We consider the totally asymmetric simple exclusion process (TASEP) with non-random initial condition and density $\lambda$ on $\mathbb{Z}_{-}$ and $\rho$ on $\mathbb{Z}_{+}$, and a second class particle initially at the origin. For $\lambda<\rho$, there is a shock and the second class particle moves with speed $1-\lambda-\rho$. For large time $t$, we show that the position of the second class particle fluctuates on the $t^{1/3}$ scale and determine its limiting law. We also obtain the limiting distribution of the number of steps made by the second class particle until time $t$.

On considère le processus d’exclusion simple totalement asymétrique avec des condition initiales déterministes, densité $\lambda$ sur $\mathbb{Z}_{-}$ et $\rho$ sur $\mathbb{Z}_{+}$. Initialement on place une particule de deuxième classe à l’origine. Si $\lambda<\rho$, un choc est créé et la particule de deuxième classe le suit avec vitesse $1-\lambda-\rho$. Dans la limite $t\to\infty$, on démontre que les fluctuations de la position de la particule de deuxième classe sont de l’ordre $t^{1/3}$ et on obtient sa loi limite. On détermine aussi la loi limite du nombre de sauts faits par la particule de deuxième classe jusqu’à l’instant $t$.

We study homogenization properties of the discrete Laplace operator with random conductances on a large domain in $\mathbb{Z}^{d}$. More precisely, we prove almost-sure homogenization of the discrete Poisson equation and of the top of the Dirichlet spectrum.

We assume that the conductances are stationary, ergodic and nearest-neighbor conductances are positive. In contrast to earlier results, we do not require uniform ellipticity but certain integrability conditions on the lower and upper tails of the conductances. We further allow jumps of arbitrary length.

Without the long-range connections, the integrability condition on the lower tail is optimal for spectral homogenization. It coincides with a necessary condition for the validity of a local central limit theorem for the random walk among random conductances. As an application of spectral homogenization, we prove a quenched large deviation principle for the normalized and rescaled local times of the random walk in a growing box.

Our proofs are based on a compactness result for the Laplacian’s Dirichlet energy, Poincaré inequalities, Moser iteration and two-scale convergence.

Nous considérons les propriétés d’homogénéisation de l’opérateur de Laplace discret avec des conductances aléatoires. Nous démontrons l’homogénéisation de l’équation de Poisson discrète et des plus hauts éléments du spectre de l’opérateur de Dirichlet dans un domaine limité.

Nous supposons les conductances stationnaires, ergodiques et strictement positives à plus proches voisins. Comparé aux résultats précédents, nous remplaçons l’ellipticité uniforme par des conditions d’intégrabilité des moments des conductances. De plus, nous autorisons des sauts de tailles arbitraires.

En l’absence de sauts longs, les conditions sur les moments sont optimales pour l’homogénéisation spectrale. Elles correspondent à la condition nécessaire du théorème central limite pour les marches aléatoires en conductances aléatoires. Nous utilisons l’homogénéisation spectrale pour démontrer un principe de grandes déviations gelé pour le temps local normalisé de la marche aléatoire dans une suite croissante de boites.

Nos démonstrations sont basées sur un résultat de compacité pour l’énergie de Dirichlet, les inégalités de Poincaré, l’itération de Moser et la convergence à deux échelles.

We consider Activated Random Walk (ARW), a particle system with mass conservation, on the cycle $\mathbb{Z}/n\mathbb{Z}$. One starts with a mass density $\mu >0$ of initially active particles, each of which performs a simple symmetric random walk at rate one and falls asleep at rate $\lambda >0$. Sleepy particles become active on coming in contact with other active particles. There have been several recent results concerning fixation/non-fixation of the ARW dynamics on infinite systems depending on the parameters $\mu $ and $\lambda $. On the finite graph $\mathbb{Z}/n\mathbb{Z}$, unless there are more than $n$ particles, the process fixates (reaches an absorbing state) almost surely in finite time. In a first rigorous result for a finite system, establishing well known beliefs in the statistical physics literature, we show that the number of steps the process takes to fixate is linear in $n$ (up to poly-logarithmic terms), when the density is sufficiently low compared to the sleep rate, and exponential in $n$ when the sleep rate is sufficiently small compared to the density, reflecting the fixation/non-fixation phase transition in the corresponding infinite system as established in (Invent. Math. 188 (2012) 127–150).

Nous considérons la marche aléatoire activée (Activated Random Walk, ARW), un système de particules avec conservation de masse sur le cycle $\mathbb{Z}/n\mathbb{Z}$. Partant d’un état initial avec une densité $\mu >0$ de particules actives, chacune d’entre elles évolue selon une marche simple symétrique à taux $1$, et s’endort à taux $\lambda >0$. Les particules endormies deviennent actives lorsqu’elles entrent en contact avec d’autres particules actives. Plusieurs résultats récents se sont penchés sur la fixation ou la non-fixation de la dynamique en volume infini, en fonction des paramètres $\mu $ et $\lambda $. Sur le graphe fini $\mathbb{Z}/n\mathbb{Z}$, à moins qu’il y ait plus de $n$ particules, le processus se fixe (en atteignant un état absorbant) presque sûrement en temps fini. Nous établissons un premier résultat rigoureux sur ces systèmes finis, confirmant des prédictions bien connues de la littérature de physique statistique, en montrant que le nombre d’étapes avant fixation est linéaire en $n$ (à des termes poly-logarithmiques près) lorsque la densité est suffisamment petite par rapport au taux d’endormissement, et exponentielle en $n$ lorsque le taux d’endormissement est suffisamment petit par rapport à la densité, ce qui reflète la transition de phase entre fixation et non-fixation établie dans (Invent. Math. 188 (2012) 127–150) pour le système infini.

