1. Mouvement brownien branchant et autres modèles hiérarchiques en physique statistique
- Author
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Pain, Michel, Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations (LPSM (UMR_8001)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Sorbonne Université, Zhan Shi, Département de Mathématiques et Applications - ENS Paris (DMA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations (LPSM UMR 8001), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Zhan Shi(zhan.shi@upmc.fr), and ANR-16-CE93-0003,MALIN,Marches aléatoires en interaction(2016)
- Subjects
Temperature chaos ,extreme value theory ,fluctuations ,MSC 2010: 60J80, 60F17, 60K35 (35K57, 82B44, 82D30, 60G70, 60J70) ,Sélection ,selection ,Derrida--Retaux model ,valeurs extrêmes ,Martingale dérivée ,F- KPP equation ,limites d’échelle ,[MATH.MATH-MP]Mathematics [math]/Mathematical Physics [math-ph] ,Spin glasses ,processus de Lévy 1-stable ,Fluctuations 1-stable ,1-stable Lévy process ,Derrida-Retaux model ,exactly solvable model ,discrete Gaussian free field ,modèle de Derrida--Retaux ,Scaling limits ,équation F-KPP ,champ libre gaussien discret ,marche aléatoire branchante ,modèle exactement soluble ,Derivative martingale ,Mouvement brownien branchant ,Transition de phase ,Verres de spin ,[MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR] ,phase transition ,martingale ad- ditive ,Branching Brownian motion ,Branching random walk ,Chaos en température ,Modèle de Derrida-Retaux ,additive martingale - Abstract
Introduction en français, puis les chapitres suivants en anglais.; Branching Brownian motion (BBM) is a particle system, where particles move and reproduce randomly. Firstly, we study precisely the phase transition occuring for this particle system close to its minimum, in the setting of the so-called near-critical case. Then, we describe the universal 1-stable fluctuations appearing in the front of BBM and identify the typical behavior of particles contributing to them. A version of BBM with selection, where particles are killed when going down at a distance larger than L from the highest particle, is also sudied: we see how this selection rule affects the speed of the fastest individuals in the population, when L is large. Thereafter, motivated by temperature chaos in spin glasses, we study the 2-dimensional discrete Gaussian free field, which is a model with an approximative hierarchical structure and properties similar to BBM, and show that, from this perspective, it behaves differently than the Random Energy Model. Finally, the last part of this thesis is dedicated to the Derrida-Retaux model, which is also defined by a hierarchical structure. We introduce a continuous time version of this model and exhibit a family of exactly solvable solutions, which allows us to answer several conjectures stated on the discrete time model.; Le mouvement brownien branchant (BBM) est un système de particules se déplaçant et se reproduisant aléatoirement. En premier lieu, nous étudions avec précision la transition de phase qui a lieu au sein de ce système de particules près de son minimum, en se plaçant dans le cas dit presque-critique. Ensuite, nous décrivons les fluctuations 1-stable universelles qui apparaissent dans le front du BBM, ainsi que le comportement typique des particules qui y contribuent. Une version du BBM avec sélection est également étudiée, où les particules sont tuées quand elles descendent à une distance L de la particule la plus haute : nous verrons comment cette règle de sélection affecte la vitesse de déplacement des individus les plus rapides quand L est grand. Puis, sous l'angle de la question du chaos en température pour les verres de spin, nous comparons le champ libre gaussien discret en dimension 2, un modèle possèdant une structure hiérarchique approximative et des propriétés très proches de celles du BBM, avec le Random Energy Model. Finalement, le dernier chapitre porte sur le modèle de Derrida-Retaux, qui est également défini par une structure hiérarchique. Nous introduisons une version continue de ce modèle, possèdant une famille exactement soluble de solutions qui permet de répondre à différentes conjectures existantes sur le modèle discret.
- Published
- 2019