Search

We describe conditions on non-gradient drift diffusion Fokker–Planck equations for its solutions to converge to equilibrium with a uniform exponential rate in Wasserstein distance. This asymptotic behaviour is related to a functional inequality, which links the distance with its dissipation and ensures a spectral gap in Wasserstein distance. We give practical criteria for this inequality and compare it to classical ones. The key point is to quantify the contribution of the diffusion term to the rate of convergence, in any dimension, which to our knowledge is a novelty.

In this paper, we study the moderate deviation principle of an inhomogeneous integral functional of a Markov process (ξs) which is exponentially ergodic, i.e. the moderate deviations of1εh(ε)∫0.f(s,ξs/ε)ds,in the space of continuous functions from [0,1] to Rd, where f is some Rd-valued bounded function. Our method relies on the characterization of the exponential ergodicity by Down–Meyn–Tweedie (Ann. Probab. 25(3) (1995) 1671) and the regeneration split chain technique for Markov chain. We then apply it to establish the moderate deviations of Xtε given by the following randomly perturbed dynamic system in RdẊtε=b(Xtε,ξt/ε),around its limit behavior, usually called the averaging principle, studied by Freidlin and Wentzell (Random Perturbations of Dynamical Systems, Springer, New York, 1984).

The Bouncy Particle Sampler (BPS) is a Monte Carlo Markov chain algorithm to sample from a target density known up to a multiplicative constant. This method is based on a kinetic piecewise deterministic Markov process for which the target measure is invariant. This paper deals with theoretical properties of BPS. First, we establish geometric ergodicity of the associated semi-group under weaker conditions than in (Ann. Statist. 47 (2019) 1268–1287) both on the target distribution and the velocity probability distribution. This result is based on a new coupling of the process which gives a quantitative minorization condition and yields more insights on the convergence. In addition, we study on a toy model the dependency of the convergence rates on the dimension of the state space. Finally, we apply our results to the analysis of simulated annealing algorithms based on BPS.

Volcanic ash clouds are common, often unpredictable, phenomena generated during explosive eruptions. Mainly composed of very fine ash particles, they can be transported in the atmosphere at great distances from the source, having detrimental socio-economic impacts. However, proximal settling processes controlling the proportion (ε) of the very fine ash fraction distally transported in the atmosphere are still poorly understood. Yet, for the past two decades, some operational meteorological agencies have used a default value of ε = 5% as input for forecast models of atmospheric ash cloud concentration. Here we show from combined satellite and field data of sustained eruptions that ε actually varies by two orders of magnitude with respect to the mass eruption rate. Unexpectedly, we demonstrate that the most intense eruptions are in fact the least efficient (with ε = 0.1%) in transporting very fine ash through the atmosphere. This implies that the amount of very fine ash distally transported in the atmosphere is up to 50 times lower than previously anticipated. We explain this finding by the efficiency of collective particle settling in ash-rich clouds which enhance early and en masse fallout of very fine ash. This suggests that proximal sedimentation during powerful eruptions is more controlled by the concentration of ash than by the grain size. This has major consequences for decision-makers in charge of air traffic safety regulation, as well as for the understanding of proximal settling processes. Finally, we propose a new statistical model for predicting the source mass eruption rate with an unprecedentedly low level of uncertainty.

In this paper we intend to give a comprehensive approach of functional inequalities for diffusion processes under some ''curvature'' assumptions. Our notion of curvature coincides with the usual $\Gamma_2$ curvature of Bakry and Emery in the case of a (reversible) drifted Brownian motion, but differs for more general diffusion processes. Our approach using simple coupling arguments together with classical stochastic tools, allows us to obtain new results, to recover and to extend already known results, giving in many situations explicit (though non optimal) bounds. In particular, we show new results for gradient/semigroup commutation in the log concave case. Some new convergence to equilibrium in the granular media equation is also exhibited.

