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We study polygonal billiards with one-sided vertical mirror scattered on a square billiard table. We associate trajectories of these kinds of billiards with double rotations and study orbit behavior and questions of complexity.
In the present work, we present a new discrete logarithm algorithm, in the same vein as in recent works by Joux, using an asymptotically more efficient descent approach. The main result gives a quasi-polynomial heuristic complexity for the discrete logarithm problem in finite field of small characteristic. By quasi-polynomial, we mean a complexity of type $n^{O(\log n)}$ where $n$ is the bit-size of the cardinality of the finite field. Such a complexity is smaller than any $L(\varepsilon)$ for $\epsilon>0$. It remains super-polynomial in the size of the input, but offers a major asymptotic improvement compared to $L(1/4+o(1))$.
L'objet de cette thèse est d'étudier divers problèmes de statistique non-paramétrique dans le cadre d'un modèle d'interactions poissoniennes. De tels modèles sont, par exemple, utilisés en neurosciences pour analyser les interactions entre deux neurones au travers leur émission de potentiels d'action au cours de l'enregistrement de l'activité cérébrale ou encore en génomique pour étudier les distances favorisées ou évitées entre deux motifs le long du génome. Dans ce cadre, nous introduisons une fonction dite de reproduction qui permet de quantifier les positions préférentielles des motifs et qui peut être modélisée par l'intensité d'un processus de Poisson. Dans un premier temps, nous nous intéressons à l'estimation de cette fonction que l'on suppose très localisée. Nous proposons une procédure d'estimation adaptative par seuillage de coefficients d'ondelettes qui est optimale des points de vue oracle et minimax. Des simulations et une application en génomique sur des données réelles provenant de la bactérie E. coli nous permettent de montrer le bon comportement pratique de notre procédure. Puis, nous traitons les problèmes de test associés qui consistent à tester la nullité de la fonction de reproduction. Pour cela, nous construisons une procédure de test optimale du point de vue minimax sur des espaces de Besov faibles, qui a également montré ses performances du point de vue pratique. Enfin, nous prolongeons ces travaux par l'étude d'une version discrète en grande dimension du modèle précédent en proposant une procédure adaptative de type Lasso.
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