Branching Brownian motion with selection

Mouvement brownien branchant avec sélection

Pascal Maillard (1)

1 LPMA - Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires

In this thesis, branching Brownian motion (BBM) is a random particle system where the particles diffuse on the real line according to Brownian motions and branch at constant rate into a random number of particles with expectation greater than 1. We study two models of BBM with selection: BBM with absorption at a space-time line and the N -BBM, where, as soon as the number of particles exceeds a given number N , only the N right-most particles are kept, the others being removed from the system. For the first model, we study the law of the number of absorbed particles in the case where the process gets extinct almost surely, using a relation between the Fisher-Kolmogorov-Petrovskii-Piskounov (FKPP) and the Briot-Bouquet equations. For the second model, the study of which represents the biggest part of the thesis, we give a precise asymptotic on the position of the cloud of particles when N is large. More precisely, we show that it converges at the timescale log³ N to a Lévy process plus a linear drift, both of them explicit, which confirms a prediction by Brunet, Derrida, Mueller and Munier. This study contributes to the understanding of travelling waves of FKPP type under the influence of noise. Finally, in a third part we point at the relation between the BBM and stable point processes.

Dans cette thèse, le mouvement brownien branchant (MBB) est un système aléatoire de particules, où celles-ci diffusent sur la droite réelle selon des mouvements browniens et branchent à taux constant en un nombre aléatoire de particules d'espérance supérieure à 1. Nous étudions deux modèles de MBB avec sélection : le MBB avec absorption à une droite espace-temps et le N -MBB, où, dès que le nombre de particules dépasse un nombre donné N , seules les N particules les plus à droite sont gardées tandis que les autres sont enlevées du système. Pour le premier modèle, nous étudions la loi du nombre de particules absorbées dans le cas où le processus s'éteint presque sûrement, en utilisant un lien entre les équations de Fisher-Kolmogorov-Petrovskii-Piskounov (FKPP) et de Briot-Bouquet. Pour le deuxième modèle, dont l'étude représente la plus grande partie de cette thèse, nous donnons des asymptotiques précises sur la position du nuage de particules quand N est grand. Plus précisément, nous montrons qu'elle converge à l'échelle de temps log³ N vers un processus de Lévy plus une dérive linéaire, tous les deux explicites, confirmant des prévisions de Brunet, Derrida, Mueller et Munier. Cette étude contribue à la compréhension de fronts du type FKPP sous l'influence de bruit. Enfin, une troisième partie montre le lien qui existe entre le MBB et des processus ponctuels stables.

Mots clés: Branching Brownian motion; Fisher-Kolmogorov-Petrovskii-Piskounov (FKPP) equation with noise; Briot-Bouquet equation; stable random measure

Mots clés: Mouvement brownien branchant; sélection; équation de Fisher-Kolmogorov-Petrovskii-Piskounov (FKPP) bruitée; équation de Briot-Bouquet; mesure aléatoire stable

Domaines: Probabilités [math.PR]

Pascal Maillard. Branching Brownian motion with selection. Probability [math.PR]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2012. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00741368⟩