This dissertation is devoted to the long time behaviour of the kinetic Fokker-Planck equation and of the McKean-Vlasov equation. The manuscript is composed of an introduction and six chapters.The kinetic Fokker-Planck equation is a basic example for Villani's hypocoercivity theory which asserts the exponential decay in large time in the absence of coercivity. In his memoir, Villani proved the hypocoercivity for the kinetic Fokker-Planck equation in either weighted H^1, weighted L^2 or entropy.However, a boundedness condition of the Hessian of the Hamiltonian was imposed in the entropic case. We show in Chapter 2 how we can get rid of this assumption by well-chosen multipliers with the help of a weighted logarithmic Sobolev inequality. Such a functional inequality can be obtained by some tractable Lyapunov condition.In Chapter 4, we apply Villani's ideas and some Lyapunov conditions to prove hypocoercivity in weighted H^1 in the case of mean-field interaction with a rate of exponential convergence independent of the number N of particles. For proving this we should prove the Poincaré inequality with a constant independent of N, and rends a dimension dependent boundeness estimate of Villani dimension-free by means of the stronger uniform log-Sobolev inequality and Lyapunov function method. In Chapter 6, we study the hypocoercive contraction in L^2-Wasserstein distance and we recover the optimal rate in the quadratic potential case. The method is based on the temporal derivative of the Wasserstein distance.In Chapter 7, Villani's hypoercivity theorem in weighted H^1 space is extended to weighted H^k spaces by choosing carefully some appropriate mixed terms in the definition of norm of H^k.The McKean-Vlasov equation is a nonlinear nonlocal diffusive equation. It is well-Known that it has a gradient flow structure. However, the known results strongly depend on convexity assumptions. Such assumptions are notably relaxed in Chapter 3 and Chapter 5 where we prove the exponential convergence to equilibrium respectively in free energy and the L^1-Wasserstain distance. Our approach is based on the mean field limit theory. That is, we study the associated system of a large numer of paricles with mean-field interaction and then pass to the limit by propagation of chaos., Cette thèse est consacrée au comportement à long terme de l'équation cinétique de Fokker-Planck et de l'équation de McKean-Vlasov. Le manuscrit est composé d'une introduction et de six chapitres. L'équation cinétique de Fokker-Planck est un exemple de base de la théorie de l'hypocoercivité de Villani qui affirme la décroissance exponentielle dans le temps en l'absence de coercivité. Dans son mémoire AMS, Villani a prouvé l'hypocoercivité de l'équation cinétique de Fokker-Planck en H^1(\mu), L^2(\mu) ou entropie. Cependant, une condition sur la bornitude de l'Hessien de l'hamiltonien a été imposée dans le cas entropique. Nous montrons au chapitre 2 comment nous pouvons affaiblir cette hypothèse par des multiplicateurs bien choisis à l'aide d'une inégalité de Sobolev logarithmique pondérée. Nous montrons que nos conditions sont satisfaites sous certaines conditions pratiques de fonction de Lyapunov.Dans le chapitre 4, nous appliquons les idées de Villani et certaines conditions de Lyapunov pour prouver l'hypocoercivité en H^1 pondéré dans le cas d'une interaction de champ moyen avec un taux de convergence exponentielle indépendant du nombre de particules. Pour cet objectif nous devons établir l'inégalité de Poincaré uniforme (sur le nombre de particules) et rendre une estimation connue de Villani qui était dimension-dépendante, dimension-indépendante.Au chapitre 6, nous étudions la contraction hypocoercive de la distance L^2-Wasserstein et nous retrouvons le taux optimal dans le cas du potentiel quadratique. La méthode est basée sur la dérivée en temps de la distance de Wasserstein. Au chapitre 7, le théorème d'hypoercivité de Villani dans l'espace H^1 pondéré est généralisé aux espaces H^k pondérés par une norm auxiliaire avec des termes mélangés bien choisis.L'équation de McKean-Vlasov est une équation diffusive non linéaire non locale. Il est bien connu qu'il a une structure de gradient-flot. Cependant, les résultats connus dépendent fortement des hypothèses de convexité. De telles hypothèses sont notamment assouplies dans les chapitres 3 et 5 où nous prouvons la convergence exponentielle vers l'équilibre respectivement en énergie libre et la distance L^1-Wasserstain, sous la condition de Dobrushin-Zegarlinski de l'absence de phase de transition. Notre approche est basée sur la théorie de la limite de champ moyen. Autrement dit, nous étudions le système d'un grand nombre de particules avec une interaction du type champ-moyen, puis passons à la limite par la propagation de chaos.

