Literatura científica selecionada sobre o tema "Équations de Fokker-Planck stochastiques"

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux aspects théoriques liés à une nouvelle classe d’équations différentielles stochastiques appelées modèles stochastiques lagrangiens. Ces modèles ont notamment été introduits pour modéliser les propriétés de particules associées à des écoulements turbulents. Motivés par une application récente de ces modèles dans le cadre du développement de méthodes de raffinement d’échelles pour la prévision météorologie, nous considérons également l’introduction de conditions aux bords dans les dynamiques. Dans le cadre des équations non linéaires de type McKean, les modèles stochastiques lagrangiens désignent une classe particulière de dynamique non linéaire due à la présence dans les coefficients de distribution conditionnelle. Dans des cas simplifiés, nous établissons le caractère bien posé de ces dynamiques et leur approximation particulaire. Concernant l’introduction de conditions aux bords, nous construisons un modèle stochastique confiné pour la condition prototype de « non perméabilité en moyenne ». Dans le cas où le domaine de confinement est l’hyperplan, nous obtenons un résultat d’existence et d’unicité des dynamiques considérées, et montrons que la condition de bord est satisfaite. Pour des domaines généraux, nous étudions l’équation de McKean-Vlasov-Fokker-Planck conditionnelle satisfaite par la loi des systèmes. Nous développons les notions de sur- et sous-solutions maxwelliennes, donnant l’existence de bornes gaussiennes sur la solution de l’équation
In this thesis, we are interested in theoretical aspects related to a new class of stochastic differential equations referred as Lagrangian stochastic models. These models have been introduced to model the properties of particles issued from turbulent flows. Motivated by a recent application of the Lagrangien models to the context of downscaling methods for weather forecasting, we also consider the introduction of boundary conditions in the dynamics. In the frame of nonlinear McKean equations, the Lagrangian stochastic models provide a particular case of non-linear dynamics due to the presence ion the coefficients of conditional distribution. For simplified cases, we establish a well-posedness result and particle approximations. In concern of boundary conditions, we construct a confined stochastic system within general domain for the prototypic “mean no-permeability” condition. In the case where the confinement domain is the hyper plane, we obtain existence and uniqueness results for the considered dynamics, and prove the accuracy of our model. For more general domains, we study the conditional McKean-Vlasov-Fokker-Planck equation satisfied by the law of the systems. We develop the notions of super- and sub-Maxwellians solutions, ensuring the existence of Gaussian bounds for the solution of the equation

Cette thèse présente quelques résultats dans le domaine des équations aux dérivées partielles stochastiques. Une majeure partie d'entre eux concerne l'étude de limites diffusives de modèles cinétiques perturbés par un terme aléatoire. On présente également un résultat de régularité pour une classe d'équations aux dérivées partielles stochastiques ainsi qu'un résultat d'existence et d'unicité de mesures invariantes pour une équation de Fokker-Planck stochastique. Dans un premier temps, on présente trois travaux d'approximation-diffusion dans le contexte stochastique. Le premier s'intéresse au cas d'une équation cinétique avec opérateur de relaxation linéaire dont l'équilibre des vitesses a un comportement de type puissance à l'infini. L'équation est perturbée par un processus Markovien. Cela donne lieu à une limite fluide stochastique fractionnaire. Les deux autres résultats concernent l'étude de l'équation de transfert radiatif qui est un problème cinétique non linéaire. L'équation est bruitée dans un premier temps avec un processus de Wiener cylindrique et dans un second temps par un processus Markovien. Dans les deux cas, on obtient à la limite une équation de Rosseland stochastique. Dans la suite, on présente un résultat de régularité pour les équations aux dérivées partielles quasi-linéaires de type parabolique dont la partie aléatoire est gouvernée par un processus de Wiener cylindrique. Enfin, on étudie une équation de Fokker-Planck qui présente un terme de forçage aléatoire régi par un processus de Wiener cylindrique. On prouve d'une part l'existence et l'unicité des solutions de ce problème et d'autre part l'existence et l'unicité de mesures invariantes pour la dynamique de cette équation
This thesis presents several results about stochastic partial differential equations. The main subject is the study of diffusive limits of kinetic models perturbed with a random term. We also present a result about the regularity of a class of stochastic partial differential equations and a result of existence and uniqueness of invariant measures for a stochastic Fokker-Planck equation.First, we give three results of approximation-diffusion in a stochastic context. The first one deals with the case of a kinetic equation with a linear operator of relaxation whose velocity equilibrium has a power tail distribution at ininity. The equation is perturbed with a Markovian process. This gives rise to a stochastic fluid fractional limit. The two remaining results consider the case of the radiative transfer equation which is a non-linear kinetic equation. The equation is perturbed successively with a cylindrical Wiener process and with a Markovian process. In both cases, we are led to a stochastic Rosseland fluid limit.Then, we introduce a result of regularity for a class of quasilinear stochastic partial differential equations of parabolic type whose random term is driven by a cylindrical Wiener process.Finally, we study a Fokker-Planck equation with a noisy force governed by a cylindrical Wiener process. We prove existence and uniqueness of solutions to the problem and then existence and uniqueness of invariant measures to the equation

