, klt singularities, Mathematics - Algebraic Geometry, Mathematics::Algebraic Geometry, Differential Geometry (math.DG), FOS: Mathematics, [MATH.MATH-AG]Mathematics [math]/Algebraic Geometry [math.AG], Complex Variables (math.CV), MSC 32J27, 14J60, Algebraic Geometry (math.AG)
Abstract: This article gives a characterization of quotients of complex tori by finite groups acting freely in codimension two in terms of a numerical vanishing condition on the first and second Chern class. This generalizes results previously obtained by Greb--Kebekus--Peternell in the projective setting, and by Kirschner and the second author in dimension three. As a key ingredient to the proof, we obtain a version of the Bogomolov--Gieseker inequality for stable sheaves on singular spaces, including a discussion of the case of equality., Comment: 26 pages, v2: exposition improved thanks to the referee's suggestions, added Proposition 3.5 in the semistable case, to appear in Comment. Math. Helv
Published: 2021

7. Cellularité tordue des algèbres de Hecke de type $G(\ell,p,n)$

Author: Hu, Jun, Mathas, Andrew, Rostam, Salim, School of Mathematics and Statistics [Beijing], Beijing Institute of Technology (BIT), School of Mathematics and Statistics, University of New South Wales [Sydney] (UNSW), Université de Rennes (UNIV-RENNES), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: [MATH.MATH-RT]Mathematics [math]/Representation Theory [math.RT], diagrammatic Cherednik algebras, cyclotomic Hecke algebras, 2020 Mathematics Subject Classification. 20C08, cellular algebras, Cyclotomic quiver Hecke algebras, Nonlinear Sciences::Cellular Automata and Lattice Gases, Mathematics::Representation Theory, 16G30, 05E10, complex reflection groups
Abstract: 62 pages, LaTeX, many TikZ diagrams. Comments welcome; This paper introduces (graded) skew cellular algebras, which generalise Graham and Lehrer's cellular algebras. We show that all of the main results from the theory of cellular algebras extend to skew cellular algebras and we develop a "cellular algebra Clifford theory" for the skew cellular algebras that arise as fixed point subalgebras of cellular algebras. As an application of this general theory, the main result of this paper proves that the Hecke algebras of type G(ℓ, p, n) are graded skew cellular algebras. In the special case when p = 2 this implies that the Hecke algebras of type G(ℓ, 2, n) are graded cellular algebras. The proof of all of these results rely, in a crucial way, on the diagrammatic Cherednik algebras of Webster and Bowman. Our main theorem extends Geck's result that the one parameter Iwahori-Hecke algebras are cellular algebras in two ways. First, our result applies to all cyclotomic Hecke algebras in the infinite series in the Shephard-Todd classification of complex reflection groups. Secondly, we lift cellularity to the graded setting. As applications of our main theorem, we show that the graded decomposition matrices of the Hecke algebras of type G(ℓ, p, n) are unitriangular, we construct and classify their graded simple modules and we prove the existence of "adjustment matrices" in positive characteristic.
Published: 2021

8. On expansions for nonlinear systems, error estimates and convergence issues

Author: Beauchard, Karine, Le Borgne, Jérémy, Marbach, Frédéric, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-20-CE40-0009,TRECOS,Nouvelles directions en contrôle et stabilisation: Contraintes et termes non-locaux(2020), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: Mathematics - Classical Analysis and ODEs, Optimization and Control (math.OC), General Mathematics, Classical Analysis and ODEs (math.CA), FOS: Mathematics, [MATH.MATH-AP]Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Mathematics - Optimization and Control, 34A45 (Primary) 17B66, 93C15 (Secondary)
Abstract: Explicit formulas expressing the solution to non-autonomous differential equations are of great importance in many application domains such as control theory or numerical operator splitting. In particular, intrinsic formulas allowing to decouple time-dependent features from geometry-dependent features of the solution have been extensively studied. First, we give a didactic review of classical expansions for formal linear differential equations, including the celebrated Magnus expansion (associated with coordinates of the first kind) and Sussmann's infinite product expansion (associated with coordinates of the second kind). Inspired by quantum mechanics, we introduce a new mixed expansion, designed to isolate the role of a time-invariant drift from the role of a time-varying perturbation. Second, in the context of nonlinear ordinary differential equations driven by regular vector fields, we give rigorous proofs of error estimates between the exact solution and finite approximations of the formal expansions. In particular, we derive new estimates focusing on the role of time-varying perturbations. For scalar-input systems, we derive new estimates involving only a weak Sobolev norm of the input. Third, we investigate the local convergence of these expansions. We recall known positive results for nilpotent dynamics and for linear dynamics. Nevertheless, we also exhibit arbitrarily small analytic vector fields for which the convergence of the Magnus expansion fails, even in very weak senses. We state an open problem concerning the convergence of Sussmann's infinite product expansion. Eventually, we derive approximate direct intrinsic representations for the state and discuss their link with the choice of an appropriate change of coordinates., Comment: Updated numbering of theorems and equations to be the same as the published version
Published: 2021

9. Separation of scales: Dynamical approximations for complex quantum systems

Author: Irene Burghardt, Caroline Lasser, Benjamin Lasorne, Clotilde Fermanian Kammerer, Rémi Carles, Institute of Physical and Theoretical Chemistry [Frankfurt am Main], Goethe-Universität Frankfurt am Main, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Analyse et Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Gustave Eiffel, Institut Charles Gerhardt Montpellier - Institut de Chimie Moléculaire et des Matériaux de Montpellier (ICGM ICMMM), Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Université Montpellier 1 (UM1)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Montpellier (ENSCM), Zentrum Mathematik, M5 Technische Universität München, CNRS 80|prime, Université Montpellier 1 (UM1)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Montpellier (ENSCM)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut Charles Gerhardt Montpellier - Institut de Chimie Moléculaire et des Matériaux de Montpellier (ICGM), Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Montpellier (ENSCM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Zentrum Mathematik, Technische Universität München, Technische Universität Munchen - Université Technique de Munich [Munich, Allemagne] (TUM), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Montpellier (ENSCM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université Montpellier 1 (UM1)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Institut de Chimie du CNRS (INC), Technische Universität München [München] (TUM), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Université Montpellier 1 (UM1)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Montpellier (ENSCM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Statistics and Probability, FOS: Physical sciences, General Physics and Astronomy, Context (language use), 01 natural sciences, symbols.namesake, Mathematics - Analysis of PDEs, [MATH.MATH-MP]Mathematics [math]/Mathematical Physics [math-ph], Physics - Chemical Physics, 0103 physical sciences, FOS: Mathematics, Taylor series, [MATH.MATH-AP]Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], Statistical physics, 010306 general physics, 10. No inequality, Wave function, Mathematical Physics, Mathematics, Ansatz, Chemical Physics (physics.chem-ph), Collocation, 010304 chemical physics, Statistical and Nonlinear Physics, Observable, Mathematical Physics (math-ph), Function (mathematics), Action (physics), ddc, [CHIM.THEO]Chemical Sciences/Theoretical and/or physical chemistry, Modeling and Simulation, symbols, [PHYS.PHYS.PHYS-CHEM-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Chemical Physics [physics.chem-ph], Analysis of PDEs (math.AP)
Abstract: We consider composite quantum-dynamical systems that can be partitioned into weakly interacting subsystems, similar to system-bath type situations. Using a factorized wave function ansatz, we mathematically characterize dynamical scale separation.Specifically, we investigate a coupling r{\'e}gime that is partially flat, i.e., slowly varying with respect to one set of variables, for example, those of the bath. Further, we study the situation where one of the sets of variables is semiclassically scaled and derive a quantum-classical formulation. In both situations, we propose two schemes of dimension reduction: one based on Taylor expansion (collocation) and the other one based on partial averaging (mean-field). We analyze the error for the wave function and for the action of observables, obtaining comparable estimates for both approaches. The present study is the first step towards a general analysis of scale separation in the context of tensorized wavefunction representations., Comment: Title changed, Section 3.3 reorganized, new Section 6 (numerical example)
Published: 2021

10. Comment on 'Meta-analysis reveals declines in terrestrial but increases in freshwater insect abundances'

Author: Jean-François Humbert, Dirk Maes, Pierre-André Cornillon, Laurence Gaume, Jean-Marc Bonmatin, Marion Desquilbet, Hans Van Dyck, Manuela Grippa, Régis Céréghino, David Goulson, Toulouse School of Economics (TSE-R), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Géosciences Environnement Toulouse (GET), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Ecologie Fonctionnelle et Environnement (LEFE), Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT), Institut d'écologie et des sciences de l'environnement de Paris (iEES Paris ), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre de biophysique moléculaire (CBM), Université d'Orléans (UO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Catholique de Louvain = Catholic University of Louvain (UCL), University of Sussex, ANR-16-IDEX-0006 (Investissements d’Avenir program), Agence Nationale de la Recherche, ANR-17-EURE-0010,CHESS,Toulouse Graduate School défis en économie et sciences sociales quantitatives(2017), ANR-16-IDEX-0006,MUSE,MUSE(2016), ANR-15-CE21-0006,IDAE,Institutionnalisations des agroécologies(2015), ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Toulouse School of Economics (TSE), Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Laboratoire Ecologie Fonctionnelle et Environnement (ECOLAB), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université d'Orléans (UO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, KARLI, Mélanie, Toulouse Graduate School défis en économie et sciences sociales quantitatives - - CHESS2017 - ANR-17-EURE-0010 - EURE - VALID, MUSE - - MUSE2016 - ANR-16-IDEX-0006 - IDEX - VALID, and Institutionnalisations des agroécologies - - IDAE2015 - ANR-15-CE21-0006 - AAPG2015 - VALID
Subjects: 0106 biological sciences, 0303 health sciences, Multidisciplinary, Insecta, Ecology, MEDLINE, Ecological data, Fresh Water, [SDV.BID]Life Sciences [q-bio]/Biodiversity, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, 03 medical and health sciences, Geography, Fresh water, Meta-analysis, Animals, Humans, B- ECONOMIE ET FINANCE, Data selection, 030304 developmental biology, [SDV.BID] Life Sciences [q-bio]/Biodiversity
Abstract: Van Klink et al . (Reports, 24 April 2020, p. 417) argue for a more nuanced view of insect decline, and of human responsibility for this decline, than previously suggested. However, shortcomings in data selection and methodology raise questions about their conclusions on trends and drivers. We call for more rigorous methodology to be applied in meta-analyses of ecological data.
Published: 2020

11. Simulation Game Versus Multiple Choice Questionnaire to Assess the Clinical Competence of Medical Students: Prospective Sequential Trial