In some ecosystems and more particularly in virgin tropical forests, different species having the same ecological requirements coexist in the same environment. For example, some forests have over a hundred different tree species on one hectare. To explain this incrediblediversity, scientists have built models in which the community composition isonly due to the stochastic dispersion of individuals.The mathematical model studied in this thesis follows this line. It was suggested by Mr. Kalyuzhni in an article where he justifies its relevance. It is known as the Moran model in random environment. It is therefore a question of studying a birth and death process taking into account the environmental stochasticity (climates, diseases, etc.) To study this dynamic, we use an approximation by a diffusion, on the classical scale where the acceleration in time is given by the square of the population size, moreover selective advantage and immigration are inversely proportional to thethis size. The selective advantage varies randomly and is modeled by a Markov jump process. We study the convergence in law of the processes sequence and give a quantitative estimate of the error made for a given population. We are then interested in the moments estimation of the population frequencies, motivated in particular by biodiversity indices such as the Simpson's index andbased on the approximations obtained before.In the case of a non-zero selection, the stochastic differential equation governing a moment appeals to the higher order moment. To overcome this difficulty, we create a closure method to reduce the study of the first moments to a finite system of differential equations. We give an estimation of the error made by neglecting the terms of higher degrees. Finally, in the case of two species and with constant coefficients, we give an estimate of the convergence speed of the diffusion towards the stationary measure. In a second time, we are interested in a time scale proportional to the size of the population. This leads to a convergence of the process law towards a deterministic limitcharacterized by an ordinary differential equation. The selection coefficient evolving randomly, still following a Markov jump process, this process is a PDMP.We then study the persistence of the different species and the potential coexistencethanks the persistence theory, developed by Benaïm and Schreiber. In this part, we are particularly interested in the case where all the species persist. With only two environments: we show that two species can persist but not three. With more environments,the explicit classification stay an open problem but an example of persistence with three speciesand three environments is given., Dans certains écosystèmes et plus particulièrement dans certaines forêts tropicales, différentes espèces ayant les mêmes exigences écologiques cohabitent sur un même milieu. Par exemple, certaines forêts présentent plus de cent espèces d’arbres différentes sur un hectare. Pour expliquer cette étonnante diversité, les scientifiques ont construit des modèles dans lesquels la composition de la communauté est uniquement due à la dispersion stochastique des individus. Le modèle mathématique étudié dan thèse s’inscrit dans cette lignée. Il a été suggéré par M.Kalyuzhni dans un article [9] où il justifie sa pertinence. Il est connu sous le nom de modèle de Moran en environnement aléatoire. Il s'agit donc d'étudier un processus de naissance et mort qui tient compte des aléas environnementaux (climats, maladies etc...) qui favorisent ou défavorisent de façon aléatoire certaines espèces. Pour étudier cette dynamique, on s’intéresse à l’approximation par une diffusion du modèle de Moran dans l’ échelle classique où l’accélération en temps est donnée par le carré de la taille de la population, l’avantage sélectif et l'immigration sont inversement proportionnels à cette taille qui tend vers l’infini. L’avantage sélectif varie aléatoirement et est modélisé par un processus markovien de sauts. On étudie la convergence en loi de la suite de processus, et donnons une estimation quantitative de l’erreur commise pour une population donnée. On s’intéresse ensuite à l’estimation des moments des fréquences au sein de la population, motivé en particulier par les indices de biodiversité comme l’indice de Simpson et s’appuyant sur les approximations obtenues. Dans le cas d’une sélection non nulle, l’équation différentielle stochastique régissant un moment fait appel au moment d’ordre supérieure. Pour surmonter cette difficulté, on met en place une méthode de fermeture des équations pour ramener l’ étude des premiers moments à un système d’ équations différentielles finies. Elle nécessite de contrôler l’erreur commise en négligeant les termes de degrés supérieur. Enfin, dans le cas de deux espèces et toujours avec des coefficients constants, on donne une estimation de la vitesse de convergence de la diffusion limite vers la probabilité stationnaire. Dans un second temps, on s'intéresse cette fois à un changement de temps proportionnel à la taille de la population. Ceci conduit à une convergence en loi du processus vers une limite déterministe caractérisée par une équation différentielle ordinaire. Le coefficient évoluant de façon aléatoire, à nouveau suivant un processus markovien de sauts, ce processus est un PDMP.On étudie alors la persistance des différentes espèces et les potentielles coexistences en temps long en s'appuyant un cadre développé par Benaïm et Schreiber : la persistance stochastique. Dans cette partie, on s’intéresse en particulier au cas où toutes les espèces persistent, avec deux environnements seulement : on montre que deux espèces peuvent persister mais pas trois. Avec plus d’environnements, la classification explicite est laissée ouverte mais un exemple de persistance avec trois espèces et trois environnements est donné.

