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Mis à jour le 05/09/2024
Julien Chevallier
Maître de conférence
LJK, Université Grenoble Alpes (UFR IM2AG)
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Domaines de recherche
Probabilités
Processus ponctuels temporels :
processus de Hawkes, processus de Poisson, processus discret.
Systèmes en interaction :
propagation du chaos, loi des grands nombres, théorème central limite, dépendance spatiale.
Simulation :
processus ponctuels temporels, processus de diffusion, simulation jointe via couplage KMT.
Équations aux dérivées partielles
Équations de transport :
Équations structurées en âge, solutions à valeur mesure.
Système champ-moyen.
Statistique
Tests :
test d'indépendance, tests multiples.
Estimation :
probabilité des arrêtes dans un graphe Erdös-Rényi.
Application aux Neurosciences
Modélisation :
grands réseaux de neurones, phénomènes d'oscillations.
Traitement des données :
Détection de synchronisation d'activité, motifs de coïncidence, méthode
Unitary Events
, inférence du paramètre de connectivité.
Publications --
CV HAL
Chevallier J., Caceres M. J., Doumic M., Reynaud-Bouret P. :
Microscopic approach of a time elapsed neural model
, Mathematical Models and Methods in Applied Sciences,
25
(14), 2669-2719 (2015). DOI :
10.1142/S021820251550058X
.
Chevallier J., Laloë T. :
Detection of dependence patterns with delay
, Biometrical Journal,
57
(6), 1110-1130 (2015). DOI :
10.1002/bimj.201400235
.
Chevallier J. :
Mean-field limit of generalized Hawkes processes
, Stochastic Processes and their Applications,
127
(12), 3870-3912 (2017). DOI :
10.1016/j.spa.2017.02.012
.
Chevallier J. :
Fluctuations for mean-field interacting age-dependent Hawkes processes
, Electronic Journal of Probability,
22
(2017). DOI :
10.1214/17-EJP63
.
Chevallier J. :
Stimulus sensitivity of a spiking neural network model
, Journal of Statistical Physics,
22
(4), 800-808 (2018). DOI :
10.1007/s10955-017-1948-y
.
Chevallier J., Duarte A., Löcherbach E., Ost G. :
Mean field limit for non linear spatially extended Hawkes processes with exponential memory kernels
, Stochastic Processes and their Applications,
129
(1), 1-27 (2019). DOI :
10.1016/j.spa.2018.02.007
.
Chevallier J. :
Uniform decomposition of probability measures: quantization, clustering and rate of convergence
, Journal of Applied Probability,
55
(4), 1037-1045 (2018). DOI :
10.1017/jpr.2018.69
.
Chevallier J. et al. :
Network of interacting neurons with random synaptic weights
, ESAIM: Proceedings and Surveys, EDP Sciences,
65
, 445-475 (2019). DOI :
10.1051/proc/201965445
.
Chevallier J. and Ost G. :
Fluctuations for Spatially Extended Hawkes Processes
, Stochastic Processes and their Applications,
130
(9), 5510-5542 (2020). DOI :
10.1016/j.spa.2020.03.015
.
Chevallier J., Melnykova A. and Tubikanec I. :
Diffusion approximation of multi-class Hawkes processes: Theoretical and numerical analysis
, Advances in Applied Probability,
53
(9), 716-756 (2021). DOI :
10.1017/apr.2020.73
.
Préprints / Rapport / Thèse
Chevallier J. :
Uniform in time modulus of continuity of Brownian motion
.
Chevallier J., Löcherbach E., Ost G. :
Inferring the dependence graph density of binary graphical models in high dimension
. Package
MeanFieldGraph.jl
.
Rapport de stage de M2 :
Détection de motifs de dépendance entre neurones
.
Thèse :
Modélisation de grands réseaux de neurones par processus de Hawles
.
Chevallier J. :
Approximation par champ-moyen : le couplage à la Sznitman pour les nuls.
. Notes complémentaires à l'exposé donné dans le cadre de la journée YSP 2017.
Articles de vulgarisation
Nos neurones se synchronisent-ils ?
,
partie 1
et
partie 2
,
Images des Mathématiques
, avec P. Reynaud-Bouret.
Exposés (liste partielle)
Approche microscopique pour un modèle structuré en âge
.
Détection de motifs de dépendance avec délai
.
Modèles d'activité neuronale : des processus ponctuels aux équations aux dérivées partielles
.
Modélisation de grands réseaux de neurones par processus de Hawkes
(soutenance de thèse).