Les équations aux dérivées partielles (e. D. P. ) a condition initiale aléatoire interviennent dans la modélisation de certains phénomènes physiques complexes tels que la turbulence. La caractérisation de la loi des solutions, ou solution statistique, a fait l'objet de nombreux travaux théoriques. Toutefois, il est souvent difficile d'estimer la précision des méthodes usuelles de simulation des solutions moyennes de l'e. D. P, ou moments de la solution statistique. Cette thèse est constituée de deux parties : nous commençons par présenter la théorie des solutions statistiques, en particulier dans le cas de l'équation du tourbillon d'un fluide incompressible dans le plan. Cet exemple nous amené a considérer, dans la seconde partie de ce mémoire, le problème modèle d'une équation de Mckean-Vlasov a condition initiale aléatoire. En supposant que les coefficients de l'équation sont lipschitziens et bornes, nous montrons qu'elle admet une unique solution statistique dont les moments peuvent être représentes a l'aide d'un processus de diffusion non linéaire. Nous déduisons de cette interprétation une méthode particulaire stochastique pour la simulation des moments. Son originalité est que les poids d'interaction entre les particules sont des variables aléatoires, définies à partir d'estimateurs non paramétriques d'une fonction de régression. Enfin, nous étudions la vitesse de convergence (théorique et numérique) de la méthode pour différentes familles de poids.

Dans cette thèse, on s'intéresse à l'application du calcul fractionnaire en analyse stochastique. Dans la première partie, on donne une extension de la définition de l'opérateur différentiel fractionnaire multidimensionnel de Riesz-Feller. Cet opérateur généralise certains opérateurs fractionnaires et certains opérateurs pseudodifférentiels connus. Des équations fractionnaires de type Fokker-Plank sont étudiées selon l'approche probabiliste et l'approche quasi probabiliste. En particulier, les solutions sont représentées via des processus de Lévy stables et des fonctions généralisant de la fonction d'Airy. Dans la deuxième partie, on étudie des équations stochastiques aux dérivées partielles fractionnaires unidimensionnelles perturbées par un bruit blanc en temps et en espace. On démontre l'existence et l'unicité des solutions champs et des solutions L2 sous différentes conditions de Lipschtz. Les exposants de Hölder spatial et temporel des solutions champs sont obtenus. De plus, on démontre l'équivalence entre différentes définitions de solutions L2. En particulier, on applique la transformée de Fourier pour donner un sens à certaines équations stochastiques aux dérivées partielles fractionnaires
This thesis treats application of fractional calculus in stochastic analysis. In the first part, the definition of the the multidimensional Riesz-Feller fractional differential operator is extended to higher order. The operator obtained generalizes several known fractional differential and pseudodifferential operators. High order fractional Fokker-Plank equations are studied in both the probabilistic and the quasiprobabilistic approaches. In particular, the solutions are represented via stable Lévy processes and generalization of Airy's function. In the second part, onedimensional stochastic fractional partial differential equations perturbed by space-time white noise are considered. The existence and the uniqueness of field solutions and of L2solutions are proved under different Lipschtz conditions. Spatial and temporal Hölder exponents of the field solutions are obtained. Further, equivalence between several definitions of L2solutions is proven. In particular, Fourier transform is used to give meaning to some stochastic fractional partial differential equations