The measures are daily actions, they give us a lot of information and allow us to make decisions. The analysis of measures can allow us to learn more about our environment, but the error of a measure can have important consequences in certain areas. In a first part, we propose, thanks to the study of blood test measurements carried out at the CHU of Clermont-Ferrand, a procedure for detecting deviations from medical biology laboratory analyzers based on patient analysis measurements. After a descriptive analysis of the data, the method put in place, using methods of detection of breaks of time series, is tested for simulations of breaks representing offsets, imprecision or drifts of machine for different measured biological parameters. The method is adapted for two scenarios: when the patient's hospital service is known or not. The study is supplemented by an analysis of the impact of measurement uncertainty on patient analyses. In a second part we study measurements of volcanic ash forms made at “Laboratoire Magmas et Volcans” of the Clermont Auvergne University, in order to determine a link between the collection locations and the forms of the particles. After showing the dependence between these parameters, we propose, using a classification method, a grouping of particles representing different populations depending on the distance between the collection locations and the volcano crater., Les mesures sont des actes quotidiens, elles nous donnent beaucoup d'informations et permettent de prendre des décisions. L'analyse des mesures peut nous permettre d'en apprendre plus sur notre environnement, mais l'erreur d'une mesure peut avoir des conséquences importantes dans certains domaines. Dans une première partie, nous proposons, grâce à l'étude de mesures d'analyses sanguines réalisées au CHU de Clermont-Ferrand, une procédure permettant de détecter les dérives des analyseurs de laboratoires de biologie médicale, se basant sur les mesures d'analyses de patients. Après une analyse descriptive des données, la méthode mise en place, utilisant des méthodes de détection de ruptures de séries temporelles, est testée pour des simulations de ruptures représentant des décalages, des imprécisions ou des dérives d'analyseurs pour différents paramètres biologiques mesurés. La méthode est adaptée pour deux scénarios : lorsque l'on connaît ou non le service hospitalier des patients. L'étude est complétée par une analyse de l'impact de l'incertitude de mesure sur les analyses des patients. Dans une seconde partie nous étudions des mesures de formes de cendres volcaniques réalisées au Laboratoire Magmas et Volcans de l'Université Clermont Auvergne, dans le but de déterminer un lien entre les lieux de collecte et les formes des particules. Après avoir montré la dépendance entre ces paramètres, nous proposons, grâce une méthode de classification, un regroupement des particules représentant différentes populations dépendantes de la distance entre les lieux de collecte et le cratère du volcan.

This thesis is devoted to the study of the limits theorem : large and moderate déviations for some financial mathematicals estimators. In the first part, we studied the large and moderate deviations of the estimators of covariation and the realized (co)volatility obtained from the functional associated to two diffusion processes coupled in synchronous manner. The techniques used in this work are based, on the one hand, on those used in Djellout-Guillin-Wu and the subadditivity and the exponential approximation notion inspired by J. Najim results on the other hand. In the second part, we consider that ours two diffusion processes are observed in a nonsynchronized manner and on the establish the moderate deviations for the generalised bipower variation estimator and the Hayashi-Yoshida estimator. The results are obtained by using a new approach on the moderate deviations of the m−dependent random variables based on the Chen-Ledoux type condition. In the third and last part, we study the stable autoregressive process of order p where the driven noise is also given by a q-order autoregressive process. We prove the moderate deviations for some estimators associated with our model such as the Durbin-Watson statistic. The results are given in the case where the driven noise is the normally distributed then in the case where the driven noise satisfy a Chen-Ledoux type condition., Cette thèse est consacrée à l’étude de théorèmes limites : grandes déviations et déviations modérées pour des estimateurs liés à des modèles financiers. Dans une première partie, nous nous sommes intéressés à l’étude des déviations grandes et modérées des estimateurs de la covariation et de la (co)volatilité réalisée issus des fonctionnelles associées à deux processus de diffusion couplés de manière synchronisée. Les techniques utilisées dans ces travaux sont basées d’une part sur celles utilisées dans Djellout-Guillin-Wu et sur la sous additivité et sur la notion d’approximation exponentielle inspirées des travaux de J. Najim d’autre part.Dans une deuxième partie, on considère que les deux processus de diffusion sont observés de manière non synchronisée et on établit des déviations modérées pour l’estimateur de la variation généralisée et pour celui de Hayashi-Yoshida. Les résultats sont obtenus par l’utilisation d’une nouvelle approche sur les déviations modérées des variables aléatoires m−dépendantes vérifiant des conditions de type "Chen-Ledoux". Dans la troisième et dernière partie, on s’intéresse à l’étude processus autorégressif d’ordre p dont le bruit est un processus autorégressif d’ordre q. On montre des déviations modérées pour certains estimateurs associés à notre modèle dont la statistique de Durbin-Watson. Les résultats sont donnés dans le cas où le bruit est gaussien puis dans le cas de condition de type "Chen-Ledoux" portant sur le bruit.