In this paper, we study the small noise behaviour of solutions of a non-linear second order Langevin equation $\ddot{x}^{\varepsilon}_{t}+|\dot{x}^{\varepsilon}_{t}|^{\beta}=\dot{Z}^{\varepsilon}_{\varepsilon t}$, $\beta\in\mathbb{R}$, driven by symmetric non-Gaussian Lévy processes $Z^{\varepsilon}$. This equation describes the dynamics of a one-degree-of-freedom mechanical system subject to non-linear friction and noisy vibrations. For a compound Poisson noise, the process $x^{\varepsilon}$ on the macroscopic time scale $t/\varepsilon$ has a natural interpretation as a non-linear filter which responds to each single jump of the driving process. We prove that a system driven by a general symmetric Lévy noise exhibits essentially the same asymptotic behaviour under the principal condition $\alpha+2\beta<4$, where $\alpha\in[0,2]$ is the “uniform” Blumenthal–Getoor index of the family $\{Z^{\varepsilon}\}_{\varepsilon>0}$.

Dans cet article, nous étudions le comportement du bruit des solutions d’une équation de Langevin non linéaire du second ordre $\ddot{x}^{\varepsilon}_{t}+|\dot{x}^{\varepsilon}_{t}|^{\beta}=\dot{Z}^{\varepsilon}_{\varepsilon t}$, $\beta\in\mathbb{R}$, dirigée par un processus de Lévy $Z^{\varepsilon}$ symétrique et non Gaussien. Cette équation décrit la dynamique d’un système mécanique à un degré de liberté soumis à un frottement non linéaire et à des vibrations aléatoires. Pour un bruit de Grenaille (quantique, shot noise), le processus $x^{\varepsilon}$ sur l’échelle de temps macroscopique $t/\varepsilon$ s’interprète naturellement comme un filtre non linéaire qui réagit à chaque saut du processus $Z$. Nous montrons qu’un système conduit par un bruit de Lévy symétrique présente le même comportement asymptotique sous la condition principale $\alpha+2\beta<4$, où $\alpha\in[0,2]$ est l’indice Blumenthal–Getoor « uniforme » de la famille $\{Z^{\varepsilon}\}_{\varepsilon>0}$.

This paper is concerned with parametric inference for a stochastic differential equation driven by a pure-jump Lévy process, based on high frequency observations on a fixed time period. Assuming that the Lévy measure of the driving process behaves like that of an $\alpha$-stable process around zero, we propose an estimating functions based method which leads to asymptotically efficient estimators for any value of $\alpha\in(0,2)$ and does not require any integrability assumptions on the process. The main limit theorems are derived thanks to a control in total variation distance between the law of the normalized process, in small time, and the $\alpha$-stable distribution. This method is an alternative to the non Gaussian quasi-likelihood estimation method proposed by Masuda (Stochastic Process. Appl. (2018) To appear) where the Blumenthal–Getoor index $\alpha$ is restricted to belong to the interval $[1,2)$.

Dans cet article, nous étudions l’estimation des paramètres d’une équation différentielle stochastique dirigée par un processus de saut pur, à partir d’observations hautes fréquences du processus sur un intervalle de temps fixe. En supposant que la mesure de Lévy du processus de saut qui dirige l’équation se comporte autour de zéro comme la mesure de Lévy d’un processus $\alpha$-stable, nous proposons une méthode d’estimation basée sur des fonctions estimantes qui conduit à des estimateurs asymptotiquement efficaces des paramètres de tendance et d’échelle, pour toute valeur de $\alpha\in(0,2)$, et qui ne nécessite pas de conditions d’intégrabilité du processus. Les principaux résultats asymptotiques sont obtenus grâce à un contrôle en variation totale entre la loi du processus renormalisé, en temps petit, et la loi $\alpha$-stable. Cette méthode est une alternative à la méthode de quasi-vraisemblance non gaussienne proposée par Masuda (Stochastic Process. Appl. (2018) To appear), où l’indice de Blumenthal–Getoor $\alpha$ appartient à l’interval $[1,2)$.

We consider fragmentations of an $\mathbb{R}$-tree $T$ driven by cuts arriving according to a Poisson process on $T\times[0,\infty)$, where the first co-ordinate specifies the location of the cut and the second the time at which it occurs. The genealogy of such a fragmentation is encoded by the so-called cut-tree, which was introduced by Bertoin and Miermont (Ann. Appl. Probab. 23 (4) (2013) 1469–1493) for a fragmentation of the Brownian continuum random tree. The cut-tree was generalised by Dieuleveut (Ann. Appl. Probab. 25 (4) (2015) 2215–2262) to a fragmentation of the $\alpha$-stable trees, $\alpha\in(1,2)$, and by Broutin and Wang (Bernoulli 23 (4A) (2017) 2380–2433) to the inhomogeneous continuum random trees of Aldous and Pitman (Probab. Theory Related Fields 118 (4) (2000) 455–482). In the first two cases, the projections of the forest-valued fragmentation processes onto the sequence of masses of their constituent subtrees yield an important family of examples of Bertoin’s self-similar fragmentations (Ann. Inst. Henri Poincaré Probab. Stat. 38 (3) (2002) 319–340); in the first case the time-reversal of the fragmentation gives an additive coalescent. Remarkably, in all of these cases, the law of the cut-tree is the same as that of the original $\mathbb{R}$-tree.