En physique statistique computationnelle, de bonnes techniques d'échantillonnage sont nécessaires pour obtenir des propriétés macroscopiques à travers des moyennes sur les états microscopiques. La principale difficulté est que ces états microscopiques sont généralement regroupés autour de configurations typiques, et un échantillonnage complet de l'espace configurationnel est donc typiquement très complexe à réaliser. Des techniques ont été proposées pour échantillonner efficacement les états microscopiques dans l'ensemble canonique. Un exemple important de quantités d'intérêt dans un tel cas est l'énergie libre. Le calcul d'énergie libre est très important dans les calculs de dynamique moléculaire, afin d'obtenir une description réduite d'un système physique complexe de grande dimension. La première partie de cette thèse est consacrée à une extension de la méthode adaptative de force biaisante classique (ABF), qui est utilisée pour calculer l'énergie libre associée à la mesure de Boltzmann-Gibbs et une coordonnée de réaction. Le problème de cette méthode est que le gradient approché de l'énergie libre, dit force moyenne, n'est pas un gradient en général. La contribution à ce domaine, présentée dans le chapitre 2, est de projeter la force moyenne estimée sur un gradient en utilisant la décomposition de Helmholtz. Dans la pratique, la nouvelle force gradient est obtenue à partir de la solution d'un problème de Poisson. En utilisant des techniques d'entropie, on étudie le comportement à la limite de l'équation de Fokker-Planck non linéaire associée au processus stochastique. On montre la convergence exponentielle vers l'équilibre de l'énergie libre estimée, avec un taux précis de convergence en fonction des constantes de l'inégalité de Sobolev logarithmiques des mesures canoniques conditionnelles à la coordonnée de réaction. L'intérêt de la méthode d'ABF projetée par rapport à l'approche originale ABF est que la variance de la nouvelle force moyenne est plus petite. On observe que cela implique une convergence plus rapide vers l'équilibre. En outre, la méthode permet d'avoir accès à une estimation de l'énergie libre en tout temps. La deuxième partie (voir le chapitre 3) est consacrée à étudier l'existence locale et globale, l'unicité et la régularité des solutions d'une équation non linéaire de Fokker-Planck associée à la méthode adaptative de force biaisante. Il s'agit d'un problème parabolique semilinéaire avec une non-linéarité non locale. L'équation de Fokker-Planck décrit l'évolution de la densité d'un processus stochastique associé à la méthode adaptative de force biaisante. Le terme non linéaire est non local et est utilisé lors de la simulation afin d'éliminer les caractéristiques métastables de la dynamique. Il est lié à une espérance conditionnelle qui définit la force biaisante. La preuve est basée sur des techniques de semi-groupe pour l'existence locale en temps, ainsi que sur une estimée a priori utilisant une sursolution pour montrer l'existence globale
In computational statistical physics, good sampling techniques are required to obtain macroscopic properties through averages over microscopic states. The main difficulty is that these microscopic states are typically clustered around typical configurations, and a complete sampling of the configurational space is thus in general very complex to achieve. Techniques have been proposed to efficiently sample the microscopic states in the canonical ensemble. An important example of quantities of interest in such a case is the free energy. Free energy computation techniques are very important in molecular dynamics computations, in order to obtain a coarse-grained description of a high-dimensional complex physical system. The first part of this thesis is dedicated to explore an extension of the classical adaptive biasing force (ABF) technique, which is used to compute the free energy associated to the Boltzmann-Gibbs measure and a reaction coordinate function. The problem of this method is that the approximated gradient of the free energy, called biasing force, is not a gradient. The contribution to this field, presented in Chapter 2, is to project the estimated biasing force on a gradient using the Helmholtz decomposition. In practice, the new gradient force is obtained by solving Poisson problem. Using entropy techniques, we study the longtime behavior of the nonlinear Fokker-Planck equation associated with the ABF process. We prove exponential convergence to equilibrium of the estimated free energy, with a precise rate of convergence in terms of the Logarithmic Sobolev inequality constants of the canonical measure conditioned to fixed values of the reaction coordinate. The interest of this projected ABF method compared to the original ABF approach is that the variance of the new biasing force is smaller, which yields quicker convergence to equilibrium. The second part, presented in Chapter 3, is dedicated to study local and global existence, uniqueness and regularity of the mild, Lp and classical solution of a nonlinear Fokker-Planck equation, arising in an adaptive biasing force method for molecular dynamics calculations. The partial differential equation is a semilinear parabolic initial boundary value problem with a nonlocal nonlinearity and periodic boundary conditions on the torus of dimension n, as presented in Chapter 3. The Fokker-Planck equation rules the evolution of the density of a given stochastic process that is a solution to Adaptive biasing force method. The nonlinear term is non local and is used during the simulation in order to remove the metastable features of the dynamics