Author: Elodie Billion, David Drummond, Alice Hadchouel, Sebastien Le, Cindy Abdoul, Tristan Fonteneau, CHU Necker - Enfants Malades [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Service de Pneumologie Allergologie [CHU Necker], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-CHU Necker - Enfants Malades [AP-HP], Service de Pneumologie et d'Allergologie Pédiatriques, Institut Mondor de Recherche Biomédicale (IMRB), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-IFR10-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Université Paris Cité (UPCité), Centre de Recherche des Cordeliers (CRC (UMR_S_1138 / U1138)), École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris Cité (UPCité), Health data- and model- driven Knowledge Acquisition (HeKA), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche des Cordeliers (CRC (UMR_S_1138 / U1138)), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris Cité (UPCité)-École pratique des hautes études (EPHE), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: Adult, Male, medicine.medical_specialty, Exacerbation, pediatrics, [SDV]Life Sciences [q-bio], assessment, education, Health Informatics, lcsh:Computer applications to medicine. Medical informatics, 03 medical and health sciences, Young Adult, 0302 clinical medicine, Cohen's kappa, 030225 pediatrics, Surveys and Questionnaires, Clinical endpoint, Medicine, Humans, Medical physics, simulation game, Computer Simulation, Prospective Studies, serious game, Multiple choice, Original Paper, Modality (human–computer interaction), Modalities, Education, Medical, business.industry, lcsh:Public aspects of medicine, Gold standard, 030208 emergency & critical care medicine, lcsh:RA1-1270, asthma, Video Games, professional competence, lcsh:R858-859.7, Female, Clinical Competence, Clinical competence, business
Abstract: Background The use of simulation games (SG) to assess the clinical competence of medical students has been poorly studied. Objective The objective of this study was to assess whether an SG better reflects the clinical competence of medical students than a multiple choice questionnaire (MCQ). Methods Fifth-year medical students in Paris (France) were included and individually evaluated on a case of pediatric asthma exacerbation using three successive modalities: high-fidelity simulation (HFS), considered the gold standard for the evaluation of clinical competence, the SG Effic’Asthme, and an MCQ designed for the study. The primary endpoint was the median kappa coefficient evaluating the correlation of the actions performed by the students between the SG and HFS modalities and the MCQ and HFS modalities. Student satisfaction was also evaluated. Results Forty-two students were included. The actions performed by the students were more reproducible between the SG and HFS modalities than between the MCQ and HFS modalities (P=.04). Students reported significantly higher satisfaction with the SG (P Conclusions The SG Effic’Asthme better reflected the actions performed by medical students during an HFS session than an MCQ on the same asthma exacerbation case. Because SGs allow the assessment of more dimensions of clinical competence than MCQs, they are particularly appropriate for the assessment of medical students on situations involving symptom recognition, prioritization of decisions, and technical skills. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03884114; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03884114
Published: 2020

12. Identifying Young diagrams among residue multisets

Author: Salim Rostam, Université de Rennes (UNIV-RENNES), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Rennes (UR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Agro Rennes Angers
Subjects: 20C08, [MATH.MATH-RT]Mathematics [math]/Representation Theory [math.RT], Block, core block, weight, Ariki-Koike algebra, multipartition, [MATH.MATH-CO]Mathematics [math]/Combinatorics [math.CO], FOS: Mathematics, Discrete Mathematics and Combinatorics, Mathematics - Combinatorics, MSC 20C08, 05E10, Combinatorics (math.CO), Representation Theory (math.RT), Mathematics - Representation Theory, MSC 20C08
Abstract: To any Young diagram we can associate the multiset of residues of all its nodes. This paper is concerned with the inverse problem: given a multiset of elements of Z/eZ, does it comes from a Young diagram? We give a full solution in level one and a partial answer in higher levels for Young multidiagrams, using Fayers's notions of core block and weight of a multipartition. We apply the result in level one to study a shift operation on partitions., 42 pages. v3: minor changes, final version, to appear in Annals of Combinatorics
Published: 2020

13. Kähler spaces with zero first Chern class: Bochner principle, fundamental groups, and the Kodaira problem

Author: Claudon, Benoît, Graf, Patrick, Guenancia, Henri, Naumann, Philipp, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Mathematisches Institut [Bayreuth], Universität Bayreuth, Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-16-CE40-0011,Hodgefun,Groupes fondamentaux, Théorie de Hodge et Motifs(2016), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)
Subjects: Mathematics::Algebraic Geometry, Mathematics::Differential Geometry, [MATH.MATH-AG]Mathematics [math]/Algebraic Geometry [math.AG]
Abstract: International audience; Let X be a compact Kähler space with klt singularities and vanishing first Chern class. We prove the Bochner principle for holomorphic ten-sors on the smooth locus of X: any such tensor is parallel with respect to the singular Ricci-flat metrics. As a consequence, after a finite quasi-étale cover X splits off a complex torus of the maximum possible dimension. We then proceed to decompose the tangent sheaf of X according to its holonomy representation. In particular, we classify those X which have strongly stable tangent sheaf: up to quasi-étale covers, these are either Calabi-Yau or irreducible holomorphic symplectic. Several applications of these results are given, the strongest ones of which apply in dimension four. In this case, we prove Campana's Abelianity Conjecture for X. If in addition X has only algebraic singularities then a cover of X admits small projective deformations and the Beauville-Bogomolov Decomposition Theorem holds for X.
Published: 2020

14. Exact targeting of Gibbs distributions using velocity-jump processes

Author: Pierre Monmarché, Mathias Rousset, Pierre-André Zitt, Laboratoire Jacques-Louis Lions (LJLL (UMR_7598)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Laboratoire de chimie théorique (LCT), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), SIMulation pARTiculaire de Modèles Stochastiques (SIMSMART), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Rennes (UNIV-RENNES), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire Analyse et Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Gustave Eiffel, Université Gustave Eiffel, ANR-17-CE40-0030,EFI,Entropie, flots, inégalités(2017), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Gustave Eiffel (UNIV GUSTAVE EIFFEL), Université Gustave Eiffel (UNIV GUSTAVE EIFFEL), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UR), and ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Statistics and Probability, Applied Mathematics, Probability (math.PR), velocity-jump process, hypocoercivity, Numerical Analysis (math.NA), Piecewise deterministic Markov process, Langevin dynamics, Statistics - Computation, Hamiltonian dynamics, exponential ergodicity, MSC2010 subject classifications. Primary 65C05, secondary 60F05, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Modeling and Simulation, FOS: Mathematics, Mathematics - Numerical Analysis, [STAT.CO]Statistics [stat]/Computation [stat.CO], [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], Computation (stat.CO), Mathematics - Probability
Abstract: International audience; This work introduces and studies a new family of velocity jump Markov processes directly amenable to exact simulation with the following two properties: i) trajectories converge in law when a time-step parameter vanishes towards a given Langevin or Hamil-tonian dynamics; ii) the stationary distribution of the process is always exactly given by the product of a Gaussian (for velocities) by any target log-density whose gradient is pointwise computabe together with some additional explicit appropriate upper bound. The process does not exhibit any velocity reflections (jump sizes can be controlled) and is suitable for the 'factorization method'. We provide a rigorous mathematical proof of: i) the small time-step convergence towards Hamiltonian/Langevin dynamics, as well as ii) the exponentially fast convergence towards the target distribution when suitable noise on velocity is present. Numerical implementation is detailed and illustrated.
Published: 2020

15. Random dynamics on real and complex projective surfaces

Author: Cantat, Serge, Dujardin, Romain, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations (LPSM (UMR_8001)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation (LPSM (UMR_8001)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Agro Rennes Angers
Subjects: Mathematics - Algebraic Geometry, [MATH.MATH-DS]Mathematics [math]/Dynamical Systems [math.DS], FOS: Mathematics, Dynamical Systems (math.DS), [MATH.MATH-AG]Mathematics [math]/Algebraic Geometry [math.AG], Mathematics - Dynamical Systems, Algebraic Geometry (math.AG)
Abstract: We initiate the study of random iteration of automorphisms of real and complex projective surfaces, or more generally compact K{\"a}hler surfaces, focusing on the fundamental problem of classification of stationary measures. We show that, in a number of cases, such stationary measures are invariant, and provide criteria for uniqueness, smoothness and rigidity of invariant probability measures. This involves a variety of tools from complex and algebraic geometry, random products of matrices, non-uniform hyperbolicity, as well as recent results of Brown and Rodriguez Hertz on random iteration of surface diffeomorphisms.
Published: 2020