In this paper, we develop a clean general framework for the study of cut-trees of $\mathbb{R}$-trees. We then focus particularly on the problem of reconstruction: how to recover the original $\mathbb{R}$-tree from its cut-tree. This has been studied in the setting of the Brownian CRT by Broutin and Wang (Electron. J. Probab. 22 (2017) 80), who prove that it is possible to reconstruct the original tree in distribution. We describe an enrichment of the cut-tree transformation, which endows the cut-tree with information we call a consistent collection of routings. We show this procedure is well-defined under minimal conditions on the $\mathbb{R}$-trees. We then show that, for the case of the Brownian CRT and the $\alpha$-stable trees with $\alpha\in(1,2)$, the original tree and the Poisson process of cuts thereon can both be almost surely reconstructed from the enriched cut-trees. For the latter results, our methods make essential use of the self-similarity and re-rooting invariance of these trees.

Nous considérons des fragmentations d’un $\mathbb{R}$-arbre $T$ dirigées par des coupures qui arrivent selon un processus de Poisson sur $T\times[0,\infty)$, où la première composante désigne le point auquel se produit la coupure et le deuxième, l’instant auquel elle a lieu. La généalogie d’une telle fragmentation est codée par l’arbre des coupes, qui a été introduit par Bertoin et Miermont (Ann. Appl. Probab. 23 (4) (2013) 1469–1493) pour une fragmentation de l’arbre brownien. L’arbre des coupes a ensuite été généralisé par Dieuleveut (Ann. Appl. Probab. 25 (4) (2015) 2215–2262) à une fragmentation des arbres $\alpha$-stables, pour $\alpha\in(1,2)$, et par Broutin et Wang (Bernoulli 23 (4A) (2017) 2380–2433) aux arbres continus inhomogènes d’Aldous et Pitman (Probab. Theory Related Fields 118 (4) (2000) 455–482). Dans les deux premiers cas, l’évolution de la suite des masses des sous-arbres apparaissant dans le processus de fragmentation constitue une famille importante de processus de fragmentation auto-similaires de Bertoin (Ann. Inst. Henri Poincaré Probab. Stat. 38 (3) (2002) 319–340); dans le premier cas, une fois inversée dans le temps, la fragmentation devient un coalescent additif. Remarquablement, dans tous ces cas, la loi de l’arbre des coupes est la même que celle du $\mathbb{R}$-arbre initial.

Dans cet article, nous développons un cadre général pour l’étude de l’arbre des coupes d’un $\mathbb{R}$-arbre. Par la suite, nous nous concentrons particulièrement sur le problème de la reconstruction : comment retrouver le $\mathbb{R}$-arbre initial à partir de son arbre des coupes. Ce problème a été étudié pour l’arbre brownien par Broutin et Wang (Electron. J. Probab. 22 (2017) 80), qui démontrent qu’il est possible de reconstruire l’arbre initial en loi. Nous décrivons un enrichissement de la construction de l’arbre des coupes, qui dote l’arbre des coupes d’une structure supplémentaire que nous appelons une collection cohérente de routages. Nous démontrons que ce procédé est bien défini sous des conditions minimales sur le $\mathbb{R}$-arbre. Ensuite, nous démontrons que pour l’arbre brownien ainsi que pour l’arbre $\alpha$-stable avec $\alpha\in(1,2)$, l’arbre initial muni de son processus de Poisson de coupures peut être reconstruit presque sûrement à partir de l’arbre des coupes enrichi. Pour ces derniers résultats, nous utilisons de façon essentielle l’auto-similarité et l’invariance par réenracinement de ces $\mathbb{R}$-arbres aléatoires.

We prove a large deviation principle for a sequence of point processes defined by Gibbs probability measures on a Polish space. This is obtained as a consequence of a more general Laplace principle for the non-normalized Gibbs measures. We consider four main applications: Conditional Gibbs measures on compact spaces, Coulomb gases on compact Riemannian manifolds, the usual Gibbs measures in the Euclidean space and the zeros of Gaussian random polynomials. Finally, we study the generalization of Fekete points and prove a deterministic version of the Laplace principle known as $\Gamma$-convergence. The approach is partly inspired by the works of Dupuis and co-authors. It is remarkably natural and general compared to the usual strategies for singular Gibbs measures.

On montre un principe de grandes déviations pour une suite de processus ponctuels définis par des mesures de probabilités de Gibbs dans un espace polonais. Il est obtenu comme conséquence d’un principe de Laplace pour des mesures de Gibbs non normalisées. On considère quatre applications: Des mesures de Gibbs conditionnées dans des espaces compacts, des gaz de Coulomb sur des variétés riemanniennes compactes, les mesures de Gibbs habituelles sur l’espace euclidien et les zéros des polynômes aléatoires gaussiens. Finalement, on étudie la généralisation des points Fekete et on prouve une version déterministe du principe de Laplace appelée $\Gamma$-convergence. Notre approche est partiellement inspirée par les travaux de Dupuis et ses coauteurs. C’est notablement naturelle et générale en comparaison avec les stratégies habituelles pour les mesures de Gibbs singulières.

We access the edge of Gaussian beta ensembles with one spike by analyzing high powers of the associated tridiagonal matrix models. In the classical cases $\beta =1,2,4$, this corresponds to studying the fluctuations of the largest eigenvalues of additive rank one perturbations of the GOE/GUE/GSE random matrices. In the infinite-dimensional limit, we arrive at a one-parameter family of random Feynman–Kac type semigroups, which features the stochastic Airy semigroup of Gorin and Shkolnikov (Ann. Probab. 46 (2018) 2287–2344) as an extreme case. Our analysis also provides Feynman–Kac formulas for the spiked stochastic Airy operators, introduced by Bloemendal and Virág (Probab. Theory Related Fields 156 (2013) 795–825). The Feynman–Kac formulas involve functionals of a reflected Brownian motion and its local times, thus, allowing to study the limiting operators by tools of stochastic analysis. We derive a first result in this direction by obtaining a new distributional identity for a reflected Brownian bridge conditioned on its local time at zero. A key feature of our proof consists of a novel strong invariance result for certain non-negative random walks and their occupation times that is based on the Skorokhod reflection map.

