Théorie des valeurs extrêmes pour les systèmes dynamiques, avec applications au climat et aux neurosciences

Extreme value theory for dynamical systems, with applications in climate and neuroscience

• Auteur / Autrice : Théophile Caby
• Direction : Giorgio Mantica, Sandro Vaienti
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques
• Date : Soutenance le 20/12/2019
• Etablissement(s) : Toulon en cotutelle avec Università degli studi dell' Insubria (Come, Italie). Facolta' scienze matematiche, fisiche e naturali
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mer et Sciences. ED 548 (Toulon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de physique théorique (CPT) (Marseille ; Toulon)
• Jury : Président / Présidente : Giampaolo Cristadoro
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jorge Milhazes de Freitas
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ana Cristina Moreira Freitas, Stefano Galatolo

Mots clés

Mots clés contrôlés

Chaos (théorie des systèmes)

Climatologie dynamique

Neurosciences

Dimension, Théorie de la (topologie)

Valeurs extrêmes, Théorie des

Mots clés libres

Théorie des valeurs extrêmes

Dimensions fractales

Climatologie

Neurosciences

Extreme value theory

Fractal dimensions

Climate science

Neuroscience

Résumé

Tout au long de la thèse, nous discuterons, améliorerons et fournirons un cadre conceptuel dans lequel des méthodes basées sur les propriétés de récurrence de dynamiques chaotiques peuvent être comprises. Nous fournirons également de nouvelles méthodes basées sur l'EVT pour calculer les quantités d'intérêt et présenteronsr de nouveaux indicateurs utiles associés à la dynamique. Nos résultats auront une rigueur mathématique totale, même si l'accent sera mis sur les applications physiques et les calculs numériques, car l'utilisation de telles méthodes se développe rapidement. Nous commencerons par un chapitre introductif à la théorie dynamique des événements extrêmes, dans lequel nous décrirons les principaux résultats de la théorie qui seront utilisés tout au long de la thèse. Après un petit chapitre dans lequel nous introduisons certains objets caractéristiques de la mesure invariante du système, à savoir les dimensions locales et les dimensions généralisées, nous consacrons les chapitres suivants à l'utilisation de EVT pour calculer de telles quantités dimensionnelles. L'une de ces méthodes définit naturellement un nouvel indicateur global sur les propriétés hyperboliques du système. Dans ces chapitres, nous présenterons plusieurs applications numériques des méthodes, à la fois dans des systèmes réels et idéalisés, et étudierons l'influence de différents types de bruit sur ces indicateurs. Nous examinerons ensuite une question d'importance physique liée à l'EVT : les statistiques de visites dans certains sous-ensembles cibles spécifiques de l'espace de phase, en particulier pour les systèmes partiellement aléatoires et bruyants. Les résultats présentés dans cette section sont principalement numériques et hypothétiques, mais révèlent un comportement universel des statistiques de visites. Le huitième chapitre établit la connexion entre plusieurs quantités locales associées à la dynamique et calculées à l'aide d'une quantité finie de données (dimensions locales, temps de frappe, temps de retour) et les dimensions généralisées du système, calculables par les méthodes EVT. Ces relations, énoncées dans le langage de la théorie des grandes déviations (que nous exposerons brièvement), ont de profondes implications physiques et constituent un cadre conceptuel dans lequel la distribution de ces quantités locales calculées peut être comprise. Nous tirons ensuite parti de ces connexions pour concevoir d'autres méthodes permettant de calculer les dimensions généralisées d'un système. Enfin, dans la dernière partie de la thèse, qui est plus expérimentale, nous étendons la théorie dynamique des événements extrêmes à des observables

Throughout the thesis, we will discuss, improve and provide a conceptual framework in which methods based on recurrence properties of chaotic dynamics can be understood. We will also provide new EVT-based methods to compute quantities of interest and introduce new useful indicators associated to the dynamics. Our results will have full mathematical rigor, although emphasis will be placed on physical applications and numerical computations, as the use of such methods is developing rapidly. We will start by an introductory chapter to the dynamical theory of extreme events, in which we will describe the principal results of the theory that will be used throughout the thesis. After a small chapter where we introduce some abjects that are characteristic of the invariant measure of the system, namely local dimensions and generalized dimensions, w1 devote the following chapters to the use of EVT to compute such dimensional quantities. One of these method defines naturally a navel global indicator on the hyperbolic properties of the system. ln these chapters, we will present several numerical applications of the methods, bath in real world and idealized systems, and study the influence of different kinds of noise on these indicators. We will then investigate a matter of physical importanc related to EVT: the statistics of visits in some particular small target subsets of the phase-space, in particular for partly random, noisy systems. The results presented in this section are mostly numerical and conjectural, but reveal some universal behavior of the statistics of visits. The eighth chapter makes the connection betweer several local quantities associated to the dynamics and computed using a finite amount of data (local dimensions, hitting times, return times) and the generalized dimensions of the system, that are computable by EVT methods. These relations, stated in the language of large deviation theory (that we will briefly present), have profound physical implications, and constitute a conceptual framework in which the distribution of such computed local quantities can be understood. We then take advantage of these connections to design further methods to compute the generalized dimensions of a system. Finally, in the last part of the thesis, which is more experimental, we extend the dynamical theory of extreme events to more complex observables, which will allow us to study phenomena evolving over long temporal scales. We will consider the example of firing cascades in a model of neural network. Through this example, we will introduce a navel approach to study such complex systems.