16. ICU Bed Availability Monitoring and analysis in the Grand Est region of France during the COVID-19 epidemic

Author: ICUBAM, Consortium, Bonnasse-Gahot, Laurent, Dénès, Maxime, Dulac-Arnold, Gabriel, Girgin, Sertan, Husson, François, Iovene, Valentin, Josse, Julie, Kimmoun, Antoine, Landes, François, Nadal, Jean-Pierre, Primet, Romain, Quintao, Frederico, Raverdy, Pierre Guillaume, Rouvreau, Vincent, Teboul, Olivier, Yurchak, Roman, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre d'Analyse et de Mathématique sociales (CAMS), École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sûreté du logiciel et Preuves Mathématiques Formalisées (STAMP), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Research at Google, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data (PARIETAL), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique (CMAP), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy (CHRU Nancy), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), TAckling the Underspecified (TAU), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biophysique et Neuroscience Théoriques, Laboratoire de physique de l'ENS - ENS Paris (LPENS (UMR_8023)), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Service Expérimentation et Développement (SED [Saclay]), Service Expérimentation et Développement [Paris] (SED), Inria de Paris, Understanding the Shape of Data (DATASHAPE), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Saclay - Ile de France, Laboratoire de physique de l'ENS - ENS Paris (LPENS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Agro Rennes Angers, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité)-Département de Physique de l'ENS-PSL, École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST, Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Extreme Interaction (EX-SITU), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Mathematical Risk Handling (MATHRISK), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Inria de Paris, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPC)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPC)
Subjects: Multivariate statistics, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], Coronavirus disease 2019 (COVID-19), business.industry, [PHYS.PHYS.PHYS-SOC-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Physics and Society [physics.soc-ph], Univariate, Economic shortage, medicine.disease, Bed capacity, [INFO.INFO-MC]Computer Science [cs]/Mobile Computing, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Health care, medicine, [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, Medical emergency, Treatment time, business
Abstract: Background: Reliable information is an essential component for responding to the COVID-19 epidemic, especially regarding the availability of critical care beds (CCBs). We propose three contributions: a) ICUBAM (ICU Bed Availability Monitor), a tool which both collects and visualizes information on CCB availability entered directly by intensivists. b) An analysis of CCB availability and ICU admissions and outcomes using collected by \ICUBAM during a 6-week period in the hard-hit Grand Est region of France, and c) Explanatory and predictive models adapted to CCB availability prediction, and fitted to availability information collected by ICUBAM. Methods: We interact directly with intensivists twice a day, by sending a SMS with a web link to the ICUBAM form where they enter 8 numbers: number of free and occupied CCBs (ventilator-equipped) for both COVID-19 positive and COVID-19- negative patients, the number of COVID-19 related ICU deaths and discharges, the number of ICU refusals, and the number of patients transferred to another region due to bed shortages. The collected data are described using univariate and multivariate methods such as correspondence analysis and then modeled at different scales: a medium and long term prediction using SEIR models, and a short term statistical model to predict the number of CCBs. Results: ICUBAM was brought online March 25, and is currently being used in the Grand-Est region by 109 intensivists representing 40 ICUs (95% of ICUs). ICUBAM allows for the calculation of CCB availability, admission and discharge statistics. Our analysis of data describes the evolution and extent of the COVID-19 health crisis in the Grand-Est region: on April 6th, at maximum bed capacity, 1056 ventilator-equipped CCBs were present, representing 211% of the nominal regional capacity of 501 beds. From March 19th to March 31st, average daily COVID-19 ICU inflow was 68 patients/day, and 314 critical care patients were transferred out of the Grand-Est region. With French lockdown starting on March 17th, a decrease of the daily inflow was found starting on April 1st: 23 patients/day during the first fortnight of April, and 7 patients/day during the last fortnight. However, treatment time for COVID-19 occupied CCBs is long: 15 days after the peak on March 31st, only 20% of ICU beds have been freed (50% after 1 month). Region-wide COVID-19 related in-ICU mortality is evaluated at 31%. Models trained from ICUBAM data are able to describe and predict the evolution of bed usage for the Grand-Estregion. Conclusion: We observe strong uptake of the ICUBAM tool, amongst both physicians and local healthcare stakeholders (health agencies, first responders etc.). We are able to leverage data collected with ICUBAM to better understand the evolution of the COVID-19 epidemic in the Grand Est region. We also present how data ingested by ICUBAM can be used to anticipate CCB shortages and predict future admissions. Most importantly, we demonstrate the importance of having a cross-functional team involving physicians, statisticians and computer scientists working both with first-line medical responders and local health agencies. This allowed us to quickly implement effective tools to assist in critical decision-making processes.
Published: 2020

17. Identifying stationary phases in multivariate time series for highlighting behavioural modes and home range settlements

Author: Simon Chamaillé-Jammes, Emilie Lebarbier, Marie-Pierre Etienne, Simon Benhamou, Rémi Patin, Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM), Département de mathématiques - Université de Rennes 1, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA-Paris), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Modélisation aléatoire de Paris X (MODAL'X), Université Paris Nanterre (UPN), ANR-16-CE02-0001,LANDTHIRST,Les paysages de la soif: changement climatique et ajustements comportementaux face au manque d'eau(2016), ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Université de Montpellier (UM)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Subjects: 0106 biological sciences, Computer science, Movement, home range, Bivariate analysis, migration, area- concentrated searching, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, foraging, Homing Behavior, transit, Animals, Computer Simulation, Segmentation, K E Y W O R D S area-concentrated searching, Hidden Markov model, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Series (mathematics), 010604 marine biology & hydrobiology, segmentation, Variance (accounting), Temporal resolution, Piecewise, movement ecology, Animal Science and Zoology, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Scale (map), Algorithm, [STAT.ME]Statistics [stat]/Methodology [stat.ME], clustering
Abstract: International audience; Recent advances in biologging open promising perspectives in the study of animal movements at numerous scales. It is now possible to record time series of animal locations and ancillary data (e.g. activity level derived from on‐board accelerometers) over extended areas and long durations with a high spatial and temporal resolution. Such time series are often piecewise stationary, as the animal may alternate between different stationary phases (i.e. characterized by a specific mean and variance of some key parameter for limited periods). Identifying when these phases start and end is a critical first step to understand the dynamics of the underlying movement processes. We introduce a new segmentation‐clustering method we called segclust2d (available as a r package at cran.r-project.org/package=segclust2d). It can segment bivariate (or more generally multivariate) time series and possibly cluster the various segments obtained, corresponding to different phases assumed to be stationary. This method is easy to use, as it only requires specifying a minimum segment length (to prevent over‐segmentation), based on biological rather than statistical considerations. This method can be applied to bivariate piecewise time series of any nature. We focus here on two types of time series related to animal movement, corresponding to (a) at large scale, series of bivariate coordinates of relocations, to highlight temporary home ranges, and (b) at smaller scale, bivariate series derived from relocations data, such as speed and turning angle, to highlight different behavioural modes such as transit, feeding and resting. Using computer simulations, we show that segclust2d can rival and even outperform previous, more complex methods, which were specifically developed to highlight changes of movement modes or home range shifts (based on hidden Markov and Ornstein–Uhlenbeck modelling), which, contrary to our method, usually require the user to provide relevant initial guesses to be efficient. Furthermore, we demonstrate it on actual examples involving a zebra's small‐scale movements and an elephant's large‐scale movements, to illustrate how various movement modes and home range shifts, respectively, can be identified.
Published: 2020

18. Regularization lemmas and convergence in total variation

Author: Lucia Caramellino, Guillaume Poly, Vlad Bally, Laboratoire Analyse et Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Gustave Eiffel, Mathematical Risk Handling (MATHRISK), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Dipartimento di Matematica [Rome], Università degli Studi di Roma Tor Vergata [Roma], Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Guillaume Poly is supported by the ANR grant UNIRANDOM., ANR-17-CE40-0008,UNIRANDOM,Universalité pour les domaines nodaux aléatoires(2017), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Subjects: Statistics and Probability, Gaussian, 01 natural sciences, 010104 statistics & probability, Total variation, symbols.namesake, 60B110, 60H07, abstract Malliavin calculus, FOS: Mathematics, Applied mathematics, Integration by parts, Wasserstein distance, regularization techniques, total variation distance, 0101 mathematics, Mathematics, Probability (math.PR), 010102 general mathematics, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Formalism (philosophy of mathematics), Diffusion process, Settore MAT/06, symbols, Euler scheme, Statistics, Probability and Uncertainty, Random variable, Mathematics - Probability
Abstract: We provide a simple abstract formalism of integration by parts under which we obtain some regularization lemmas. These lemmas apply to any sequence of random variables $(F_n)$ which are smooth and non-degenerated in some sense and enable one to upgrade the distance of convergence from smooth Wasserstein distances to total variation in a quantitative way. This is a well studied topic and one can consult for instance Bally and Caramellino [Electron. J. Probab. 2014], Bogachev, Kosov and Zelenov [Trans. Amer. Math. Soc. 2018], Hu, Lu and Nualart [J. Funct. Anal. 2014], Nourdin and Poly [Stoch. Proc. Appl. 2013] and the references therein for an overview of this issue. Each of the aforementioned references share the fact that some non-degeneracy is required along the whole sequence. We provide here the first result removing this costly assumption as we require only non-degeneracy at the limit. The price to pay is to control the smooth Wasserstein distance between the Malliavin matrix of the sequence and the Malliavin matrix of the limit which is particularly easy in the context of Gaussian limit as their Malliavin matrix is deterministic. We then recover, in a slightly weaker form, the main findings of Nourdin, Peccati and Swan [J. Funct. Anal. 2014]. Another application concerns the approximation of the semi-group of a diffusion process by the Euler scheme in a quantitative way and under the H\"ormander condition.
Published: 2020

19. Epidemiology of Bacterial Meningitis in the Nine Years Since Meningococcal Serogroup A Conjugate Vaccine Introduction, Niger, 2010–2018

Author: Djibo Issifou, Jean Testa, Xin Wang, Souleymane Sakande, Ali Sidiki, Amadou Moussa, Maman Zaneidou, Sani Ousmane, Ricardo Obama Nse, Issaka Seidou, Goumbi Kadadé, Clement Lingani, Caelin C. Potts, Bassira Issaka, Omar Garba, How-Yi Chang, Ali E. Mahamane, Moussa Abdou, Alpha Oumar Diallo, Sani Haladou, Sarah Mbaeyi, Fati Sidikou, Alexander Chen, Baruani Bienvenu, Halima Boubacar Maïnassara, Marietou F Paye, Centre de Recherche Médicale et Sanitaire (Niamey, Niger) (CERMES), Réseau International des Instituts Pasteur (RIIP), Direction de la Surveillance et de la Riposte aux Epidémies, Ministère de la Santé Publique [Niger], World Health Organization Intercountry Support Team for West Africa, Agence de Médecine Préventive [Burkina Faso], Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Risques, Epidémiologie, Territoire, INformations, Education et Santé (RETINES), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Fudan University [Shanghai], Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Subjects: 0301 basic medicine, Adult, Adolescent, Population, Meningococcal Vaccines, Meningitis, Meningococcal, medicine.disease_cause, Meningococcal disease, History, 21st Century, Article, Haemophilus influenzae, Meningitis, Bacterial, 03 medical and health sciences, Young Adult, 0302 clinical medicine, Age Distribution, Conjugate vaccine, Streptococcus pneumoniae, medicine, Immunology and Allergy, Humans, Public Health Surveillance, 030212 general & internal medicine, Niger, Geography, Medical, education, Child, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, education.field_of_study, Vaccines, Conjugate, Neisseria meningitidis, Incidence, Infant, Newborn, Infant, Middle Aged, medicine.disease, Virology, 3. Good health, 030104 developmental biology, Infectious Diseases, Child, Preschool, Omega-N-Methylarginine, [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, Meningitis
Abstract: Background In 2010, Niger and other meningitis belt countries introduced a meningococcal serogroup A conjugate vaccine (MACV). We describe the epidemiology of bacterial meningitis in Niger from 2010 to 2018. Methods Suspected and confirmed meningitis cases from January 1, 2010 to July 15, 2018 were obtained from national aggregate and laboratory surveillance. Cerebrospinal fluid specimens were analyzed by culture and/or polymerase chain reaction. Annual incidence was calculated as cases per 100 000 population. Selected isolates obtained during 2016–2017 were characterized by whole-genome sequencing. Results Of the 21 142 suspected cases of meningitis, 5590 were confirmed: Neisseria meningitidis ([Nm] 85%), Streptococcus pneumoniae ([Sp] 13%), and Haemophilus influenzae ([Hi] 2%). No NmA cases occurred after 2011. Annual incidence per 100 000 population was more dynamic for Nm (0.06–7.71) than for Sp (0.18–0.70) and Hi (0.01–0.23). The predominant Nm serogroups varied over time (NmW in 2010–2011, NmC in 2015–2018, and both NmC and NmX in 2017–2018). Meningococcal meningitis incidence was highest in the regions of Niamey, Tillabery, Dosso, Tahoua, and Maradi. The NmW isolates were clonal complex (CC)11, NmX were CC181, and NmC were CC10217. Conclusions After MACV introduction, we observed an absence of NmA, the emergence and continuing burden of NmC, and an increase in NmX. Niger’s dynamic Nm serogroup distribution highlights the need for strong surveillance programs to inform vaccine policy.
Published: 2019