Nous accédons à l’extrémité du spectre des ensembles bêta gaussiens avec perturbation de rang un par l’entremise de grandes puissances des matrices tridiagonales qui y sont associées. Pour les valeurs traditionnelles $\beta =1,2,4$, ceci correspond à l’étude des fluctuations des valeurs propres maximales des matrices aléatoires GOE/GUE/GSE assujetties à une perturbation additive de rang un. En dimensions infinies, nos résultats nous mènent vers une famille de semi-groupes de type Feynman–Kac qui, dans un cas extrême, correspond au stochastic Airy semigroup introduit par Gorin et Shkolnikov (Ann. Probab. 46 (2018) 2287–2344). De plus, nos résultats ont pour corollaire des formules de Feynman–Kac pour les spiked stochastic Airy operators introduits par Bloemendal et Virág (Probab. Theory Related Fields 156 (2013) 795–825). Ces formules sont exprimées à l’aide de certaines fonctionnelles du mouvement brownien réfléchi et de ses temps locaux. Ce faisant, les opérateurs en question peuvent être étudiés à l’aide du calcul stochastique. Nous obtenons un premier résultat dans cette lignée en démontrant une nouvelle identité décrivant la distribution du mouvement brownien réfléchi ayant été conditionné sur son temps local à zéro. La principale innovation de notre démonstration consiste en la preuve d’un nouveau résultat sur l’approximation forte du mouvement brownien réfléchi et de son temps local par une marche aléatoire non négative en utilisant la méthode de réflexion de Skorokhod.

Reflected diffusions in convex polyhedral domains arise in a variety of applications, including interacting particle systems, queueing networks, biochemical reaction networks and mathematical finance. Under suitable conditions on the data, we establish pathwise differentiability of such a reflected diffusion with respect to its defining parameters – namely, its initial condition, drift and diffusion coefficients, and (oblique) directions of reflection along the boundary of the domain. We characterize the right-continuous regularization of a pathwise derivative of the reflected diffusion as the pathwise unique solution to a constrained linear stochastic differential equation with jumps whose drift and diffusion coefficients, domain and directions of reflection depend on the state of the reflected diffusion. Previous work in the multidimensional context has been largely restricted to the study of differentiability of stochastic flows for (normally) reflected Brownian motions. A key difficulty is to identify a suitable linearization of the dynamics of the local time process, especially in the presence of a non-smooth boundary. We take a new approach that uses properties of directional derivatives of the associated extended Skorokhod map, and their characterization in terms of the so-called derivative problem. The proof involves establishing certain path properties of the reflected diffusion at nonsmooth parts of the boundary of the polyhedral domain, which may be independent interest, and proving that pathwise derivatives of reflected diffusions can be characterized in terms of directional derivatives of the extended Skorokhod map. As a corollary, we obtain a probabilistic representation for derivatives of expectations of functionals of reflected diffusions, which is useful for sensitivity analysis of reflected diffusions.

Les diffusions réfléchies dans les domaines polyhédriques convexes apparaissent dans diverses applications, notamment les systèmes de particules, les réseaux de files d’attente, les réseaux de réaction biochimique et la finance mathématique. Dans des conditions appropriées sur les données, nous établissons la différentiabilité selon la trajectoire d’une telle diffusion réfléchie par rapport à ses paramètres de définition, tel que sa condition initiale, ses coefficients de dérive et de diffusion et ses directions (obliques) de réflexion le long des limites du domaine. Nous caractérisons la régularisation continue droite d’une dérivée selon la trajectorie de la diffusion réfléchie comme solution unique à une équation différentielle stochastique linéaire contrainte avec sauts dont les coefficients de dérive et de diffusion, le domaine et les directions de réflexion dépendent de l’état de la diffusion réfléchie. Les travaux antérieurs dans le contexte multidimensionnel ont été en grande partie limités à l’étude de la différentiabilité des flux stochastiques des mouvements browniens (normalement) réfléchis. Une difficulté essentielle consiste à identifier une linéarisation appropriée de la dynamique du processus de temps local, en particulier en présence d’une frontière non lisse. Nous adoptons une nouvelle approche qui utilise les propriétés des dérivées directionnelles de l’application de Skorokhod étendue associée et leur caractérisation en termes d’une problème dérivé. La preuve implique l’établissement de certaines propriétés des trajectoires de la diffusion réfléchie aux frontieres non lisses du domaine polyhédral, qui peut être un resultat d’intérêt indépendant, et de démontrer que les dérivées selon la trajectorie des diffusions réfléchies peuvent être caractérisées en termes de dérivées directionnelles de l’application de Skorokhod étendu. En corollaire, nous obtenons une représentation probabiliste pour les dérivées des valeurs d’attendues des fonctionnelles de diffusions réfléchies, ce qui est utile pour l’analyse de sensibilité des diffusions réfléchies.

We consider one-dimensional Mott variable-range hopping. This random walk is an effective model for the phonon-induced hopping of electrons in disordered solids within the regime of strong Anderson localization at low carrier density. We introduce a bias and prove the linear response as well as the Einstein relation, under an assumption on the exponential moments of the distances between neighboring points. In a previous paper (Ann. Inst. Henri Poincaré Probab. Stat. 54 (2018) 1165–1203) we gave conditions on ballisticity, and proved that in the ballistic case the environment viewed from the particle approaches, for almost any initial environment, a given steady state which is absolutely continuous with respect to the original law of the environment. Here, we show that this bias-dependent steady state has a derivative at zero in terms of the bias (linear response), and use this result to get the Einstein relation. Our approach is new: instead of using e.g. perturbation theory or regeneration times, we show that the Radon–Nikodym derivative of the bias-dependent steady state with respect to the equilibrium state in the unbiased case satisfies an $L^{p}$-bound, $p>2$, uniformly for small bias. This $L^{p}$-bound yields, by a general argument not involving our specific model, the statement about the linear response.