L'objectif de notre thèse de

doctorat est d’étudier et de décrire les propriétés chimiques et mé-

caniques du moteur moléculaire F1 -ATPase. Le moteur F1 -ATPase

est un moteur rotatif, d’aspect sphérique et d’environ 10 nanomètre

de rayon, qui utilise l’énergie de l’hydrolyse de l’ATP comme car-

burant moléculaire.

Des questions fondamentales se posent sur le fonctionnement de

ce moteurs et sur la quantité de travail qu’il peut fournir. Il s’agit

de questions qui concernent principalement la thermodynamique

des processus irréversibles. De plus, comme ce moteur est de

taille nanométrique, il est fortement influencé par les fluctuations

moléculaires, ce qui nécessite une approche stochastique.

C’est en créant deux modéles stochastiques complémentaires de

ce moteur que nous avons contribué à répondre à ces questions

fondamentales.

Le premier modèle discuté au chapitre 5 de la thèse, est un mod-

èle continu dans le temps et l’espace, décrit par des équations de

Fokker-Planck, est construit sur des résultats expérimentaux.

Ce modèle tient compte d’une description explicite des fluctua-

tions affectant le degré de liberté mécanique et décrit les tran-

sitions entre les différents états chimiques discrets du moteur,

par un processus de sauts aléatoires entre premiers voisins. Nous

avons obtenus des résultats précis concernant la chimie d’hydrolyse

et de synthèse de l’ATP, et pour les dépendences du moteur en les

différentes variables mécaniques, à savoir, la friction et le couple

de force extérieur, ainsi que la dépendence en la température.

Les résultats que nous avons obtenus avec ce modèle sont en ex-

cellent accord avec les observations expérimentales.

Le second modèle est discret dans l’espace et continu dans le

temps et est décrit dans le chapitre 6. L’analyse des résultats

obtenus par simulations numériques montre que le modèle est

en accord avec les observations expérimentales et il permet en

outre de dériver des grandeurs thermodynamiques analytique-

ment, décrites au chapitre 4, ce que le modèle continu ne permet

pas.