20. From Field Data to Ecosystem Services Maps : Using Regressions for the Case of Deforested Areas Within the Amazon

Author: Simon Dufour, Johan Oszwald, Thibaud Decaëns, Nicolas Jégou, Michel Grimaldi, Solen Le Clec'h, Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG - Rennes), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), Department of Management, Technology and Economics, Eidgenössische Technische Hochschule - Swiss Federal Institute of Technology [Zürich] (ETH Zürich), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Institut d'écologie et des sciences de l'environnement de Paris (iEES), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), French Agence Nationale de la Recherche which funded ANR AMAZ, European Project: 691053,H2020,H2020-MSCA-RISE-2015,ODYSSEA(2016), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-Université de Nantes (UN)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Eidgenössische Technische Hochschule - Swiss Federal Institute of Technology in Zürich [Zürich] (ETH Zürich), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3), Institut d'écologie et des sciences de l'environnement de Paris (IEES), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE)
Subjects: 0106 biological sciences, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Land management, Land cover, Spatial distribution, ecosystem service indicators, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Ecosystem services, remote sensing, land cover, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Environmental Chemistry, deforestation, biophysical processes, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, 0105 earth and related environmental sciences, 2. Zero hunger, Ecology, Amazon rainforest, Context effect, business.industry, Environmental resource management, statistical model, Ecosystem service indicators, Bio-physical processes, Statistical model, Regression, Remote sensing, Deforestation, Brazilian Amazon, 15. Life on land, Food web, Geography, 13. Climate action, regression, Species richness, business
Abstract: 21 pages; International audience; Quantifying and mapping ecosystem services (ES) is seen as one way to improve decision making and land management to better integrate environmental issues. This study aimed to characterize ES supply in deforestation context where an improvement of scientific knowledge should help develop more efficient environmental management. For three case studies in the Brazilian Amazon impacted by deforestation, seven indicators of potential ES supply were mapped at a spatial resolution of 30 × 30 m: biodiversity index (indicator of food web support); richness of pollinators (pollination); index of soil chemical quality (support to production); water available for plants (water regulation); soil carbon stocks (support to production and climate regulation); rate of water infiltration into the soil (soil erosion control); and vegetation carbon stocks (climate regulation). To map these indicators, in situ measurements of ES for 135 sampling points and remote sensing data were linked using regression methods. These methods were used to predict ES values and identify environmental factors that influence ES supply. The resulting maps help in understanding the influence of environmental factors on ES spatial distribution within the sites. The analyses illustrate the influence of land-use changes on ES supply and the role of context effects due to the heterogeneity of the biophysical environment, the temporality of deforestation and/or their diversified sociopolitical contexts. From a methodological viewpoint, the study highlights the importance of choices inherent in all cartographic practices and that need to be considered, especially in the context of rendering ES maps operational.
Published: 2018

21. A theoretical and computational comparison of approximations used in perturbation analysis of covariance matrices

Author: Bénasséni, Jacques, Mom, Alain, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), IRMAR-STAT, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: covariance matrix, perturbation, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], eigenvalue and eigenvector, approximation
Abstract: Covariance matrices play a central role in a wide range of multivariate statistical methods. Therefore, a large amount of work has been devoted to analyzing the sensitivity of their eigenstructure to influential observations. In order to evaluate the effect of deleting one or a small subset of the observations, several approximations to the eigenelements of the perturbed matrix have been proposed. This paper provides a theoretical and numerical comparison of the main approximations. A special emphasis is given to those based on Rayleigh quotients which are seldom used. A general approach, using new inequalities, is proposed in order to evaluate their accuracy without having to recompute the exact perturbed eigenvalues and eigenvectors. This approach is of specific interest from a computational standpoint. * 1 Theoretical developments are illustrated with a numerical study which emphasizes the accuracy of approximations based on Rayleigh quotients.
Published: 2019

22. Non universality for the variance of the number of real roots of random trigonometric polynomials

Author: Guillaume Poly, Vlad Bally, Lucia Caramellino, Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathematical Risk Handling (MATHRISK), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Dipartimento di Matematica [Rome], Università degli Studi di Roma Tor Vergata [Roma], Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées ( LAMA ), Université Paris-Est Marne-la-Vallée ( UPEM ) -Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mathematical Risk Handling ( MATHRISK ), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -École des Ponts ParisTech ( ENPC ) -Université Paris-Est Marne-la-Vallée ( UPEM ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), and Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )
Subjects: Statistics and Probability, Random trigonometric polynomial, Kac-Rice formula, 01 natural sciences, Combinatorics, 010104 statistics & probability, 60G50, 60F05, FOS: Mathematics, Random trigonometric polynomials, 0101 mathematics, Mathematics, Small ball estimate, Real roots, 010102 general mathematics, Probability (math.PR), Kac–Rice formula, Settore MAT/06 - Probabilita' e Statistica Matematica, Universality (dynamical systems), [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Edgeworth expansion for non smooth functions, Small balls estimates, Statistics, Probability and Uncertainty, Trigonometry, [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR], Random variable, Analysis, Mathematics - Probability
Abstract: In this article, we consider the following family of random trigonometric polynomials $$p_n(t,Y)=\sum _{k=1}^n Y_{k}^1 \cos (kt)+Y_{k}^2\sin (kt)$$ for a given sequence of i.i.d. random variables $$Y^i_{k}$$ , $$i\in \{1,2\}$$ , $$k\ge 1$$ , which are centered and standardized. We set $${\mathcal {N}}([0,\pi ],Y)$$ the number of real roots over $$[0,\pi ]$$ and $${\mathcal {N}}([0,\pi ],G)$$ the corresponding quantity when the coefficients follow a standard Gaussian distribution. We prove under a Doeblin’s condition on the distribution of the coefficients that $$\begin{aligned} \lim _{n\rightarrow \infty }\frac{\text {Var}\left( {\mathcal {N}}_n([0,\pi ],Y)\right) }{n} =\lim _{n\rightarrow \infty }\frac{\text {Var}\left( {\mathcal {N}}_n([0,\pi ],G)\right) }{n} +\frac{1}{30}\left( {\mathbb {E}}\left( \left( Y_{1}^1\right) ^4\right) -3\right) . \end{aligned}$$ The latter establishes that the behavior of the variance is not universal and depends on the distribution of the underlying coefficients through their kurtosis. Actually, a more general result is proven in this article, which does not require that the coefficients are identically distributed. The proof mixes a recent result regarding Edgeworth expansions for distribution norms established in Bally et al. (Electron J Probab 23(45):1–51, 2018) with the celebrated Kac–Rice formula.
Published: 2019

23. Suicidal Ideation and Traumatic Exposure Should Not Be Neglected in Epileptic Patients: A Multidimensional Comparison of the Psychiatric Profile of Patients Suffering From Epilepsy and Patients Suffering From Psychogenic Nonepileptic Seizures

Author: Abel Guillen, Jonathan Curot, Philippe Jean Birmes, Marie Denuelle, Valérie Garès, Simon Taib, Luc Valton, Antoine Yrondi, Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse), Centre de recherche cerveau et cognition (CERCO), Institut des sciences du cerveau de Toulouse. (ISCT), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Toulouse Neuro Imaging Center (ToNIC), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Pôle Neurosciences [CHU Toulouse], IRMAR-STAT, CHU Toulouse [Toulouse], Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-CHU Toulouse [Toulouse]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-CHU Toulouse [Toulouse]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Pôle neurosciences [Hôpital de Purpan - Toulouse], Hôpital Pierre-Paul Riquet [Toulouse], Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Hôpital Purpan [Toulouse], CHU Toulouse [Toulouse]-CHU Toulouse [Toulouse], AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), and Hôpital Purpan [Toulouse]
Subjects: medicine.medical_specialty, PNES, lcsh:RC435-571, media_common.quotation_subject, Population, suicidal behavior, Electroencephalography, 03 medical and health sciences, Epilepsy, 0302 clinical medicine, lcsh:Psychiatry, Psychogenic non-epileptic seizures, Medicine, Psychogenic disease, education, Psychiatry, Suicidal ideation, suicide, Original Research, media_common, education.field_of_study, medicine.diagnostic_test, business.industry, PTSD, medicine.disease, 030227 psychiatry, 3. Good health, Psychiatry and Mental health, trauma, Suicidal behavior, [SDV.MHEP.PSM]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Psychiatrics and mental health, epilepsy, [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, medicine.symptom, business, 030217 neurology & neurosurgery, Vigilance (psychology)
Abstract: International audience; Introduction: Patients with psychogenic nonepileptic seizures (PNESs) have often been exposed to traumatic events, which is a risk factor for suicidal behavior. This would suggest that the severity of suicidal ideation is greater in PNES than in patients suffering only from epileptic seizures (ESs). However, these psychiatric symptoms may be underestimated in the ES population. The specific features or similarities between the psychiatric clinical profiles of these two groups should be elaborated to improve therapeutic management. Our study is the first to compare suicidal ideation, suicide risk, posttraumatic stress disorder (PTSD), and depression disorder simultaneously in both groups, in a tertiary care epilepsy center.Material and methods: We prospectively enrolled patients hospitalized for video-electroencephalography (EEG) monitoring to assess repeated seizures before an ES or a PNES diagnosis was made. During the psychiatric consultation that accompanied the video EEG, we rated the severity of suicidal ideation and depressive symptoms, suicidal risk, traumatic exposure history, and PTSD symptoms.Results: Eighteen subjects were enrolled and diagnosed with PNES, and 42, with ES. The PNES group reported more exposures to traumatic events and more intense PTSD symptoms (median: 17 vs. 27; p = 0.001). The severity of suicidal ideation did not differ significantly between the two groups.Conclusion: It is the severity of PTSD symptoms in PNES patients that differentiates them from ES patients, although exposure to traumatic events is also frequent in ES patients. We demonstrated that suicidal ideation and suicide risk are equally high in the ES and PNES groups. Therefore, both groups require extreme vigilance in terms of suicidal risk.
Published: 2019