Nous considérons le modèle « Mott variable-range hopping ». Cette marche aléatoire décrit la conduction des electrons dans des solides désordonnés dans le régime de localisation forte d’Anderson lorsque la densité des porteurs de charge est faible. En particulier, nous considérons une marche aléatoire de Mott unidimensionelle soumise à un champ extérieur. Sous une hypothèse à propos des moments exponentiels de la distance entre les points consécutifs, nous montrons la réponse linéaire et la relation d’Einstein. Dans un travail précedent, voir (Ann. Inst. Henri Poincaré Probab. Stat. 54 (2018) 1165–1203), nous avons donné des conditions pour la ballisticité de la marche. En plus, nous avons montré que l’environnement vu de la particule converge en loi (pour presque tous les points de départ) vers une mesure invariante (état stationnaire) qui est absolument continue par rapport à la loi originale de l’environnement. Ici, nous montrons que cet état stationnaire a une dérivée en zéro par rapport au bias (réponse linéaire), et nous utilisons ce résultat pour démontrer la relation d’Einstein. Notre méthode est nouvelle : au lieu d’utiliser des arguments perturbatifs ou des temps de régéneration, nous donnons une borne en $L^{p}$, $p>2$, pour la densité de l’état stationnaire par rapport à la mesure invariante sans biais. Cette borne est uniforme dans le biais pour des biais qui sont proches de zéro. L’argument pour déduire la réponse linéaire de cette borne est général et ne dépend pas des détails de notre modèle.

We consider self-loops and multiple edges in the configuration model as the size of the graph tends to infinity. The interest in these random variables is due to the fact that the configuration model, conditioned on being simple, is a uniform random graph with prescribed degrees. Simplicity corresponds to the absence of self-loops and multiple edges.

We show that the number of self-loops and multiple edges converges in distribution to two independent Poisson random variables when the second moment of the empirical degree distribution converges. We also provide estimations on the total variation distance between the numbers of self-loops and multiple edges and their limits, as well as between the sum of these values and the Poisson random variable to which this sum converges to. This revisits previous works of Bollobás, of Janson, of Wormald and others. The error estimates also imply sharp asymptotics for the number of simple graphs with prescribed degrees.

The error estimates follow from an application of the Stein–Chen method for Poisson convergence, which is a novel method for this problem. The asymptotic independence of self-loops and multiple edges follows from a Poisson version of the Cramér–Wold device using thinning, which is of independent interest.

When the degree distribution has infinite second moment, our general results break down. We can, however, prove a central limit theorem for the number of self-loops, and for the multiple edges between vertices of degrees much smaller than the square root of the size of the graph. Our results and proofs easily extend to directed and bipartite configuration models.

Nous considérons les boucles et les arêtes multiples dans le modèle de configuration lorsque la taille du graphe tend vers l’infini. L’intérêt de ces variables aléatoires est dû au fait que le modèle de configuration, conditionné à la simplicité, est un graphe aléatoire uniforme avec des degrés prescrits. La simplicité correspond à l’absence des boucles et des arêtes multiples.

Nous montrons que le nombre des boucles et des arêtes multiples converge en loi vers deux variables aléatoires indépendantes qui suivent des lois de Poisson lorsque le moment d’ordre 2 de la loi empirique des degrés converge. Nous fournissons aussi des estimations des distances de variation totale entre les nombres des boucles et des arêtes multiples et leurs limites, ainsi qu’entre la somme de ces nombres et la variable aléatoire, qui suit une loi de Poisson, vers laquelle converge cette somme. Cela revisite les œuvres précédentes de Bollobás comme de Janson, de Wormald, et d’autres. Les estimations d’erreur impliquent également une asymptotique précise pour le nombre de graphes simples avec des degrés prescrits.

Les estimations d’erreur découlent d’une application de la méthode de Stein–Chen pour la convergence vers une loi de Poisson, qui est une nouvelle méthode pour ce problème. L’indépendance asymptotique des boucles et des arêtes multiples suit à partir d’une version Poisson du dispositif Cramér–Wold utilisant l’amincissement, qui est intéressant en lui-même.

Lorsque la loi des degrés a un moment d’ordre 2 infini, nos résultats généraux échouent. Nous pouvons, cependant, prouver un théorème de la limite centrale pour le nombre des boucles, et pour les arêtes multiples entre sommets avec degrés beaucoup plus petits que la racine carrée de la taille du graphe. Nos résultats et preuves peuvent facilement s’étendre aux modèles de configuration orientés et bipartis.

We investigate the motion of an inert (massive) particle being impinged from below by a particle performing (reflected) Brownian motion. The velocity of the inert particle increases in proportion to the local time of collisions and decreases according to a constant downward gravitational acceleration. We study fluctuations and strong laws of the motion of the particles. We further show that the joint distribution of the velocity of the inert particle and the gap between the two particles converges in total variation distance to a stationary distribution which has an explicit product form.

Nous étudions le mouvement d’une particule inerte (massive) qui est frappé par en dessous par une particule effectuant un mouvement brownien (réfléchi). La vitesse de la particule inerte augmente proportionnellement au temps local des collisions et diminue en fonction d’une accélération gravitationnelle constante vers le bas. Nous étudions les fluctuations et les lois fortes du mouvement des particules. Enfin, nous montrons que la distribution conjointe de la vitesse de la particule inerte et de l’écart entre les deux particules converge pour la distance de variation totale vers une distribution stationnaire qui a une forme produit explicite.