La comparaison des deux modèles révele la nature du fonction-

nement du moteur, ainsi que son régime de fonctionnement loin

de l’équilibre. Le second modèle a éte soumis récemment pour

publication.
Doctorat en Sciences
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L’objet principal de cette thèse est un problème d’évolution dans L1(Rd) d’une EDP du type ∂tu(t, x) =1/2xΔβ(u(t, x)), (t, x) ∈ ]0, T ] × Rexpd. (PDE). Dans cette thèse, on s’est intéressé à des compléments théoriques relatifs à la représentation (probabiliste) de cette équation par un processus de diffusion non-linéaire lorsque le coefficient est discontinu ou dans le cas β(u) = um, 0 < m < 1 (« fast diffusion equation »). Bien que les résultats théoriques sont en grande partie en dimension d = 1, nous avons établi au passage un théorème d’unicité pour une équation multi-dimensionnelle de type Fokker-Planck à coefficients mesurables, éventuellement non-bornés et non-dégénérés. Ce théorème est un outil fondamental pour la représentation probabiliste. Nous avons aussi établi des estimations de la densité (via calcul de Malliavin) de la solution d’une EDS à coefficients lisses non-bornés, bien qu’avec toute dérivée bornée. L’objectif principal de la thèse consiste cependant dans l’implémentation d’un algorithme de systèmes de particules en interaction qui approche les solutions de l’EDP. Des comparaisons avec des méthodes déterministes ont été effectuées. Ceci a été mis en oeuvre dans les cas unidimensionnel et multidimensionnel
The main object of this thesis is an evolution problem in L1(Rd) of the type ∂tu(t, x) =1/2xΔβ(u(t, x)), (t, x) ∈ ]0, T ] × Rexpd. (PDE). In our work, we have investigated some theoretical complements related to the (probabilistic) representation of that equation, via a non-linear diffusion process, when the coefficient β is discontinuous or in the case β(u) = um, 0 < m < 1 (“fast diffusion equation”). Even though the theoretical results concern essentially dimension d = 1, we have also establi- shed a uniqueness theorem for a multidimensional Fokker-Planck type with measurable, possibly unbounded and degenerated coefficients. This has been an important tool for the probabilistic representation. We have also established some density estimates (via Malliavin calculus) of the solution of an SDE with smooth unbounded coefficients, with bounded derivatives of each order, uniformly with respect to the initial condition. The main objective of the thesis consists however in the implementation of an interactive particle system algorithm, which approaches the solutions of the PDE. Comparison with recent deterministic numerical techniques have been performed. This has been done in the one dimensional and multidimensional cases

Cette thèse traite du comportement en temps long des équations stochastiques de Fokker-Planck en présence d’un bruit commun additif et présente des méthodes statistiques pour estimer la mesure invariante des processus de diffusion ergodiques multidimensionnels à partir de données bruitées. Dans la première partie, nous analysons les équations différentielles partielles stochastiques de type Fokker-Planck non linéaires, obtenues comme la limite du champ moyen de systèmes de particules en interaction dirigés par des bruits browniens idiosyncrasiques et en présence de bruit commun. Nous établissons des conditions sous lesquelles l’ajout d’un bruit commun promet de restaurer l’unicité de la mesure invariante. La principale difficulté provient de la dimension finie du bruit commun, alors que la variable d’état- interprétée comme la loi marginale conditionnelle du système compte tenu du bruit commun - opère dans un espace de dimension infinie. Nous démontrons que l’unicité est rétablie dès lors que le terme d’interaction du champ moyen attire le système vers sa moyenne conditionnelle (par rapport au bruit commun), en particulier lorsque l’intensité du bruit idiosyncrasique est faible, qui sont des cas typiques de perte d’unicité en l’absence de bruit commun. Dans la deuxième partie, nous développons une méthodologie statistique afin d’approximer la mesure invariante d’un processus de diffusion à partir d’observations bruitées et discrètes de ce même processus. Cette méthode implique une technique de pré-moyennage des données qui réduit l’intensité du bruit tout en conservant les caractéristiques analytiques et les propriétés asymptotiques du signal sous-jacent. Nous étudions le taux de convergence de cet estimateur, qui dépend de la régularité anisotrope de la densité et de l’intensité du bruit. Nous établissons ensuite des conditions sur l’intensité du bruit qui permettent d’obtenir des taux de convergence comparables à ceux des cas sans bruit. Enfin, nous démontrons une inégalité de concentration de type Bernstein pour notre estimateur, ce qui promet de mettre en place une procédure adaptative pour la sélection de la fenêtre du noyau
This thesis deals with the long-time behavior of stochastic Fokker-Planck equations with additive common noise and presents statistical methods for estimating the invariant measure of multidimensional ergodic diffusion processes from noisy data. In the first part, we analyze stochastic Fokker-Planck Partial Differential Equations (SPDEs), obtained as the mean-field limit of interacting particle systems influenced by both idiosyncratic and common Brownian noises. We establish conditions under which the addition of common noise restores uniqueness if the invariant measure. The main challenge arises from the finite-dimensional nature of the common noise, while the state variable — interpreted as the conditional marginal law of the system given the common noise — operates within an infinite-dimensional space. We demonstrate that uniqueness is restored if the mean field interaction term attracts the system towards its conditional mean given the common noise, particularly when the intensity of the idiosyncratic noise is small. In the second part, we develop a new statistical methodology using kernel density estimation to effectively approximate the invariant measure from noisy observations, highlighting the crucial role of the underlying Markov structure in the denoising process. This method involves a pre-averaging technique that proficiently reduces the intensity of the noise while maintaining the analytical characteristics and asymptotic properties of the underlying signal. We investigate the convergence rate of our estimator, which depends on the anisotropic regularity of the density and the intensity of the noise. We establish noise intensity conditions that allow for convergence rates comparable to those in noise-free environments. Additionally, we demonstrate a Bernstein concentration inequality for our estimator, leading to an adaptive procedure for selecting the kernel bandwidth