The explicit control of the convergence of properly normalized sums of random variables, as well as the study of moderate deviation principle associated with these sums constitute the main subjects of this thesis. We mostly study two sort of processes. First, we are interested in processes labelled by binary tree, random or not. These processes have been introduced in the literature in order to study mechanism of the cell division. In Chapter 2, we study bifurcating Markov chains. These chains may be seen as an adaptation of "usual'' Markov chains in case the index set has a binary structure. Under uniform and non-uniform geometric ergodicity assumptions of an embedded Markov chain, we provide deviation inequalities and a moderate deviation principle for the bifurcating Markov chains. In chapter 3, we are interested in p-order bifurcating autoregressive processes (). These processes are an adaptation of p-order linear autoregressive processes in case the index set has a binary structure. We provide deviation inequalities, as well as an moderate deviation principle for the least squares estimators of autoregressive parameters of this model. In Chapter 4, we dealt with deviation deviation inequalities for bifurcating Markov chains on Galton-Watson tree. These chains are a generalization of the notion of bifurcating Markov chains in case the index set is a binary Galton-Watson tree. They allow, in case of cell division, to take into account cell's death. The main hypothesis that we do in this chapter are : uniform geometric ergodicity of an embedded Markov chain and the non-extinction of the associated Galton-Watson process. In Chapter 5, we are interested in first-order linear autoregressive models with correlated errors. More specifically, we focus on the Durbin-Watson statistic. The Durbin-Watson statistic is at the base of Durbin-Watson tests, which allow to detect serial correlation in the first-order autoregressive models. We provide a moderate deviation principle for this statistic. The proofs of moderate deviation principle of Chapter 2, 3 and 4 are essentially based on moderate deviation for martingales. To establish deviation inequalities, we use most the Azuma-Bennet-Hoeffding inequality and the binary structure of processes. Chapter 6 was born from the importance that explicit ergodicity of Markov chains has in Chapter 2. Since explicit geometric ergodicity of discrete and continuous time Markov processes has been well studied in the literature, we focused on the sub-exponential ergodicity of continuous time Markov Processes. We thus provide explicit rates for the sub-exponential convergence of a continuous time Markov process to its stationary distribution. The main hypothesis that we use are : existence of a Lyapunov fonction and of a minorization condition. The proofs are largely based on the coupling construction and the explicit control of the tail of the coupling time., Le contrôle explicite de la convergence des sommes convenablement normalisées de variables aléatoires, ainsi que l'étude du principe de déviations modérées associé à ces sommes constituent les thèmes centraux de cette thèse. Nous étudions principalement deux types de processus. Premièrement, nous nous intéressons aux processus indexés par un arbre binaire, aléatoire ou non. Ces processus ont été introduits dans la littérature afin d'étudier le mécanisme de la division cellulaire. Au chapitre 2, nous étudions les chaînes de Markov bifurcantes. Ces chaînes peuvent être vues comme une adaptation des chaînes de Markov "usuelles'' dans le cas où l'ensemble des indices à une structure binaire. Sous des hypothèses d'ergodicité géométrique uniforme et non-uniforme d'une chaîne de Markov induite, nous fournissons des inégalités de déviations et un principe de déviations modérées pour les chaînes de Markov bifurcantes. Au chapitre 3, nous nous intéressons aux processus bifurcants autorégressifs d'ordre p (). Ces processus sont une adaptation des processus autorégressifs linéaires d'ordre p dans le cas où l'ensemble des indices à une structure binaire. Nous donnons des inégalités de déviations, ainsi qu'un principe de déviations modérées pour les estimateurs des moindres carrés des paramètres "d'autorégression'' de ce modèle. Au chapitre 4, nous traitons des inégalités de déviations pour des chaînes de Markov bifurcantes sur un arbre de Galton-Watson. Ces chaînes sont une généralisation de la notion de chaînes de Markov bifurcantes au cas où l'ensemble des indices est un arbre de Galton-Watson binaire. Elles permettent dans le cas de la division cellulaire de prendre en compte la mort des cellules. Les hypothèses principales que nous faisons dans ce chapitre sont : l'ergodicité géométrique uniforme d'une chaîne de Markov induite et la non-extinction du processus de Galton-Watson associé. Au chapitre 5, nous nous intéressons aux modèles autorégressifs linéaires d'ordre 1 ayant des résidus corrélés. Plus particulièrement, nous nous concentrons sur la statistique de Durbin-Watson. La statistique de Durbin-Watson est à la base des tests de Durbin-Watson, qui permettent de détecter l'autocorrélation résiduelle dans des modèles autorégressifs d'ordre 1. Nous fournissons un principe de déviations modérées pour cette statistique. Les preuves du principe de déviations modérées des chapitres 2, 