Reflected Brownian motion (RBM) in a wedge is a 2-dimensional stochastic process $Z$ whose state space in $\mathbb{R}^{2}$ is given in polar coordinates by $S=\{(r,\theta):r\geq0,0\leq\theta\leq\xi\}$ for some $0<\xi<2\pi$. Let $\alpha=(\theta_{1}+\theta_{2})/\xi$, where $-\pi/2<\theta_{1},\theta_{2}<\pi/2$ are the directions of reflection of $Z$ off each of the two edges of the wedge as measured from the corresponding inward facing normal. We prove that in the case of $1<\alpha<2$, RBM in a wedge is a Dirichlet process. Specifically, its unique Doob-Meyer type decomposition is given by $Z=X+Y$, where $X$ is a two-dimensional Brownian motion and $Y$ is a continuous process of zero energy. Furthermore, we show that for $p>\alpha$, the strong $p$-variation of the sample paths of $Y$ is finite on compact intervals, and, for $0<p\leq\alpha$, the strong $p$-variation of $Y$ is infinite on $[0,T]$ whenever $Z$ has been started from the origin. We also show that on excursion intervals of $Z$ away from the origin, $(Z,Y)$ satisfies the standard Skorokhod problem for $X$. However, on the entire time horizon $(Z,Y)$ does not satisfy the standard Skorokhod problem for $X$, but nevertheless we show that it satisfies the extended Skorkohod problem.

Le mouvement Brownien réfléchi (RBM) dans un coin est un processus stochastique 2-dimensionnel $Z$ dont l’espace d’états dans $\mathbb{R}^{2}$ est donné en coordonnées polaires par $S=\{(r,\theta):r\geq0,0\leq\theta\leq\xi\}$ pour un $0<\xi<2\pi$. Soit $\alpha=(\theta_{1}+\theta_{2})/\xi$, où $-\pi/2<\theta_{1},\theta_{2}<\pi/2$ sont les angles de réflexion de $Z$ sur chacun des côtés du cône, mesurés à partir des normales rentrantes correspondantes. Nous montrons que dans le cas $1<\alpha<2$, le RBM dans un coin est un processus de Dirichlet. Plus précisément, son unique décomposition de Doob-Meyer est donnée par $Z=X+Y$, où $X$ est un mouvement brownien 2-dimensionnel et $Y$ est un processus continu d’énergie zéro. De plus, nous montrons que pour $p>\alpha$, la $p$-variation forte des trajectoires de $Y$ est finie sur les intervalles compacts, et, pour $0<p\leq\alpha$, la $p$-variation forte de $Y$ est infinie sur $[0,T]$ dès que $Z$ est issu de l’origine. Nous montrons aussi que sur les intervalles d’excursions de $Z$ en dehors de l’origine, $(Z,Y)$ satisfait le problème de Skorokhod standard pour $X$. Sur l’intervalle de temps infini, $(Z,Y)$ ne satisfait pas le problème de Skorokhod standard pour $X$, mais satisfait néanmoins le problème de Skorokhod étendu.

The Random Walk Metropolis (RWM) algorithm is a Metropolis–Hastings Markov Chain Monte Carlo algorithm designed to sample from a given target distribution $\pi^{N}$ with Lebesgue density on $\mathbb{R}^{N}$. Like any other Metropolis–Hastings algorithm, RWM constructs a Markov chain by randomly proposing a new position (the “proposal move”), which is then accepted or rejected according to a rule which makes the chain reversible with respect to $\pi^{N}$. When the dimension $N$ is large, a key question is to determine the optimal scaling with $N$ of the proposal variance: if the proposal variance is too large, the algorithm will reject the proposed moves too often; if it is too small, the algorithm will explore the state space too slowly. Determining the optimal scaling of the proposal variance gives a measure of the cost of the algorithm as well. One approach to tackle this issue, which we adopt here, is to derive diffusion limits for the algorithm. Such an approach has been proposed in the seminal papers (Ann. Appl. Probab. 7 (1) (1997) 110–120; J. R. Stat. Soc. Ser. B. Stat. Methodol. 60 (1) (1998) 255–268). In particular, in (Ann. Appl. Probab. 7 (1) (1997) 110–120) the authors derive a diffusion limit for the RWM algorithm under the two following assumptions: (i) the algorithm is started in stationarity; (ii) the target measure $\pi^{N}$ is in product form. The present paper considers the situation of practical interest in which both assumptions (i) and (ii) are removed. That is (a) we study the case (which occurs in practice) in which the algorithm is started out of stationarity and (b) we consider target measures which are in non-product form. Roughly speaking, we consider target measures that admit a density with respect to Gaussian; such measures arise in Bayesian nonparametric statistics and in the study of conditioned diffusions. We prove that, out of stationarity, the optimal scaling for the proposal variance is $O(N^{-1})$, as it is in stationarity. In this optimal scaling, a diffusion limit is obtained and the cost of reaching and exploring the invariant measure scales as $O(N)$. Notice that the optimal scaling in and out of stationatity need not be the same in general, and indeed they differ e.g. in the case of the MALA algorithm (Stoch. Partial Differ. Equ. Anal Comput. 6 (3) (2018) 446–499). More importantly, our diffusion limit is given by a stochastic PDE, coupled to a scalar ordinary differential equation; such an ODE gives a measure of how far from stationarity the process is and can therefore be taken as an indicator of convergence. In this sense, this paper contributes understanding to the old-standing problem of monitoring convergence of MCMC algorithms.

