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AnnalesÉcoles d'ingénieurs

X-ENS MP 2018 — Maths C

Chaînes de Markov réversibles et semi-groupe d'Ornstein-Uhlenbeck · 6 pages

Deux parties indépendantes. La première étudie une chaîne de Markov Xn=F(Xn−1,Un)X_n = F(X_{n-1}, U_n) de matrice de transition PP réversible par rapport à une probabilité π\pi : invariance et unicité de π\pi, irréductibilité, puis, sur un espace fini, symétrie de PP pour ⟨⋅,⋅⟩π\langle \cdot, \cdot \rangle_\pi et convergence géométrique de la loi de XnX_n vers π\pi. La seconde étudie le noyau de la chaleur γt\gamma_t et le semi-groupe Ptf=γt∗fP_t f = \gamma_t * f, puis le semi-groupe d'Ornstein-Uhlenbeck QtQ_t, son générateur Lf=f′′−xf′Lf = f'' - xf' et démontre l'inégalité de Poincaré gaussienne Var⁡(f)⩽∫f′2 dγ1\operatorname{Var}(f) \leqslant \int f'^2 \,\mathrm{d}\gamma_1 ainsi que la décroissance Var⁡(Qtf)⩽e−2tVar⁡(f)\operatorname{Var}(Q_t f) \leqslant e^{-2t} \operatorname{Var}(f).

Le sujet, partie par partie

Partie I — Chaînes de Markov réversibles p. 1–3

Chaînes de Markov · Théorème spectral · Espaces préhilbertiens et euclidiens · Conditionnement et indépendance · Matrices stochastiques et bistochastiques — chaîne de Markov réversible, matrice de transition, probabilité invariante, irréductibilité, trou spectral, convergence vers l'équilibre

Partie II-A — Noyau de la chaleur et convolution p. 4–5

Semi-groupes et générateurs · Intégrales à paramètre · Transformées de Fourier et de Laplace · Équations aux dérivées partielles · Loi normale et vecteurs gaussiens · Convergence dominée — noyau de la chaleur, produit de convolution, convolution de gaussiennes, équation de la chaleur, dérivation sous l'intégrale

Partie II-B — Semi-groupe d'Ornstein-Uhlenbeck et inégalité de Poincaré p. 5–6

Semi-groupes et générateurs · Inégalités fonctionnelles · Intégrales à paramètre · Loi normale et vecteurs gaussiens · Intégrales multiples · Inégalité de Cauchy-Schwarz · Équations aux dérivées partielles — semi-groupe d'Ornstein-Uhlenbeck, inégalité de Poincaré gaussienne, mesure gaussienne, intégration par parties gaussienne, décroissance exponentielle de la variance

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