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Fri Mar 21 17:08:28 2014 UTClccn-no990806030.00Le Marquisat de Maisons en :1777 :+mille sept cent soixante-dix-sept+ : procès-verbal de visite /0.800.92Le Marquisat de Maisons en 1773 : procès-verbal de visite /2592829no 99080603lccn-n79005910Chauleur, Andréeredlccn-n82020316Mansart, François1598-1666lccn-nr97006941Centre historique des Archives nationales (Paris)np-roelly, sylvieRoelly, Sylvieviaf-208328663Dai Pra, Paolonp-minelli, ida gMinelli, Ida G.np-pra, paolo daiPra, Paolo Dainc-politecnico di milanoPolitecnico di Milanoviaf-200520264Dauphin, Antoine-Nicolasnp-duboisterf, sebastien janDuboisterf, Sébastien JanLouis, Pierre-YvesArchivesHistoryArchitecture--Archival resourcesMansart, François,France1900198119982001200220032004200820091301319724.16NA1053.M25ocn468023203ocn4619017121045ocn044065812book19980.88Chauleur, AndréeFrançois Mansart, les bâtiments : marchés de travaux (1623-1665)HistoryArchives52ocn053417943book20030.47Louis, Pierre-YvesConvergence towards equilibrium of probabilistic cellular automataWe first introduce some coupling of a finite number of Probabilistic Cellular Automata dynamics (PCA), preserving the stochastic ordering. Using this tool, and under some assumption (A) we establish ergodicity for general attractive probabilistic cellular automata, defined on the whole lattice, with finite spin space: this means the convergence towards equilibrium of these Markovian parallel dynamics, in the uniform norm, exponentially fast. For a class of reversible PCA dynamics with spin space (-1,+1), with a naturally associated Gibbsian potential, we prove that a Weak Mixing condition implies the validity of the assumption (A), thus the exponential ergodicity' of the dynamics towards the unique Gibbs measure holds. On some particular examples of this PCA class, we verify that our assumption (A) is weaker than the Dobrushin-Vasershtein ergodicity condition. For some precise PCA, the exponential ergodicity' holds as soon as there is no phase transition41ocn050971304book20010.47Dai Pra, PaoloStationary measures and phase transition for a class of probabilistic cellular automata32ocn838313678com20080.47Pra, Paolo DaiComplete monotone coupling for Markov processesWe formalize and analyze the notions of monotonicity and complete monotonicity for Markov Chains in continuous-time, taking values in a finite partially ordered set. Similarly to what happens in discrete-time, the two notions are not equivalent. However, we show that there are partially ordered sets for which monotonicity and complete monotonicity coincide in continuoustime but not in discrete-time21ocn838591408com20040.47Louis, Pierre-YvesIncreasing coupling of probabilistic cellular automataWe give a necessary and sufficient condition for the existence of an increasing coupling of N (N >= 2) synchronous dynamics on S-Zd (PCA). Increasing means the coupling preserves stochastic ordering. We first present our main construction theorem in the case where S is totally ordered; applications to attractive PCAs are given. When S is only partially ordered, we show on two examples that a coupling of more than two synchronous dynamics may not exist. We also prove an extension of our main result for a particular class of partially ordered spaces21ocn838592632com20040.47Louis, Pierre-YvesCoupling, space and time mixing for parallel stochastic dynamics21ocn320092202book19810.92Louis, Pierre-YvesLe Marquisat de Maisons en 1773 : procès-verbal de visite21ocn496298256book20020.47Louis, Pierre-YvesAutomates cellulaires probabilistesLes Automates Cellulaires Probabilistes (PCA, de l'anglais Probabilistic Cellular Automata) constituent, au sein des dynamiques aléatoires à temps discret, une classe de processus stochastiques markoviens à valeurs dans un espace infini S exposant G où S désigne un ensemble fini et G est un graphe infini. Ici G=Z exposant d. La particularité de ces dynamiques est l'évolution en parallèle de chacune des coordonnées ou composants élémentaires en interaction. Nous nous intéressons à l'existence et à l'unicité des mesures stationnaires pour les dynamiques PCA non dégénérées dont le comportement local n'est jamais déterministe, ainsi qu'à la caractérisation de ces états d'équilibre en tant que mesures gibbsiennes. Nous précisons, pour la classe des dynamiques PCA réversibles, les relations existant entre les mesures stationnaires, les mesures réversibles et les mesures de Gibbs associées à un potentiel dont le lien avec la dynamique est explicité. Pour une famille paramétrée de dynamiques PCA réversibles, nous démontrons l'existence d'un phénomène de transition de phase, et explicitons dans ce cas le comportement de différentes mesures de Gibbs sous l'action de ces dynamiques. Puis, nous étudions la convergence vers l'équilibre des dynamiques PCA qui sont de plus en plus attractives21ocn837840562com20090.47Louis, Pierre-YvesTime-to-Coalescence for interacting particle systems : parallel versus sequential updating11ocn164639798book19810.10Dauphin, Antoine-NicolasLe marquisat de Maisons en 177711ocn234001783book19980.47François Mansart, les bâtiments : marchés de travaux (1923-1665)11ocn461901712book1981Dauphin, Antoine-NicolasLe Marquisat de Maisons en :1777 :+mille sept cent soixante-dix-sept+ : procès-verbal de visite11ocn836063663com20010.47Stationary measures and phase transition for a class of probabilistic cellular automataWe discuss various properties of Probabilistic Cellular Automata, such as the structure of the set of stationary measures and multiplicity of stationary measures (or phase transition) for reversible modelsFri Mar 21 15:31:31 EDT 2014batch8619