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International audience; It was proved that Euler-Maxwell systems converge globally-in-time to driftdiffusion systems in a slow time scaling, as the relaxation time goes to zero. The convergence was established to the Cauchy problem with smooth periodic initial data sufficiently close to constant equilibrium states. In this paper, we establish error estimates between smooth periodic solutions of Euler-Maxwell systems and those of drift-diffusion systems. Similar error estimates are also obtained for Euler-Poisson systems in place of Euler-Maxwell systems. The proof of these results uses stream function techniques together with energy estimates. Résumé. Il a été prouvé que des systèmes d'Euler-Maxwell convergent globalement en temps vers des systèmes de dérive-diffusion dans une échelle de temps lent, lorsque le temps de relaxation tend vers zéro. La convergence a éte établie au problème de Cauchy avec données initiales régulières périodiques suffisamment proches d'états d'équilibres constants. Dans cet article, nous établissons des estimations d'erreur entre les solutions régulières périodiques des systèmes d'Euler-Maxwell et celles des systèmes de dérivediffusion. Des estimations d'erreur similaires sont aussi obtenues pour des systèmes d'Euler-Poisson au lieu des systèmes d'Euler-Maxwell. Nous utilisons des techniques de fonctions de courant et des estimations d'energies pour la démonstration de ces résultats.

The main goal of this thesis is the study of the asymptotic behavior of global solutions to some nonlinear evolutions equations and coupled systems with different types of dissipation and boundary conditions. Under the assumption that the nonlinear term is real analytic, we construct an appropriate Lyapunov energy and we use the Lojasiewicz-Simon inequality to show the convergence, and the convergence rate, of global weak solutions to single steady states. Far all models studied in this thesis, we are in addition interested in the questions of the existence and uniqueness of global bounded solutions having relatively compact range in the natural energy space. This thesis consists of three main parts.In the first part, we present a unified approach to study the asymptotic behavior and the decay rate to a steady state of bounded weak solutions for an abstract nonautonomous nonlinear equation with linear dissipation. This result allows us to find and to generalize, in a natural way, known results but it applies to a quite general class of equations and coupled systems with different kinds of coupling and various boundary conditions.The second part is devoted to the study of a nonautonomous semilinear second order equation with nonlinear dissipation and a dynamical boundary condition. We prove the existence and uniqueness of global, bounded, weak solutions having relatively compact range in the natural energy space and we show that every weak solution converges to an equilibrium.Finally, we consider a nonautonomous, semilinear, hyperbolic-parabolic equation subject to a dynamical boundary condition of memory type. We prove the existence and uniqueness of global bounded solutions having relatively compact range and we show the convergence of global weak solutions to single steady states. We prove also an estimate for the convergence rate.The first chapter of this thesis consist of a preliminary introduction developing not only the story of researches linked to our models and the results described in the literature, but presenting also our main results as well the ideas of their proofs. There we discuss the complexity of our problems and we present a justification for our studies., L'objectif principal de cette thèse concerne l'étude du comportement asymptotique des solutions globales de quelques équations, et systèmes couplés des équations, d'évolution non linéaires avec différents types d'amortissements et des conditions sur le bord. Sous la condition basique que la non linéarité est analytique, on prouve que les énergies associées vérifient des inégalités de type Lojasiewicz et on obtient des résultats de convergence avec l'estimation de la vitesse de convergence. Pour tous les modèles étudiés dans cette thèse, on s'intéresse aux questions d'existence et d'unicité des solutions bornées à images relativement compactes dans leurs espaces d'énergie naturelles. Cette thèse est constituée de trois parties principales.Dans la première partie on prouve un résultat de convergence général avec l'estimation du taux de décroissance des solutions bornées d'une équation d'évolution abstraite non autonome avec dissipation linéaire. Le résultat permet de retrouver et généraliser de manière naturelle des résultats connus, mais aussi il s'applique à une classe très générale des équations et des systèmes couplés avec divers types decouplage et avec diverses conditions sur le bord.La deuxième partie est consacrée à l'étude des équations du second ordre avec dissipation non linéaire et des conditions dynamiques classiques sur le bord. On prouve l'existence et l'unicité des solutions globales bornées à images relativement compactes et on montre la convergence vers l'équilibre.Finalement, on s'intéresse à des équations d'évolution dégénérée de type hyperbolique-parabolique avec des conditions dynamiques de type mémoire sur le bord. On prouve l'existence et l'unicité des solutions globales bornées à images relativement compactes et on prouve la convergence avec l'estimation de la vitesse de convergence. Le premier chapitre de cette thèse consiste en une introduction préliminaire développant non seulement l'histoire des recherches reliées à nos modèles et leurs résultats décrits dans la littérature, mais aussi en présentant les énoncés de nosrésultats obtenus avec les idées des démonstrations. On y discute la complexité de la problématique et l'on y présente la justification de l'étude.

Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont des outils très populaires pour l’échantillonnage de lois de probabilité complexes et/ou en grandes dimensions. Étant donné leur facilité d’application, ces méthodes sont largement répandues dans plusieurs communautés scientifiques et bien certainement en statistique, particulièrement en analyse bayésienne. Depuis l’apparition de la première méthode MCMC en 1953, le nombre de ces algorithmes a considérablement augmenté et ce sujet continue d’être une aire de recherche active. Un nouvel algorithme MCMC avec ajustement directionnel a été récemment développé par Bédard et al. (IJSS, 9 :2008) et certaines de ses propriétés restent partiellement méconnues. L’objectif de ce mémoire est de tenter d’établir l’impact d’un paramètre clé de cette méthode sur la performance globale de l’approche. Un second objectif est de comparer cet algorithme à d’autres méthodes MCMC plus versatiles afin de juger de sa performance de façon relative., Markov Chain Monte Carlo algorithms (MCMC) have become popular tools for sampling from complex and/or high dimensional probability distributions. Given their relative ease of implementation, these methods are frequently used in various scientific areas, particularly in Statistics and Bayesian analysis. The volume of such methods has risen considerably since the first MCMC algorithm described in 1953 and this area of research remains extremely active. A new MCMC algorithm using a directional adjustment has recently been described by Bédard et al. (IJSS, 9:2008) and some of its properties remain unknown. The objective of this thesis is to attempt determining the impact of a key parameter on the global performance of the algorithm. Moreover, another aim is to compare this new method to existing MCMC algorithms in order to evaluate its performance in a relative fashion.