24. Convergence in distribution norms in the CLT for non identical distributed random variables

Author: Lucia Caramellino, Vlad Bally, Guillaume Poly, Mathematical Risk Handling (MATHRISK), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées (LAMA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Dipartimento di Matematica [Rome], Università degli Studi di Roma Tor Vergata [Roma], Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Mathematical Risk Handling ( MATHRISK ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -École des Ponts ParisTech ( ENPC ) -Université Paris-Est Marne-la-Vallée ( UPEM ), Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées ( LAMA ), Université Paris-Est Marne-la-Vallée ( UPEM ) -Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: Statistics and Probability, 60B10, Expected value, 01 natural sciences, Combinatorics, 010104 statistics & probability, Total variation, 60H07, abstract Malliavin calculus, regularizing results, 60F05, integration by parts, FOS: Mathematics, 0101 mathematics, Mathematics, Central limit theorem, Lebesgue measure, 010102 general mathematics, Probability (math.PR), Central limit theorems, Abstract Malliavin calculus, Integration by parts, Regularizing results, Random walk, central limit theorems, Settore MAT/06 - Probabilita' e Statistica Matematica, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Convergence of random variables, Bounded function, Statistics, Probability and Uncertainty, [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR], Random variable, Mathematics - Probability
Abstract: We study the convergence in distribution norms in the Central Limit Theorem for non identical distributed random variables that is \[ \varepsilon _{n}(f):={\mathbb{E} }\Big (f\Big (\frac 1{\sqrt n}\sum _{i=1}^{n}Z_{i}\Big )\Big )-{\mathbb{E} }\big (f(G)\big )\rightarrow 0 \] where $Z_{i}$, $i\in \mathbb{N} $, are centred independent random variables and $G$ is a Gaussian random variable. We also consider local developments (Edgeworth expansion). This kind of results is well understood in the case of smooth test functions $f$. If one deals with measurable and bounded test functions (convergence in total variation distance), a well known theorem due to Prohorov shows that some regularity condition for the law of the random variables $Z_{i}$, $i\in{\mathbb {N}} $, on hand is needed. Essentially, one needs that the law of $Z_{i}$ is locally lower bounded by the Lebesgue measure (Doeblin’s condition). This topic is also widely discussed in the literature. Our main contribution is to discuss convergence in distribution norms, that is to replace the test function $f$ by some derivative $\partial _{\alpha }f$ and to obtain upper bounds for $\varepsilon _{n}(\partial _{\alpha }f)$ in terms of the infinite norm of $f$. Some applications are also discussed: an invariance principle for the occupation time for random walks, small balls estimates and expected value of the number of roots of trigonometric polynomials with random coefficients.
Published: 2018

25. Impacts of Agricultural Practices and Individual Life Characteristics on Ecosystem Services : A Case Study on Family Farmers in the Context of an Amazonian Pioneer Front

Author: Grimaldi Michel, Decaens Thibaud, Oszwald Johan, Arnauld de Sartre Xavier, Dufour Simon, Le Clec’h Solen, Jégou Nicolas, Agricultural Economics and Police Group (AECP), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 (LETG), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Brest (UBO)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Nantes (UN)-Université d'Angers (UA)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU), Passages, Université de Bordeaux (UB)-Ministère de la Culture et de la Communication (MCC)-Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Université Bordeaux Montaigne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Nord]), Espaces et Sociétés (ESO), Institut de Géographie et d'Aménagement (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST-Université d'Angers (UA)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Le Mans Université (UM), Eidgenössische Technische Hochschule - Swiss Federal Institute of Technology [Zürich] (ETH Zürich), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Montaigne-Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Ministère de la Culture et de la Communication (MCC)-Université de Bordeaux (UB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université d'Angers (UA)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Institut des Amériques, ANR AMAZ, ANR AGES, Agricultural Economics and Police Group ( AECP ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique ( LETG ), Université de Caen Normandie ( UNICAEN ), Normandie Université ( NU ) -Normandie Université ( NU ) -Université d'Angers ( UA ) -Université de Nantes ( UN ) -École pratique des hautes études ( EPHE ) -Université de Brest ( UBO ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Société, environnement, territoire ( SET ), Université de Pau et des Pays de l'Adour ( UPPA ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive ( CEFE ), Institut de Recherche pour le Développement ( IRD [France-Sud] ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Montpellier ( UM ) -Institut national de la recherche agronomique [Montpellier] ( INRA Montpellier ) -École pratique des hautes études ( EPHE ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Université Paul-Valéry - Montpellier 3 ( UM3 ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), Institut de Recherche pour le Développement ( IRD [France-Nord] ), Espaces et Sociétés ( ESO ), Normandie Université ( NU ) -Normandie Université ( NU ) -Le Mans Université ( UM ) -Université d'Angers ( UA ) -AGROCAMPUS OUEST-Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut de Géographie et d'Aménagement ( IGARUN ), Université de Nantes ( UN ) -Université de Nantes ( UN ), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Bordeaux (UB)-Ministère de la Culture et de la Communication (MCC)-Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Université Bordeaux Montaigne (UBM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Institut d'écologie et des sciences de l'environnement de Paris (iEES), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Le Mans Université (UM)-Université d'Angers (UA)-AGROCAMPUS OUEST-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Le Mans Université (UM)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université d'Angers (UA)-AGROCAMPUS OUEST-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE), and Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Le Mans Université (UM)-Université d'Angers (UA)-AGROCAMPUS OUEST-Université de Rennes 2 (UR2)
Subjects: 0106 biological sciences, Conservation of Natural Resources, Natural resource economics, Multiple ecosystem service, Forest management, Context (language use), 010501 environmental sciences, Forests, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Ecosystem services, Deforestation, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Sustainable agriculture, Humans, family agriculture, [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Agricultural productivity, multiple ecosystem service, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Ecosystem, 0105 earth and related environmental sciences, 2. Zero hunger, Global and Planetary Change, Farmers, Ecology, Amazon rainforest, business.industry, 1. No poverty, Socioecological systems, Agriculture, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, 15. Life on land, Brazilian Amazon, Pollution, sustainable agriculture, deforestation, Family agriculture, Quality of Life, socioecological systems, business, Brazil
Abstract: International audience; In tropical forests farmers are among the most important agents of deforestation. At the interface between societies and their environment, ecosystem services (ES) is an integrated working framework through which natural and anthropogenic dimensions can be addressed. Here, we aimed to understand to what extent farmers impact ES availability. Based on case studies in three locations in the Brazilian Amazon rainforest, we performed statistical analyses at 135 sampling points and 110 farms to link socioeconomic and ES data, both derived from field work. The socioeconomic data characterized agricultural production, sociological characteristics, and quality of life. ES data were obtained from statistical analyses that yielded a multiple ES indicator for each sampling point and farm. Our results produced three main findings: first, the establishment of ES associations is due more to agricultural production characteristics than to sociological and quality-of-life factors. Second, the impact of agricultural production on ES availability depends on the level of total incomes. An increase in incomes causes a decrease in the forest cover that provides many ES and an increase in other areas that provide fewer ES. Finally, our analyses show a very strong site effect that probably expresses the heterogeneity of the biophysical contexts, but also the importance for ES availability of the historical depth of deforestation and/or the role of specific public policies. Finding ways of producing an alternative impact on ES availability and establishing specific ES associations will therefore depend more on changes in the global political context than in individual practices.
Published: 2018

26. A Weak Overdamped Limit Theorem for Langevin Processes

Author: Yushun Xu, Pierre-André Zitt, Mathias Rousset, Applications of interacting particle systems to statistics ( ASPI ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées ( LAMA ), Université Paris-Est Marne-la-Vallée ( UPEM ) -Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), European Project : 614492,EC:FP7:ERC,ERC-2013-CoG,MSMATH ( 2014 ), SIMulation pARTiculaire de Modèles Stochastiques (SIMSMART), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), European Project: 614492,EC:FP7:ERC,ERC-2013-CoG,MSMATH(2014), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Laboratoire Analyse et Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Gustave Eiffel, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: Statistics and Probability, Kinetic energy, perturbed test function, 01 natural sciences, Langevin dynamics, 010104 statistics & probability, 0103 physical sciences, FOS: Mathematics, Path space, Statistical physics, 0101 mathematics, Mathematics, Probability (math.PR), 010102 general mathematics, Potential energy, Perturbed test function, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Convergence of random variables, Test functions for optimization, overdamped asymptotics, 010307 mathematical physics, Martingale (probability theory), [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR], Mathematics - Probability, MSC: 5P25, 35Q55
Abstract: International audience; In this paper, we prove convergence in distribution of Langevin processes in the overdamped asymptotics. The proof relies on the classical perturbed test function (or corrector) method, which is used both to show tightness in path space, and to identify the extracted limit with a martingale problem. The result holds assuming the continuity of the gradient of the potential energy, and a mild control of the initial kinetic energy.
Published: 2017

27. Estimation of conditional and marginal odds ratios using the prognostic score

Author: David, Hajage, Yann, De Rycke, Guillaume, Chauvet, Florence, Tubach, Epidémiologie Clinique et Evaluation Economique Appliquées aux Populations Vulnérables (ECEVE (U1123 / UMR_S_1123)), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-AP-HP Hôpital universitaire Robert-Debré [Paris], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] (ENSAI), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), CIC epidémiologie clinique/ essais cliniques, Hôpital Bichat - Claude Bernard, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), AAP-2015-051, Agence nationale de sécurité du médicament et des produits de santé (ANSM) French National Health Insurance Fund (Caisse Nationale de l'Assurance Maladie des Travailleurs Salariés, CNAMTS), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-AP-HP Hôpital universitaire Robert-Debré [Paris], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Epidémiologie Clinique et Evaluation Economique Appliquées aux Populations Vulnérables ( Inserm U1123 - ECEVE ), Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -AP-HP Hôpital universitaire Robert-Debré [Paris], Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] ( ENSAI ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM )
Subjects: Adult, Male, Adolescent, Cost-Benefit Analysis, Statistics as Topic, Young Adult, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Odds Ratio, Humans, Anti-Asthmatic Agents, Prospective Studies, [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], causal inference, propensity score, [INFO.INFO-LO]Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO], Prognosis, Asthma, prognostic score, confounding, Observational Studies as Topic, Treatment Outcome, Multivariate Analysis, Female, [ INFO.INFO-LO ] Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO], lipids (amino acids, peptides, and proteins), observational study, Monte Carlo Method
Abstract: Introduced by Hansen in 2008, the prognostic score (PGS) has been presented as 'the prognostic analogue of the propensity score' (PPS). PPS-based methods are intended to estimate marginal effects. Most previous studies evaluated the performance of existing PGS-based methods (adjustment, stratification and matching using the PGS) in situations in which the theoretical conditional and marginal effects are equal (i.e., collapsible situations). To support the use of PGS framework as an alternative to the PPS framework, applied researchers must have reliable information about the type of treatment effect estimated by each method. We propose four new PGS-based methods, each developed to estimate a specific type of treatment effect. We evaluated the ability of existing and new PGS-based methods to estimate the conditional treatment effect (CTE), the (marginal) average treatment effect on the whole population (ATE), and the (marginal) average treatment effect on the treated population (ATT), when the odds ratio (a non-collapsible estimator) is the measure of interest. The performance of PGS-based methods was assessed by Monte Carlo simulations and compared with PPS-based methods and multivariate regression analysis. Existing PGS-based methods did not allow for estimating the ATE and showed unacceptable performance when the proportion of exposed subjects was large. When estimating marginal effects, PPS-based methods were too conservative, whereas the new PGS-based methods performed better with low prevalence of exposure, and had coverages closer to the nominal value. When estimating CTE, the new PGS-based methods performed as well as traditional multivariate regression. Copyright © 2016 John WileySons, Ltd.
Published: 2017