La thèse vise à étudier une classe de processus stochastiques à valeurs dans l’espace des mesures de probabilité sur la droite réelle, appelé espace de Wasserstein lorsqu'il est muni de la métrique de Wasserstein W2. Ce travail aborde principalement les questions suivantes : comment construire effectivement des processus stochastiques vérifiant des propriétes diffusives à valeurs dans un espace de dimension infinie ? existe-t-il une forme d’unicité, forte ou faible, satisfaite par certains processus ainsi construits ? peut-on établir des propriétés régularisantes de ces diffusions, en particulier le forçage stochastique d’équations de McKean-Vlasov ou des formules d’intégration par parties de BismutElworthy ? Le chapitre I propose une construction alternative, par approximations lisses, du système de particules défini par Konarovskyi et von Renesse, et appelé ci-après modèle coalescent. Le modèle coalescent est un processus aléatoire à valeurs dans l'espace de Wasserstein, satisfaisant une formule de type Itô sur cet espace et dont les déviations en temps petit sont régies par la métrique de Wasserstein, par analogie avec les déviations en temps court du mouvement brownien standard gouvernées par la métrique euclidienne. L’approximation régulière construite dans cette thèse partage ces propriétés diffusives et est obtenue par lissage des coefficients de l’équation différentielle stochastique satisfaite par le modèle coalescent. Cette variante présente l’avantage principal de satisfaire des résultats d’unicité demeurant ouverts pour le modèle coalescent. De plus, à de petites modifications de sa structure près, cette diffusion lissée possède des propriétés régularisantes : c'est précisément l’objet de l’étude des chapitres II à IV. Dans le chapitre II, on perturbe une équation de McKean-Vlasov mal posée par une de ces versions lissées du modèle coalescent, afin d’en restaurer l’unicité. Le lien est fait avec les résultats récents (Jourdain, Mishura-Veretennikov, Chaudru de Raynal-Frikha, Lacker, RöcknerZhang) où l'unicité d'une solution est démontrée lorsque le bruit est de dimension finie et le coefficient de dérive est lipschitzien en distance de variation totale en la variable de mesure. Dans notre cas, la diffusion sur l'espace de Wasserstein permet de régulariser le champ de vitesse en l'argument de mesure et ainsi de traiter des fonctions de dérive de faible régularité à la fois en la variable d'espace et de mesure. Enfin, les chapitres III et IV étudient, pour une diffusion définie sur l'espace de Wasserstein du cercle, les propriétés de régularisation du semi-groupe associé. Utilisant dans le chapitre III le calcul différentiel sur l’espace de Wasserstein introduit par Lions, on établit une inégalité de Bismut-Elworthy, contrôlant le gradient du semi-groupe aux points de l’espace des mesures de probabilité qui ont une densité assez régulière. Dans le chapitre IV, la vitesse d’explosion lorsqu'on fait tendre la variable temporelle vers zéro est améliorée sous certaines conditions de régularité supplémentaires. On déduit de ces résultats des estimations a priori pour une EDP posée sur l’espace de Wasserstein et dirigée par la diffusion sur le tore mentionnée ci-dessus, dans le cas homogène (chapitre III) et avec un terme source non trivial (chapitre IV)
The aim of this thesis is to study a class of diffusive stochastic processes with values in the space of probability measures on the real line, called Wasserstein space if it is endowed with the Wasserstein metric W2. The following issues are mainly addressed in this work: how can we effectively construct a stochastic process satisfying diffusive properties with values in a space of infinite dimension? is there a form of uniqueness, in a strong or a weak sense, satisfied by some of those processes? do those diffusions own smoothing properties, e.g. regularization by noise of McKean-Vlasov equations or e.g. BismutElworthy integration by parts formulae? Chapter I introduces an alternative construction, by smooth approximations, of the particle system defined by Konarovskyi and von Renesse, hereinafter designed by coalescing model. The coalescing model is a random process with values in the Wasserstein space, following an Itô-like formula on that space and whose short-time deviations are governed by the Wasserstein metric, by analogy with the short-time deviations of the standard Brownian motion governed by the Euclidean metric. The regular approximation constructed in this thesis shares those diffusive properties and is obtained by smoothing the coefficients of the stochastic differential equation satisfied by the coalescing model. The main benefit of this variant is that it satisfies uniqueness results which are still open for the coalescing model. Moreover, up to small modifications of its structure, that smooth diffusion owns regularizing properties: this is precisely the object of study of chapters II to IV. In chapter II, an ill-posed McKean-Vlasov equation is perturbed by one of those smooth versions of the coalescing model, in order to restore uniqueness. A connection is made with recent results (Jourdain, Mishura-Veretennikov, Chaudru de Raynal-Frikha, Lacker, Röckner-Zhang) where uniqueness of a solution is proved when the noise is finite dimensional and the drift coefficient is Lipschitz-continuous in total variation distance in its measure argument. In our case, the diffusion on the Wasserstein space allows to mollify the velocity field in its measure argument and so to handle with drift functions having low regularity in both space and measure variables. Lastly, chapters III and IV are dedicated to the study, for a diffusion defined on the Wasserstein space of the circle, of the smoothing properties of the associated semi-group. Applying in chapter III the differential calculus on the Wasserstein space introduced by Lions, a Bismut-Elworthy inequality is obtained, controlling the gradient of the semi-group at those points of the space of probability measures that have a sufficiently smooth density. In chapter IV, a better explosion rate when time tends to zero is established under additional regularity conditions. This leads to a priori estimates for a PDE defined on the Wasserstein space and governed by the diffusion on the torus mentioned above, in the homogeneous case (chapter III) and in the case of a non-trivial source term (chapter IV)

