I. Etude des EDDSRs surlinéaires II. Contrôle des EDSPRs couplées

par Ahmed Mtiraoui

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Khaled Bahlali et de Hédi Nabli.

Soutenue le 25-11-2016

à Toulon en cotutelle avec l'Université de Sfax. Faculté des sciences. Département de mathématiques , dans le cadre de École doctorale Mer et Sciences (Toulon) , en partenariat avec Institut de Mathématiques de Toulon - EA 2134 / IMATH (laboratoire) .

Le jury était composé de Mireille Bossy, Huyên Pham, Denis Talay.

Les rapporteurs étaient Saïd Hamadène, Mohamed Mnif.


  • Résumé

    Cette thèse aborde deux sujets de recherches, le premier est sur l’existence et l’unicité des solutions des Équations Différentielles Doublement Stochastiques Rétrogrades (EDDSRs) et les Équations aux Dérivées partielles Stochastiques (EDPSs) multidimensionnelles à croissance surlinéaire. Le deuxième établit l’existence d’un contrôle optimal strict pour un système controlé dirigé par des équations différentielles stochastiques progressives rétrogrades (EDSPRs) couplées dans deux cas de diffusions dégénérée et non dégénérée.• Existence et unicité des solutions des EDDSRs multidimensionnels :Nous considérons EDDSR avec un générateur de croissance surlinéaire et une donnée terminale de carré intégrable. Nous introduisons une nouvelle condition locale sur le générateur et nous montrons qu’elle assure l’existence, l’unicité et la stabilité des solutions. Même si notre intérêt porte sur le cas multidimensionnel, notre résultat est également nouveau en dimension un. Comme application, nous établissons l’existence et l’unicité des solutions des EDPS semi-linéaires.• Contrôle des EDSPR couplées :Nous étudions un problème de contrôle avec une fonctionnelle coût non linéaire dont le système contrôlé est dirigé par une EDSPR couplée. L’objective de ce travail est d’établir l’existence d’un contrôle optimal dans la classe des contrôle stricts, donc on montre que ce contrôle vérifie notre équation et qu’il minimise la fonctionnelle coût. La méthode consiste à approcher notre système par une suite de systèmes réguliers et on montre la convergence. En passant à la limite, sous des hypothèses de convexité, on obtient l’existence d’un contrôle optimal strict. on suit cette méthode théorique pour deux cas différents de diffusions dégénérée et non dégénérée.

  • Titre traduit

    I. Study of a BDSDE with a superlinear growth generator. II. Coupled controlled FSDEs.


  • Résumé

    In this Phd thesis, we considers two parts. The first one establish the existence and the uniquness of the solutions of multidimensional backward doubly stochastic differential equations (BDSDEs in short) and the stochastic partial differential equations (SPDEs in short) in the superlinear growth generators. In the second part, we study the stochastic controls problems driven by a coupled Forward-Backward stochastic differentialequations (FBSDEs in short).• BDSDEs and SPDEs with a superlinear growth generators :We deal with multidimensional BDSDE with a superlinear growth generator and a square integrable terminal datum. We introduce new local conditions on the generator then we show that they ensure the existence and uniqueness as well as the stability of solutions. Our work go beyond the previous results on the subject. Although we are focused on multidimensional case, the uniqueness result we establish is new in one dimensional too. As application, we establish the existence and uniqueness of probabilistic solutions tosome semilinear SPDEs with superlinear growth generator. By probabilistic solution, we mean a solution which is representable throughout a BDSDEs.• Controlled coupled FBSDEs :We establish the existence of an optimal control for a system driven by a coupled FBDSE. The cost functional is defined as the initial value of the backward component of the solution. We construct a sequence of approximating controlled systems, for which we show the existence of a sequence of feedback optimal controls. By passing to the limit, we get the existence of a feedback optimal control. The convexity condition is used to ensure that the optimal control is strict. In this part, we study two cases of diffusions : degenerate and non-degenerate.


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