L’algorithme Random Walk Metropolis (RWM) est un algorithme de Markov Chain Monte Carlo de type Metropolis–Hastings, conçu pour échantillonner une variable aléatoire de loi cible $\pi^{N}$ ayant une densité par rapport à la mesure de Lebesgue sur $\mathbb{R}^{N}$. Comme tout algorithme de Metropolis–Hastings, RWM construit une chaîne de Markov en proposant une nouvelle position au hasard (le « pas proposé »), qui est ensuit accepté ou rejeté selon une règle choisie de sorte à rendre la chaîne réversible par rapport à $\pi^{N}$. Lorsque la dimension $N$ est grande, une question cruciale est de déterminer l’échelle optimale (dépendant de $N$) de la variance du pas proposé : si cette variance est trop grande, l’algorithme rejettera les pas proposés trop souvent ; si elle est top petite, l’algorithme explorera l’espace d’états trop lentement. Déterminer l’échelle optimale de la variance donne également une mesure du coût de l’algorithme. Notre approche à ce problème est de déterminer des limites de diffusion pour l’algorithme. Une telle approche a été proposée dans les travaux fondateurs (Ann. Appl. Probab. 7 (1) (1997) 110–120; J. R. Stat. Soc. Ser. B. Stat. Methodol. 60 (1) (1998) 255–268); en particulier, dans (Ann. Appl. Probab. 7 (1) (1997) 110–120), les auteurs déterminent une limite de diffusion pour l’algorithme RWM en supposant : (i) que l’algorithme démarre de la mesure stationnaire ; (ii) que la mesure cible $\pi^{N}$ ait une forme produit. Le présent travail étudie la situation d’intérêt pratique où ces deux suppositions n’ont pas lieu. Ainsi (a) nous étudions le cas (qui a lieu en pratique) où l’algorithme commence dans un état non-stationnaire, et (b) nous considérons des mesures cibles qui n’ont ps une forme produit : en gros, les mesures que nous considérons ont une densité par rapport à la mesure gaussienne, et qui interviennent en statistique bayesienne non-paramétrique et dans l’étude des diffusions conditionnées. Nous montrons que, dans l’état non-stationnaire, l’échelle optimale de la variance du pas proposé est $O(N^{-1})$, c’est-à-dire la même que dans l’état stationnaire. À cette échelle optimale, nous obtenons une limite de diffusion et le coût pour atteindre et explorer la mesure invariante est d’ordre $O(N)$. Notons que les échelles optimales dans les cas stationnaires et non-stationnaires ne sont en générales pas les mêmes, et diffèrent par exemple dans le cas de l’algorithme MALA (Stoch. Partial Differ. Equ. Anal Comput. 6 (3) (2018) 446–499). De façon plus importante, notre limite de diffusion est donnée par une EDP stochastique couplée à une équation différentielle ordinaire scalaire. Une telle équation donne une mesure de la distance du processus à l’état stationnaire, et peut donc être vue comme un indicateur de convergence. En ce sens, ce travail contribue à comprendre le problème ancien de contrôler la convergence des algorithmes MCMC.

We study a kinetically constrained Ising process (KCIP) associated with a graph $G$ and density parameter $p$; this process is an interacting particle system with state space $\{0,1\}^{G}$, the locations of the particles. The ‘constraint’ in the name of the process refers to the rule that a vertex cannot change its state unless it has at least one neighbour in state ‘1’. The KCIP has been proposed by statistical physicists as a model for the glass transition. In this note, we study the mixing time of a KCIP on the 2-dimensional torus $G=\mathbb{Z}_{L}^{2}$ in the low-density regime $p=\frac{c}{L^{2}}$ for arbitrary $0<c<\infty$, extending our previous results for the analogous process on the torus $\mathbb{Z}_{L}^{d}$ in dimension $d\geq3$. Our general approach is similar, but the extension requires more delicate bounds on the behaviour of the process at intermediate densities.

Nous étudions un processus d’Ising avec contraintes cinétiques (PICC) associé à un graphe $G$ et un paramètre de densité $p$. Ce processus est un système de particules en interaction avec espace d’états $\Omega=\{0,1\}^{G}$, décrivant les positions des particules. Les « contraintes » apparaissant dans le nom de ce processus réfèrent à la règle suivante: un sommet ne peut pas changer son état à moins qu’il ait un voisin dans l’état « 1 ». Le PICC a été proposé par des physiciens comme un modèle pour la transition vitreuse. Dans ce travail, nous analysons le temps de mélange d’un PICC sur le tore de dimension 2 $G=\mathbb{Z}_{L}^{2}$ dans le régime de faible densité $p=\frac{c}{L^{2}}$, où $0<c<\infty$. Ceci prolonge nos résultats au processus analogue sur le tore $G=\mathbb{Z}_{L}^{d}$, $d\geq3$. Notre approche générale est similaire, mais cette extension requiert des bornes plus délicates sur le comportement du processus aux densités intermédiaires.

We prove a quasi-independence result for level sets of a planar centered stationary Gaussian field with covariance $(x,y)\mapsto\kappa(x-y)$, with only mild conditions on the regularity of $\kappa$. As a first application, we study percolation for nodal lines in the spirit of (Publ. Math. Inst. Hautes Études Sci. 126 (2017) 131–176). In the said article, Beffara and Gayet rely on Tassion’s method (Ann. Probab. 44 (2016) 3385–3398) to prove that, under some assumptions on $\kappa$, most notably that $\kappa\geq0$ and $\kappa(x)=O(|x|^{-325})$, the nodal set satisfies a box-crossing property. The decay exponent was then lowered to $16+\varepsilon$ by Beliaev and Muirhead in (Comm. Math. Phys. 359 (2018) 869–913). In the present work we lower this exponent to $4+\varepsilon$ thanks to a new approach towards quasi-independence for crossing events. This approach does not rely on quantitative discretization. Our quasi-independence result also applies to events counting nodal components and we obtain a lower concentration result for the density of nodal components around the Nazarov and Sodin constant from (Zh. Mat. Fiz. Anal. Geom. 12 (2016) 205–278).