3 et 4 reposent essentiellement sur le principe de déviations modérées des martingales. Les inégalités de déviations sont établies principalement grâce à l'inégalité d'Azuma-Bennet-Hoeffding et l'utilisation de la structure binaire des processus. Le chapitre 5 est né de l'importance qu'a l'ergodicité explicite des chaînes de Markov au chapitre 3. L'ergodicité géométrique explicite des processus de Markov à temps discret et continu ayant été très bien étudiée dans la littérature, nous nous sommes penchés sur l'ergodicité sous-exponentielle des processus de Markov à temps continu. Nous fournissons alors des taux explicites pour la convergence sous exponentielle d'un processus de Markov à temps continu vers sa mesure de probabilité d'équilibre. Les hypothèses principales que nous utilisons sont : l'existence d'une fonction de Lyapunov et d'une condition de minoration. Les preuves reposent en grande partie sur la construction du couplage et le contrôle explicite de la queue du temps de couplage.

My Ph.D dissertation mainly focuses on long time behavior of Markov processes, functional inequalities and related techniques. More specifically, I will present the computable sub-exponential convergence rate of the Markov process in two approaches : Meyn-Tweedie’s method and (weak) hypocoercivity. The paper consists of three parts. In the first part, I will introduce some important results and related knowledge. Firstly, overviews of my research field are given. Exponential (or subexponential) convergence of Markov chains and (continuous time) Markov processes is a hot issue in probability. The traditional method - Meyn-Tweedie’s approach is widely applied for this problem. Most of the results about convergence rate is not explicit, and some of them will be introduced briefly. In addition,Lyapunov function is crucial in Meyn-Tweendie’s aproach, and it is also related to some functional inequalities (for example, Poincar´e inequality). The relationship of them will be given with results in L2 sense. Furthermore, as a example of kinetic Fokker-Planck equation, a computable result of exponential convergence of the solution of it will be introduced in Villani’ way - hypocoercivity. These contents are foundations of my work, and my destination is to study the sub-exponential decay. In the second part, it is my article cooperated with others about subexponential convergence rate of continuous time Markov processes. As we all know, the explicit results of convergence rate is about the exponential case. We extend them to sub-exponential case in Meyn-Tweedie’s approach. The key of the proof is the estimation of the hitting time to small set which was got by Douc, Fort and Guillin, for which we also propose an alternative simpler proof. We also use coupling construction as others and give a quantitative sub-exponential ergodicity. At last, we give some calculations for examples. In the last part, my second article deal with the kinetic Fokker-Planck equation. I extend the hypocoercivity to weak hypocoercivity which correspond to weak Poincar´e inequality. Through the extension, one can get the computable rate of convergence of the solution, which is also sub-exponential case. The convergence is in H1 sense and in L2 sense. In the end of this paper, I study the relative entropy case as C.Villani, and get convergence in entropy. Finally, I give two examples for potentials that implies weak Poincar´e inequality or weak logarithmic Sobolve inequality for invarient measure.; Ma thèse de doctorat se concentre principalement sur le comportement en temps long des processus de Markov, les inégalités fonctionnelles et les techniques relatives. Plus spécifiquement, Je vais présenter les taux de convergence sous-exponentielle explicites des processus de Markov dans deux approches : la méthode Meyn-Tweedie et l’hypocoercivité (faible). Le document se divise en trois parties. Dans la première partie, Je vais présenter quelques résultats importants et des connaissances connexes. D’abord, un aperçu de mon domaine de recherche sera donné. La convergence exponentielle (ou sous-exponentielle) des chaînes de Markov et des processus de Markov (à temps continu) est un sujet d’actualité dans la théorie des probabilité. La méthode traditionnelle développée et popularisée par Meyn-Tweedie est largement utilisée pour ce problème. Dans la plupart des résultats, le taux de convergence n’est pas explicite, et certains d’entre eux seront brièvement présentés. De plus, la fonction de Lyapunov est cruciale dans l’approche Meyn-Tweedie, et elle est aussi liée à certaines inégalités fonctionnelles (par exemple, inégalité de Poincaré). Cette relation entre fonction de Lyapounov et inégalités fonctionnelles sera donnée avec les résultats au sens L2. En outre, pour l’exemple de l’équation cinétique de Fokker-Planck, un résultat de convergence exponentielle explicite de la solution sera introduite à la manière de Villani : l’hypocoercivité. Ces contenus sont les fondements de mon travail, et mon but est d’étudier la décroissance sous-exponentielle. La deuxième partie, fait l’objet d’un article écrit en coopération avec d’autres sur les taux de convergence sous-exponentielle explicites des processus de Markov à temps continu. Comme nous le savons, les résultats sur les taux de convergence explicites ont été donnés