28. Optimal control and parameter estimation in some epidemiological models

Author: Belmiloudi, Aziz, Mahé, Fabrice, Mahé, Fabrice, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Subjects: [SDV.SPEE] Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, [MATH.MATH-OC] Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], [MATH.MATH-NA] Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA], [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract: International audience; In real word, experimental data in epidemiology are incomplete, uncertain, or even impossible to product. Therefore, the estimation of parameters and optimal adaptation of model in real process will become difficult tasks. In order to alleviate these difficulties, optimal control strategies (consistent with data measurements) coupled with mathematical modeling and numerical simulation tools, allow to build, to test and to compare theories and hypotheses on the spread/eliminate of infectious diseases. In order to estimate the effectiveness of vaccination, isolation and treatment, and then to devising optimal intervention strategies, we are led to study different models corresponding to different situations. Often, a numerical code, adapted to each situation, is developed. We propose a general formalism allowing to describe many models and thus to simulate, with the same tool, different situations as well as to compare performances and reliability of these models.
Published: 2017

29. 2D Grushin-type equations: minimal time and null controllable data

Author: Luc Miller, Karine Beauchard, Morgan Morancey, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes), Modélisation aléatoire de Paris X (MODAL'X), Université Paris Nanterre (UPN), Institut de Mathématiques de Marseille (I2M), Aix Marseille Université (AMU)-École Centrale de Marseille (ECM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-11-IDEX-0001-02, Agence Nationale de la Recherche, Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ), Modélisation aléatoire de Paris X ( MODAL'X ), Université Paris Nanterre ( UPN ), Institut de Mathématiques de Marseille ( I2M ), Aix Marseille Université ( AMU ) -Ecole Centrale de Marseille ( ECM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), ANR-11-IDEX-0001,Amidex,INITIATIVE D'EXCELLENCE AIX MARSEILLE UNIVERSITE(2011), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: [ MATH.MATH-OC ] Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Applied Mathematics, Mathematical analysis, Null (mathematics), Degenerate energy levels, Carleman estimates, transmutation, Domain (mathematical analysis), null controllability, Controllability, Grushin operator, minimal time, [ MATH.MATH-AP ] Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], degenerate parabolic equations, [MATH.MATH-AP]Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], Heat equation, geometric control condition, Observability, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Degeneracy (mathematics), Fourier series, Analysis, Mathematics
Abstract: We study internal null controllability for degenerate parabolic equations of Grushin-type G γ = ∂ x x 2 + | x | 2 γ ∂ y y 2 ( γ > 0 ) , in the rectangle ( x , y ) ∈ Ω = ( − 1 , 1 ) × ( 0 , 1 ) . Previous works proved that null controllability holds for weak degeneracies (γ small), and fails for strong degeneracies (γ large). Moreover, in the transition regime and with strip shaped control domains, a positive minimal time is required. In this paper, we work with controls acting on two strips, symmetric with respect to the degeneracy. We give the explicit value of the minimal time and we characterize some initial data that can be steered to zero in time T (when the system is not null controllable): their regularity depends on the control domain and the time T. We also prove that, with a control that acts on one strip, touching the degeneracy line { x = 0 } , then Grushin-type equations are null controllable in any time T > 0 and for any degeneracy γ > 0 . Our approach is based on a precise study of the observability property for the one-dimensional heat equations satisfied by the Fourier coefficients in variable y. This precise study is done, through a transmutation process, on the resulting one-dimensional wave equations, by lateral propagation of energy method.
Published: 2015

30. Association of environmental insecticide exposure and fetal growth with a Bayesian model including multiple exposure sources: the PELAGIE mother-child cohort

Author: François Coquet, Claire Petit, Marta Blangiardo, Sylvaine Cordier, Cécile Chevrier, Sylvia Richardson, Institut de recherche, santé, environnement et travail ( Irset ), Université d'Angers ( UA ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] ( EHESP ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ) -Université des Antilles ( UA ), Department of Epidemiology and Public Health, Imperial College Norfolk Place, Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information ( ENSAI ), Ensai, Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information, the National Institute for Public Health Surveillance, the Ministry of Labor, the Regional Health Department of the Brittany region, a fellowship from GlaxoSmithKline., Institut de recherche en santé, environnement et travail (Irset), Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique )-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université d'Angers (UA), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] (ENSAI), Université d'Angers (UA)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université d'Angers (UA)-Université de Rennes (UR)-École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: multiple sources, MESH : Insecticides, Insecticides, Epidemiology, agricultural activities, 010501 environmental sciences, MESH : Agriculture, 01 natural sciences, Cohort Studies, Fetal Development, Toxicology, 0302 clinical medicine, MESH: Pregnancy, Pregnancy, Surveys and Questionnaires, Credible interval, Fetal growth, MESH : Female, 030212 general & internal medicine, MESH: Maternal Exposure, MESH: Cohort Studies, 2. Zero hunger, MESH : Head, MESH: Infant, Newborn, MESH : Models, Statistical, MESH: Diet Surveys, MESH : Questionnaires, Agriculture, MESH : Maternal Exposure, [ SDV.SPEE ] Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, MESH: Follow-Up Studies, MESH : Adult, insecticide exposure, household use, Maternal Exposure, MESH: Young Adult, Cohort, head circumference, MESH: Head, Female, France, MESH: Agriculture, MESH: Fetal Development, Adult, Multiple exposure, Adolescent, Birth weight, MESH: Bayes Theorem, MESH : Young Adult, MESH : Cohort Studies, Biology, MESH : Infant, Newborn, Diet Surveys, Young Adult, 03 medical and health sciences, MESH : Bayes Theorem, Environmental health, MESH : Adolescent, Humans, MESH: Birth Weight, Latent variable model, MESH : France, 0105 earth and related environmental sciences, MESH: Adolescent, Models, Statistical, MESH: Humans, business.industry, MESH: Questionnaires, MESH : Humans, Infant, Newborn, birth weight, Bayes Theorem, MESH: Adult, MESH : Birth Weight, MESH : Follow-Up Studies, Bayesian modeling, MESH: Insecticides, MESH: France, MESH : Pregnancy, MESH : Fetal Development, Residence, [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, business, diet, MESH : Diet Surveys, Head, MESH: Female, MESH: Models, Statistical, Follow-Up Studies
Abstract: International audience; It has been suggested that prenatal exposure to insecticides adversely affects fetal growth, but the overall results have been inconsistent, partly because of the different exposure sources and exposure assessments used. In the French PELAGIE (Perturbateurs Endocriniens: Étude Longitudinale sur les Anomalies de la Grossesse, l'Infertilité et l'Enfance) mother and child cohort (2002-2006), the authors investigated the association between fetal growth and insecticide exposure (n = 1,213) using an integrated Bayesian latent variable model to include multiple exposure sources: agricultural activities, nonorganic diet, household insecticide use on plants, and household insecticide use against insects. They used a questionnaire to collect information on household use and organic diet, and a national agricultural census provided data on agricultural activities in the women's municipalities of residence. A 0.10-cm decrease in head circumference at birth (95% credibility interval: -0.22, 0.01) was associated with fetal insecticide exposure from agricultural activities in the municipality of residence. Decreases in average birth weight (-27 g; 95% credibility interval: -59, 6) and head circumference (-0.12 cm; 95% credibility interval: -0.26, 0.01) were associated with household insecticide use to treat plants. The present results suggest an inverse association between fetal growth and prenatal insecticide exposure from nearby agricultural activity or household use. Bayesian modeling via latent variables is a natural framework for including multiple sources of exposure to environmental pollutants.
Published: 2012

31. Characterizations of Lojasiewicz inequalities: Subgradient flows, talweg, convexity

Author: Olivier Ley, Jérôme Bolte, Laurent Mazet, Aris Daniilidis, Equipe combinatoire et optimisation (C&O), Institut de Mathématiques de Jussieu - Paris Rive Gauche (IMJ-PRG), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Departament de Matemàtiques [Barcelona] (UAB), Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), Laboratoire de Mathématiques et Physique Théorique (LMPT), Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR grant ANR-05-BLAN-0248-01 (France). MEC grant MTM2005-08572-C03-03 (Spain), Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Departament de Matemàtiques [Barcelona], Universitat Autònoma de Barcelona [Barcelona] (UAB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: Asymptotic analysis, Pure mathematics, convex functions, General Mathematics, [MATH.MATH-DS]Mathematics [math]/Dynamical Systems [math.DS], 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, proximal method, subgradient curve, 01 natural sciences, Convexity, symbols.namesake, Uniform boundedness, 0101 mathematics, Subgradient method, Mathematics, 26D10, 03C64, 37N40, 49J52, 65K10, gradient method, 021103 operations research, Applied Mathematics, 010102 general mathematics, Mathematical analysis, 1. No poverty, Hilbert space, gradient inequalities, Lipschitz continuity, global convergence, Metric (mathematics), symbols, Lojasiewicz inequality, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Convex function, metric regularity
Abstract: International audience; The classical Lojasiewicz inequality and its extensions for partial differential equation problems (Simon) and to o-minimal structures (Kurdyka) have a considerable impact on the analysis of gradient-like methods and related problems: minimization methods, complexity theory, asymptotic analysis of dissipative partial differential equations, tame geometry. This paper provides alternative characterizations of this type of inequalities for nonsmooth lower semicontinuous functions defined on a metric or a real Hilbert space. In a metric context, we show that a generalized form of the Lojasiewicz inequality (hereby called the Kurdyka-Lojasiewicz inequality) relates to metric regularity and to the Lipschitz continuity of the sublevel mapping, yielding applications to discrete methods (strong convergence of the proximal algorithm). In a Hilbert setting we further establish that asymptotic properties of the semiflow generated by $-\partial f$ are strongly linked to this inequality. This is done by introducing the notion of a piecewise subgradient curve: such curves have uniformly bounded lengths if and only if the Kurdyka-Lojasiewicz inequality is satisfied. Further characterizations in terms of talweg lines -a concept linked to the location of the less steepest points at the level sets of $f$- and integrability conditions are given. In the convex case these results are significantly reinforced, allowing in particular to establish the asymptotic equivalence of discrete gradient methods and continuous gradient curves. On the other hand, a counterexample of a convex C^2 function in in the plane is constructed to illustrate the fact that, contrary to our intuition, and unless a specific growth condition is satisfied, convex functions may fail to fulfill the Kurdyka-Lojasiewicz inequality.
Published: 2010