Ce travail de thèse a pour objet l'étude de modèles markoviens qui résultent de la prise en compte d'incertitudes dans des systèmes possédant une dynamique hybride : entrées bruitées, dynamique mal connue, ou évènements aléatoires par exemple. De tels modèles, parfois qualifiés de Systèmes Hybrides Stochastiques (SHS), sont utilisés principalement en automatique et en recherche opérationnelle.

Nous introduisons dans la première partie du mémoire la notion de processus diffusif par morceaux, qui fournit un cadre théorique général qui unifie les différentes classes de modèles "hybrides" connues dans la littérature. Différents aspects de ces modèles sont alors envisagés, depuis leur construction mathématique (traitée grâce au théorème de renaissance pour les processus de Markov) jusqu'à l'étude de leur générateur étendu, en passant par le phénomène de Zénon.

La deuxième partie du mémoire s'intéresse plus particulièrement à la question de la "propagation de l'incertitude", c'est-à-dire à la manière dont évolue la loi marginale de l'état au cours du temps. L'équation de Fokker-Planck-Kolmogorov (FPK) usuelle est généralisée à diverses classes de processus diffusifs par morceaux, en particulier grâce aux notions d'intensité moyenne de sauts et de courant de probabilité. Ces résultats sont illustrés par deux exemples de modèles multidimensionnels, pour lesquels une résolution numérique de l'équation de FPK généralisée a été effectuée grâce à une discrétisation en volumes finis. La comparaison avec des méthodes de type Monte-Carlo est également discutée à partir de ces deux exemples.