pour le cas exponentiel. Nous les étendons au cas sous-exponentielle par l’approche Meyn-Tweedie. La clé de la preuve est l’estimation du temps de passage dans un ensemble ”petite”, obtenue par Douc, Fort et Guillin, mais pour laquelle nous donnons une preuve plus simple. Nous utilisons aussi la construction du couplage et donnons une ergodicité sous exponentielle explicite. Enfin, nous donnons quelques applications numériques. Dans la dernière partie, mon second article traite de l’équation cinétique de Fokker-Planck. Je prolonge l’hypocoercivité à l’hypocoercivité faible qui correspond à inégalité de Poincaré faible. Grâce à cette extension, on peut obtenir le taux de convergence explicite de la solution, dans des cas sous-exponentiels. La convergence est au sens H1 et au sens L2. A la fin de ce document, j’étudie le cas de l’entropie relative comme Villani, et j’obtiens la convergence au sens de l’entropie. Enfin, Je donne deux exemples pour les potentiels qui impliquent l’inégalité de Poincaré faible ou l’inégalité de Sobolev logarithmique faible pour la mesure invariante.

This thesis is devoted to the study of some asymptotic properties of the p-th order autoregressive process. The latter usually designates a random sequence (Yₙ) defined on ℕ or ℤ and completely described by a linear combination of its p last values and a white noise (εₙ). All through this manuscript, one is concerned with two main issues related to the study of such processes: serial correlation and stationarity. We intend, by way of introduction, to give a necessary overview of the usual properties of the autoregressive process. The two following chapters are dedicated to inferential consequences coming from the presence of a significative autoregression in the disturbance (εₙ) for p=1 on the one hand, and then for any p, in the stable framework. These results enable us to give a new light on some statistical procedures such as the Durbin-Watson test and the H-test. In this autocorrelated noise framework, we complete the study by a set of moderate deviation principles on our estimates. Then, we tackle a continuous-time equivalent of the autoregressive process. The latter is described by a stochastic differential equation and its solution is the well-known Ornstein-Uhlenbeck process. In the case where the Ornstein-Uhlenbeck process is itself driven by an Ornstein-Uhlenbeck process, one deals with the serial correlation issue for the continuous-time process. Hence, we infer some statistical properties of such models, keeping the parallel with the discrete-time framework studied in the previous chapters as an objective. Finally, the last chapter is entirely devoted to the stationarity issue. We consider the general autoregressive process with a polynomial trend of order r driven by a random walk of order d. The convergence results in the unstable framework generalize the Leybourne and McCabe test and some angles of the KPSS test. Many graphs obtained by simulations come to strengthen the results established all along the study.; Cette thèse est dévolue à l'étude de certaines propriétés asymptotiques du processus autorégressif d'ordre p. Ce dernier qualifie communément une suite aléatoire (Yₙ) définie sur ℕ ou ℤ et entièrement décrite par une combinaison linéaire de ses p valeurs passées, perturbée par un bruit blanc (εₙ). Tout au long de ce mémoire, nous traitons deux problématiques majeures de l'étude de tels processus : l'autocorrélation résiduelle et la stationnarité. Nous proposons en guise d'introduction un survol nécessaire des propriétés usuelles du processus autorégressif. Les deux chapitres suivants sont consacrés aux conséquences inférentielles induites par la présence d'une autorégression significative dans la perturbation (εₙ) pour p=1 tout d'abord, puis pour une valeur quelconque de p, dans un cadre de stabilité. Ces résultats nous permettent d'apposer un regard nouveau et plus rigoureux sur certaines procédures statistiques bien connues sous la dénomination de test de Durbin-Watson et de H-test. Dans ce contexte de bruit autocorrélé, nous complétons cette étude par un ensemble de principes de déviations modérées liées à nos estimateurs. Nous abordons ensuite un équivalent en temps continu du processus autorégressif. Ce dernier est décrit par une équation différentielle stochastique et sa solution est plus connue sous le nom de processus d'Ornstein-Uhlenbeck. Lorsque le processus d'Ornstein-Uhlenbeck est lui-même engendré par une diffusion similaire, cela nous permet de traiter la problématique de l'autocorrélation résiduelle dans le processus à temps continu. Nous inférons dès lors quelques propriétés statistiques de tels modèles, gardant pour objectif le parallèle avec le cas discret étudié dans les chapitres précédents. Enfin, le dernier chapitre est entièrement dévolu à la problématique de la stationnarité. Nous nous plaçons dans le cadre très général où le processus autorégressif possède une tendance polynomiale d'ordre r tout en étant engendré par une marche aléatoire intégrée d'ordre d. Les résultats de convergence que nous obtenons dans un contexte d'instabilité généralisent le test de Leybourne et McCabe et certains aspects du test KPSS. De nombreux graphes obtenus en simulations viennent conforter les résultats que nous établissons tout au long de notre étude.