On démontre un résultat de quasi-indépendance pour les lignes de niveau de champs gaussiens planaires stationnaires centrés de covariance $(x,y)\mapsto\kappa(x-y)$, sous de faibles conditions sur la régularité de $\kappa$. On applique d’abord ce résultat à l’étude de la percolation des lignes nodales dans l’esprit de (Publ. Math. Inst. Hautes Études Sci. 126 (2017) 131–176). Dans ledit article, Beffara et Gayet s’appuyent sur la méthode de Tassion (Ann. Probab. 44 (2016) 3385–3398) pour démontrer que sous certaines hypothèses sur $\kappa$, notamment que $\kappa\geq0$ et $\kappa(x)=O(|x|^{-325})$, l’ensemble nodal satisfait une propriété de croisement de boîtes. L’exposant de décroissance a plus tard été réduit à $16+\varepsilon$ par Beliaev et Muirhead dans (Comm. Math. Phys. 359 (2018) 869–913). Dans le présent article nous baissons cet exposant jusqu’à $4+\varepsilon$ grâce à une nouvelle approche pour la quasi-indépendance d’événements de croisement. Cette approche ne s’appuie pas sur une discrétisation quantitative. Notre résultat de quasi-indépendance s’applique aussi à des événements de comptage de composantes nodales et nous obtenons un résultat de concentration par en dessous de la densité de composantes nodales autour de la constante de Nazarov et Sodin de (Zh. Mat. Fiz. Anal. Geom. 12 (2016) 205–278).

We show that the unit area Liouville quantum gravity sphere can be constructed in two equivalent ways. The first, which was introduced by the authors and Duplantier in (Liouville quantum gravity as a mating of trees (2014) Preprint), uses a Bessel excursion measure to produce a Gaussian free field variant on the cylinder. The second uses a correlated Brownian loop and a “mating of trees” to produce a Liouville quantum gravity sphere decorated by a space-filling path. In the special case that $\gamma=\sqrt{8/3}$, we present a third equivalent construction, which uses the excursion measure of a $3/2$-stable Lévy process (with only upward jumps) to produce a pair of trees of quantum disks that can be mated to produce a sphere decorated by $\mathrm{SLE}_{6}$. This construction is relevant to a program for showing that the $\gamma=\sqrt{8/3}$ Liouville quantum gravity sphere is equivalent to the Brownian map.

Nous montrons que la sphère de gravité quantique de Liouville d’aire unité peut être construite de deux façons équivalentes. La première, introduite par les auteurs et Duplantier dans (Liouville quantum gravity as a mating of trees (2014) Preprint), utilise la mesure d’excursion d’un processus de Bessel pour définir une variante du champ libre gaussien sur le cylindre. La seconde utilise une boucle d’un mouvement brownien corrélé et un « accouplement d’arbres » pour produire une sphère de gravité quantique de Liouville décorée par un chemin remplissant l’espace.

Dans le cas particulier où $\gamma=\sqrt{8/3}$, nous présentons une troisième construction équivalente, utilisant la mesure d’excursion d’un processus de Lévy stable d’exposant $3/2$ (sans sauts négatifs) pour produire une paire d’arbres de disques quantiques que l’on peut accoupler pour obtenir une sphère décorée par un $\mathrm{SLE}_{6}$. Cette construction intervient dans un programme ayant pour but de montrer que la sphère de gravité quantique de Liouville pour $\gamma=\sqrt{8/3}$ est équivalente à la carte brownienne.

It has been conjectured that the critical density of the Activated Random Walk model is strictly less than one for any value of the sleeping rate. We prove this conjecture on $\mathbb{Z}^{d}$ when $d\geq3$ and, more generally, on graphs where the random walk is transient. Moreover, we establish the occurrence of a phase transition on non-amenable graphs, extending previous results which require that the graph is amenable or a regular tree.

Il a été conjecturé que la densité critique pour le modèle de marches aléatoires activées était strictement inférieur à 1 pour toute valeur du taux d’endormissement. Nous démontrons cette conjecture pour $\mathbb{Z}^{d}$ quand $d\geq3$ et, plus généralement, pour les graphes sur lesquels la marche aléatoire est transitoire. De plus, nous montrons l’existence d’une transition de phase pour les graphes non moyennables, généralisant ainsi des résultats antérieurs qui demandaient que le graphe soit moyennable ou un arbre régulier.

We prove a priori estimates in $L_{\infty }$ for a class of quasilinear stochastic partial differential equations. The estimates are obtained independently of the ellipticity constant $\varepsilon $ and thus imply analogous estimates for degenerate quasilinear stochastic partial differential equations, such as the stochastic porous medium equation.

Nous montrons une estimée a priori dans $L_{\infty }$ pour une classe d’équations différentielles partielles stochastiques quasi-linéaires. Les estimées sont obtenues indépendamment de la constante d’ellipticité $\varepsilon $ et impliquent par conséquent une estimée analogue pour les équations différentielles partielles stochastiques quasi-linéaires dégénérées, telles que l’équation stochastique des milieux poreux.

We study how small a local set of the continuum Gaussian free field (GFF) in dimension $d$ has to be to ensure that this set is thin, which loosely speaking means that it captures no GFF mass on itself, in other words, that the field restricted to it is zero. We provide a criterion on the size of the local set for this to happen, and on the other hand, we show that this criterion is sharp by constructing small local sets that are not thin.

Nous étudions à quel point un ensemble local du champ libre Gaussien (GFF) en dimension $d$ doit être petit pour être sûr que l’ensemble est fin, ce qui signifie informellement que le GFF ne place pas de masse sur l’ensemble, i.e., que le champ restreint a l’ensemble vaut zéro. Nous donnons des critères portant sur la taille de l’ensemble local qui impliquent cette propriété, et par ailleurs nous montrons que ce critère est optimal en construisant des ensembles locaux petits qui ne sont pas fins.