32. Measurability of optimal transportation and strong coupling of martingale measures

Author: Hélène Guérin, Joaquin Fontbona, Sylvie Méléard, Centro de Modelamiento Matemático [Santiago] (CMM), Universidad de Santiago de Chile [Santiago] (USACH)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modélisation aléatoire de Paris X (MODAL'X), Université Paris Nanterre (UPN), Laboratoire Ecologie et évolution, École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centro de Modelamiento Matemático ( CMM ), Universidad de Santiago de Chile [Santiago] ( USACH ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre de Mathématiques Appliquées ( CMAP ), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines ( UVSQ ) -École polytechnique ( X ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Modélisation aléatoire de Paris X ( MODAL'X ), Université Paris Nanterre ( UPN ), Ecologie et évolution, École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Universidad de Santiago de Chile [Santiago] (USACH), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: Statistics and Probability, Mathematical optimization, coupling between orthogonal martingale measures, Parameterized complexity, predictable transport process, 01 natural sciences, 010104 statistics & probability, Probability space, FOS: Mathematics, 0101 mathematics, Mass transportation, Measurability of optimal transport. Coupling between orthogonal martingale measures. Predictable transport process, Mathematics, Probability, 010102 general mathematics, Probability (math.PR), 49Q20, Covariance, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Local martingale, Strong coupling, 60G57, Martingale difference sequence, 49Q20, 60G57, Statistics, Probability and Uncertainty, Martingale (probability theory), [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR], Measurability of optimal transport, Mathematics - Probability
Abstract: International audience; We consider the optimal mass transportation problem in $\RR^d$ with measurably parameterized marginals, for general cost functions and under conditions ensuring the existence of a unique optimal transport map. We prove a joint measurability result for this map, with respect to the space variable and to the parameter. The proof needs to establish the measurability of some set-valued mappings, related to the support of the optimal transference plans, which we use to perform a suitable discrete approximation procedure. A motivation is the construction of a strong coupling between orthogonal martingale measures. By this we mean that, given a martingale measure, we construct in the same probability space a second one with specified covariance measure. This is done by pushing forward one martingale measure through a predictable version of the optimal transport map between the covariance measures. This coupling allows us to obtain quantitative estimates in terms of the Wasserstein distance between those covariance measures.
Published: 2010

33. Parameter tuning in pointwise adaptation using a propagation approach

Author: Vladimir Spokoiny, Céline Vial, Modélisation aléatoire de Paris X ( MODAL'X ), Université Paris Nanterre ( UPN ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre de Recherche en Économie et Statistique ( CREST ), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] ( ENSAI ) -École polytechnique ( X ) -École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique ( ENSAE ParisTech ), Modélisation aléatoire de Paris X (MODAL'X), Université Paris Nanterre (UPN), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre de Recherche en Économie et Statistique (CREST), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] (ENSAI)-École polytechnique (X)-École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique (ENSAE Paris)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Subjects: Statistics and Probability, Logarithm, adaptive estimation, Linear functional, rates, Mathematics - Statistics Theory, 02 engineering and technology, Statistics Theory (math.ST), hilbert scales, 01 natural sciences, Oracle, propagation oracle, 010104 statistics & probability, Linear form, Bellman equation, propagation, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, FOS: Mathematics, Applied mathematics, 62G05, 0101 mathematics, white-noise, bounds, linear functionals, Parametric statistics, Mathematics, Pointwise, convergence, Estimation theory, 020206 networking & telecommunications, Inverse problem, oracle, inverse problem, Statistics, Probability and Uncertainty, 62G05, 62G05 (Primary), 62G10, 62G10 (Secondary), minimum contrast estimators, nonparametric-estimation, 62G10
Abstract: This paper discusses the problem of adaptive estimation of a univariate object like the value of a regression function at a given point or a linear functional in a linear inverse problem. We consider an adaptive procedure originated from Lepski [Theory Probab. Appl. 35 (1990) 454--466.] that selects in a data-driven way one estimate out of a given class of estimates ordered by their variability. A serious problem with using this and similar procedures is the choice of some tuning parameters like thresholds. Numerical results show that the theoretically recommended proposals appear to be too conservative and lead to a strong oversmoothing effect. A careful choice of the parameters of the procedure is extremely important for getting the reasonable quality of estimation. The main contribution of this paper is the new approach for choosing the parameters of the procedure by providing the prescribed behavior of the resulting estimate in the simple parametric situation. We establish a non-asymptotical "oracle" bound, which shows that the estimation risk is, up to a logarithmic multiplier, equal to the risk of the "oracle" estimate that is optimally selected from the given family. A numerical study demonstrates a good performance of the resulting procedure in a number of simulated examples., Comment: Published in at http://dx.doi.org/10.1214/08-AOS607 the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)
Published: 2009

34. Partially linear model selection by the bootstrap

Author: Céline Vial, Samuel Müller, Modélisation aléatoire de Paris X (MODAL'X), Université Paris Nanterre (UPN), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Centre de Recherche en Économie et Statistique (CREST), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] (ENSAI)-École polytechnique (X)-École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique (ENSAE Paris)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Modélisation aléatoire de Paris X ( MODAL'X ), Université Paris Nanterre ( UPN ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre de Recherche en Économie et Statistique ( CREST ), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] ( ENSAI ) -École polytechnique ( X ) -École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique ( ENSAE ParisTech ), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: Statistics and Probability, Mathematical optimization, Model selection, Bootstrap aggregating, 05 social sciences, Linear model, Estimator, Residual, 01 natural sciences, 010104 statistics & probability, Nonlinear system, 0502 economics and business, Convergence (routing), 0101 mathematics, Statistics, Probability and Uncertainty, Algorithm, Selection (genetic algorithm), ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 050205 econometrics, Mathematics
Abstract: Summary We propose a new approach to the selection of partially linear models based on the conditional expected prediction square loss function, which is estimated using the bootstrap. Because of the different speeds of convergence of the linear and the nonlinear parts, a key idea is to select each part separately. In the first step, we select the nonlinear components using an ‘m-out-of-n’ residual bootstrap that ensures good properties for the nonparametric bootstrap estimator. The second step selects the linear components from the remaining explanatory variables, and the non-zero parameters are selected based on a two-level residual bootstrap. We show that the model selection procedure is consistent under some conditions, and our simulations suggest that it selects the true model most often than the other selection procedures considered.
Published: 2009

35. Large Deviations for Statistics of the Jacobi Process

Author: Nizar Demni, Marguerite Zani, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Zani, Marguerite, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées ( LAMA ), Université Paris-Est Marne-la-Vallée ( UPEM ) -Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Fédération de Recherche Bézout-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)
Subjects: Statistics and Probability, [MATH.MATH-PR] Mathematics [math]/Probability [math.PR], 01 natural sciences, Subordinated Jacobi process, 010104 statistics & probability, symbols.namesake, Modelling and Simulation, Statistics, 0101 mathematics, Eigenvalues and eigenvectors, Mathematics, Hermite polynomials, Stochastic process, Applied Mathematics, 010102 general mathematics, Ornstein–Uhlenbeck process, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Large deviations, Jacobi process, Quadratic form, Modeling and Simulation, Laguerre polynomials, symbols, Jacobi polynomials, Large deviations theory, [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR], Maximum likelihood
Abstract: This paper aims to derive large deviations for statistics of the Jacobi process already conjectured by M. Zani in her thesis. To proceed, we write in a simpler way the Jacobi semi-group density. Being given by a bilinear sum involving Jacobi polynomials, it differs from Hermite and Laguerre cases by the quadratic form of its eigenvalues. Our attempt relies on subordinating the process using a suitable random time change. This gives a Mehler-type formula whence we recover the desired semi-group density. Once we do, an adaptation of Zani’s result [M. Zani, Large deviations for squared radial Ornstein–Uhlenbeck processes, Stochastic. Process. Appl. 102 (1) (2002) 25–42] to the non-steep case will provide the required large deviations principle.
Published: 2009

36. Assessing the number of mean-square derivatives of a Gaussian process

Author: Blanke, Delphine, Vial, Céline, Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée (LSTA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modélisation aléatoire de Paris X (MODAL'X), Université Paris Nanterre (UPN), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée ( LSTA ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ), Modélisation aléatoire de Paris X ( MODAL'X ), Université Paris Nanterre ( UPN ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Vial, Céline
Subjects: Mean-square derivative, Piecewise Lagrange interpolation, [STAT.TH] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], MSC 1991: 62M, [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], Reconstruction, Gaussian process, [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [ STAT.TH ] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], Statistical inference
Abstract: 28 pages; International audience; We consider a real Gaussian process $X$ with unknown smoothness $\ro\in\n_{ßte 0}$ where the mean-square derivative $X^{(\ro)}$ is supposed to be H\"{o}lder continuous in quadratic mean. First, from the discrete observations $X(t_1), \dotsc, X(t_n)$, we study reconstruction of $X(t)$, $t\in[0,1]$ with $\widetilde{X}_r(t)$, a piecewise polynomial interpolation of degree $r\ge 1$. We show that the mean-square error of interpolation is a decreasing function of $r$ but becomes stable as soon as $r\ge \ro$. Next, from an interpolation-based empirical criterion, we derive an estimator $\widehat{r}$ of $\ro$ and prove its strong consistency by giving an exponential inequality for $P(\widehat{r}\not=\ro)$. Finally, we prove the strong consistency of $\widetilde{X}_{\widehat{r}}(t)$ with an almost optimal rate.
Published: 2008