This thesis explores the links between stochastic calculus and analysis, in a Riemannian geometric framework. We are working on extending known results and tried and tested methods for the Euclidean space Rn into new results and methods for Riemannian manifolds. We consider two kinds of interactions. On the one hand, we study the stochastic interpretation of semi-groups and its applications to functional inequalities such as Poincaré and FKG. We study intertwining relations between diffusion and deformed parallel transport, between generators and between semi-groups. The classical criterion ensuring these relations is the Bakry-Émery criterion. Our main contribution is a generalisation of this criterion by the twisting method. We give a general condition to obtain intertwining, functional inequality and spectral gap results. We present how to use this theoretical result on explicit examples. Our method illustrates its efficiency by improving previously known results on generalized Cauchy measures. On the other hand, we study the Brenier-Schrödinger problem, seen as a relaxation of the minimization problem associated with Navier-Stokes equations. Our study takes place within the framework of compact manifolds with boundaries and we address twomain questions. Are the solutions of the Brenier-Schrödinger problem solutions of the Navier-Stokes equations and in which sense? Does the Brenier-Schrödinger problem admit a (unique?) solution? This work generalises previously known results on the Euclidean and torus framework. Our two main contributions are the study of the behaviour of velocities at the boundaries of the domain and the quotient method which allows to obtain spaces on which the incompressible Brenier-Schrödinger problem admits a unique solution.; Cette thèse explore les liens entre le calcul stochastique et l’analyse, dans un cadre géométrique riemannien. Nous nous attelons à étendre des résultats connus et des méthodes rodées, pour l’espace euclidien Rn, en de nouveaux résultats et méthodes pour les variétés riemanniennes. Les interactions considérés dans cette thèse seront de deux natures. D’une part, nous étudions l’interprétation stochastique des semi-groupes, de l’équation de la chaleur et ses applications aux inégalités fonctionnelles telles que Poincaré and FKG. Nous étudions les entrelacements entre diffusion et transport parallèle déformé, entre générateurs et entre semi-groupes. Le critère classique assurant ces relations est le critère de Bakry-Émery. Notre contribution principale est une généralisation de ce critère par la méthode de torsion (twisting). Nos donnons une condition générale pour obtenir des résultats d’entrelacement, d’inégalité fonctionnelle ou de trou spectral. Nous présentons comment utiliser ce résultat théorique sur des exemples explicites. Notre méthode illustre alors son efficacité en améliorant les résultats précédant sur les mesures de Cauchy généralisée. D’autre part, nous étudions le problème de Brenier-Schrödinger, vu comme la relaxation du problème de minimisation associé aux équations de Navier-Stokes. Notre étude se place dans le cadre des variétés compactes à bords et nous traitons deux principales questions : les solutions du problèmes de Brenier-Schrödinger sont-elles solutions (et en quel sens?) des équations de Navier-Stokes et le problème de Brenier-Schrödinger admet-il une (unique?) solution? Ce travail généralise des résultats précédents dans le cadre euclidien ou le cadre du tore Tn. Nos deux principales contributions sont l’étude du comportement des vitesses aux frontières du domaine et la méthode de quotient qui permet d’obtenir des espaces sur lequel le problème de Brenier-Schrödinger incompressible admet une unique solution.