37. Probabilistic approach for granular media equations in the non uniformly convex case

Author: Cattiaux, Patrick, Guillin, Arnaud, Malrieu, Florent, Modélisation aléatoire de Paris X (MODAL'X), Université Paris Nanterre (UPN), Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision (CEREMADE), Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Laboratoire de Statistique et Probabilités (LSP), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modélisation aléatoire de Paris X ( MODAL'X ), Université Paris Nanterre ( UPN ), Centre de Mathématiques Appliquées ( CMAP ), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines ( UVSQ ) -École polytechnique ( X ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision ( CEREMADE ), Université Paris-Dauphine-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de statistique et probabilités, Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Subjects: [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], transportation cost inequality, Granular media equation, Logarithmic Sobolev Inequalities, Concentration inequalities, MSC : 65C35, 35K55, 65C05, 82C22, 26D10, 60E15, [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR]
Abstract: International audience; We use here a particle system to prove a convergence result as well as a deviation inequality for solutions of granular media equation when the confinement potential and the interaction potential are no more uniformly convex. Proof is straightforward, simplifying deeply proofs of Carrillo-McCann-Villani \cite{CMV,CMV2} and completing results of Malrieu \cite{malrieu03} in the uniformly convex case. It relies on an uniform propagation of chaos property and a direct control in Wasserstein distance of solutions starting with different initial measures. The deviation inequality is obtained via a $T_1$ transportation cost inequality replacing the logarithmic Sobolev inequality which is no more clearly dimension free.
Published: 2008

38. From Molecules to Organisms: Towards Multiscale Integrated Models of Biological Systems

Author: Christophe Lavelle, Hugues Berry, Guillaume Beslon, Francisco Ginelli, Jean-Louis Giavitto, Zoi Kapoula, André Le Bivic, Nadine Peyriéras, Ovidiu Radulescu, Adrien Six, Véronique Thomas-Vaslin, Paul Bourgine, Institut Jacques Monod (IJM (UMR_7592)), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Physique Théorique de la Matière Condensée (LPTMC), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Gustave Roussy (IGR), Architectures, Languages and Compilers to Harness the End of Moore Years (ALCHEMY), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Data Mining and Machine Learning (DM2L), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), COMputational BIology and data miNING (COMBINING), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Service de physique de l'état condensé (SPEC - UMR3680), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes (IBISC), Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'étude de la SensoriMotricité (CESEM - UMR 8194), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), NMDA : Neurogenèse et morphogenèse dans le développement et chez l'adulte (NNMDDCA), Université de la Méditerranée - Aix-Marseille 2-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Biologie du Développement de Marseille (IBDM), Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Développement, évolution et plasticité du système nerveux (DEPSN), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Neurobiologie Alfred Fessard (INAF), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Biological systems and models, bioinformatics and sequences (SYMBIOSE), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Biologie et thérapeutique des pathologies immunitaires (BTPI), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de recherche en épistémologie appliquée (CREA), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de la Méditerranée - Aix-Marseille 2, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut Jacques Monod ( IJM ), Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de Physique Théorique de la Matière Condensée ( LPTMC ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ), Institut Gustave Roussy ( IGR ), Architectures, Languages and Compilers to Harness the End of Moore Years ( ALCHEMY ), Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), Data Mining and Machine Learning ( DM2L ), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information ( LIRIS ), Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ), COMputational BIology and data miNING ( COMBINING ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), Service de physique de l'état condensé ( SPEC - UMR3680 ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), COSMO, Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes ( IBISC ), Université d'Évry-Val-d'Essonne ( UEVE ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université d'Évry-Val-d'Essonne ( UEVE ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre d'étude de la SensoriMotricité ( CESEM - UMR 8194 ), Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), NMDA : Neurogenèse et morphogenèse dans le développement et chez l'adulte ( NNMDDCA ), Université de la Méditerranée - Aix-Marseille 2-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Biologie du Développement de Marseille ( IBDM ), Aix Marseille Université ( AMU ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Développement, évolution et plasticité du système nerveux ( DEPSN ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Neurobiologie Alfred Fessard ( INAF ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Biological systems and models, bioinformatics and sequences ( SYMBIOSE ), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires ( IRISA ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Institut National des Sciences Appliquées - Rennes ( INSA Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Institut National des Sciences Appliquées - Rennes ( INSA Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Immunophysiopathologie Infectieuse, Institut Pasteur [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Biologie et thérapeutique des pathologies immunitaires ( BTPI ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre de recherche en épistémologie appliquée ( CREA ), and École polytechnique ( X ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )
Subjects: [ INFO ] Computer Science [cs], [INFO]Computer Science [cs]
Abstract: International audience; A consensus has recently emerged that further progress in understanding human physiopathology will demand integrative views of biological systems. In this context, complex systems and related interdisciplinary approaches of biology are expected to help. The aim of this collective paper is basically to provide a starting point for further discussions and interactions within the community of complex systems biologists. After briefly introducing some general concepts, we present four major challenges that should be tackled in the next years. These represent future directions that we isolated as priority concerns for modern biology. Suggestions of how to reach these destinations are provided, with the hope that they will soon lead to concrete advances towards fully consistent multiscale models of biological systems and a better understanding of physiopathology.
Published: 2008

39. Estimates for the density of a nonlinear Landau process

Author: Hélène Guérin, Sylvie Méléard, Eulalia Nualart, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Modélisation aléatoire de Paris X (MODAL'X), Université Paris Nanterre (UPN), Laboratoire Analyse, Géométrie et Applications (LAGA), Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris 13 (UP13)-Institut Galilée-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Modélisation aléatoire de Paris X ( MODAL'X ), Université Paris Nanterre ( UPN ), Laboratoire Analyse, Géométrie et Applications ( LAGA ), Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis ( UP8 ) -Université Paris 13 ( UP13 ) -Université Sorbonne Paris Cité ( USPC ) -Institut Galilée-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Galilée-Université Paris 13 (UP13), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: unbounded coefficients, Discretization, Malliavin calculus, 01 natural sciences, Upper and lower bounds, nonlinear Landau process, 010104 statistics & probability, Matrix (mathematics), FOS: Mathematics, Conditional Malliavin calculus, 0101 mathematics, Mathematics, Smoothness (probability theory), 010102 general mathematics, Mathematical analysis, Degenerate energy levels, Probability (math.PR), Fokker–Planck–Landau equation, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Nonlinear system, 60H30, 60H07, Bounded function, Fokker-Planck-Landau equation, [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR], density estimates, Mathematics - Probability, Analysis
Abstract: International audience; The aim of this paper is to obtain estimates for the density of the law of a specific nonlinear diffusion process at any positive bounded time. This process is issued from kinetic theory and is called Landau process, by analogy with the associated deterministic Fokker-Planck-Landau equation. It is not Markovian, its coefficients are not bounded and the diffusion matrix is degenerate. Nevertheless, the specific form of the diffusion matrix and the nonlinearity imply the non-degeneracy of the Malliavin matrix and then the existence and smoothness of the density. In order to obtain a lower bound for the density, the known results do not apply. However, our approach follows the main idea consisting in discretizing the interval time and developing a recursive method. To this aim, we prove and use refined results on conditional Malliavin calculus. The lower bound implies the positivity of the solution of the Landau equation, and partially answers to an analytical conjecture. We also obtain an upper bound for the density, which again leads to an unusual estimate due to the bad behavior of the coefficients.
Published: 2006

40. Semiclassical nonlinear Schrödinger equations with potential and focusing initial data

Author: Carles, Remi, Miller, Luc, Laboratoire de Mathématiques Appliquées de Bordeaux (MAB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Centre de Mathématiques Laurent Schwartz (CMLS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X), Modélisation aléatoire de Paris X (MODAL'X), Université Paris Nanterre (UPN), Laboratoire de Mathématiques Appliquées ( MAB ), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre de Mathématiques Laurent Schwartz ( CMLS ), École polytechnique ( X ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Modélisation aléatoire de Paris X ( MODAL'X ), Université Paris Nanterre ( UPN ), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Carles, Rémi, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest
Subjects: [PHYS.MPHY]Physics [physics]/Mathematical Physics [math-ph], [ MATH.MATH-MP ] Mathematics [math]/Mathematical Physics [math-ph], FOS: Physical sciences, Mathematical Physics (math-ph), [PHYS.MPHY] Physics [physics]/Mathematical Physics [math-ph], 35B40, 35Q55, 81Q20, 35P25, Mathematics - Analysis of PDEs, [ MATH.MATH-AP ] Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], [MATH.MATH-MP]Mathematics [math]/Mathematical Physics [math-ph], FOS: Mathematics, [MATH.MATH-AP]Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], [ PHYS.MPHY ] Physics [physics]/Mathematical Physics [math-ph], [MATH.MATH-AP] Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], [MATH.MATH-MP] Mathematics [math]/Mathematical Physics [math-ph], Mathematical Physics, Analysis of PDEs (math.AP)
Abstract: We study the asymptotic behaviour of solutions to semi-classical nonlinear Schrodinger equations with a potential, for concentrating and oscillating initial data, when the nonlinearity is repulsive and the potential is a polynomial of degree at most two. We describe the separate roles of the nonlinearity and of the potential, with tools which seem to be specific to the class of potentials that we consider. We also discuss the case of more general subquadratic potentials., Comment: Some typos fixed, final version to appear in Osaka J. Math
Published: 2004

41. Test de différence de contrastes et somme pondérée de khi-deux

Author: Xavier Guyon, Cécile Hardouin, Samuel Bayomog, Jianfeng Yao, Statistique Appliquée et MOdélisation Stochastique (SAMOS), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Modélisation aléatoire de Paris X (MODAL'X), Université Paris Nanterre (UPN), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Statistique Appliquée et MOdélisation Stochastique ( SAMOS ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), and Hardouin, Cécile
Subjects: Statistics and Probability, Pseudolikelihood, Gaussian, JEL : 62F05, 62M10, 62M40, Asymptotic distribution, Whittle's contrast, 01 natural sciences, 010104 statistics & probability, symbols.namesake, inhomogeneous Markov chain, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Statistics, Markov field, [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0101 mathematics, [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Mathematics, Minimum-contrast estimation, coding, Markov chain, [STAT.TH] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], 010102 general mathematics, Ergodicity, Contrast (statistics), [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], 16. Peace & justice, [ STAT.TH ] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], contrast-difference test, symbols, Statistics, Probability and Uncertainty, conditional pseudolikelihood, Coding (social sciences)
Abstract: After recalling the framework of minimum-contrast estimation, its consistency and its asymptotic normality, we highlight the fact that these results do not require any stationarity or ergodicity assumptions. The asymptotic distribution of the underlying contrast difference test is a weighted sum of independent chi-square variables having one degree of freedom each. We illustrate these results in three contexts: (1) a nonhomogeneous Markov chain with likelihood contrast; (2) a Markov field with coding, pseudolikelihood or likelihood contrasts; (3) a not necessarily Gaussian time series with Whittle's contrast. In contexts (2) and (3), we compare experimentally the power of the likelihood-ratio test with those of other contrast-difference tests.
Published: 1996

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