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Strict monotonicity of percolation thresholds under covering maps (workshop ERC Nemo Processus ponctuels et graphes aléatoires unimodulaires)


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Auteur(s) :
Martineau Sébastien

Producteur Canal-U :
Inria
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Strict monotonicity of percolation thresholds under covering maps (workshop ERC Nemo Processus ponctuels et graphes aléatoires unimodulaires)

Percolation is a model for propagation in porous media that as introduced in  1957 by Broadbent and Hammersley. An infinite graph G models the geometry of the situation and a parameter p embodies its porosity: percolation consists in keeping independently each edge with probability p, erasing it otherwise, and looking at the infinite connected components of the resulting graph. It turns out that there is a critical porosity: for smaller porosities, all components are finite almost surely, while for larger ones, there is almost surely at least one infinite component. How does this critical porosity depend on the underlying graph? This is a broad question, that also has connections with the behaviour at the critical point. In this talk, we will consider this question in the following perspective: we will prove that, under reasonable conditions, quotienting a graph strictly increases it critical porosity. This is joint work with Franco Severo.

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    Date de réalisation : 20 Mars 2019
    Lieu de réalisation : Paris
    Durée du programme : 51 min
    Classification Dewey : Théorie des graphes. Construction des graphes
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    Catégorie : Conférences
    Niveau : niveau Doctorat (LMD), Recherche
    Disciplines : Mathématiques et informatique, Cancérologie
    Collections : ERC Nemo, Workshop Processus ponctuels et graphes aléatoires unimodulaires (20-22 mars 2019)
    ficheLom : Voir la fiche LOM
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    Auteur(s) : Martineau Sébastien
    producteur : INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique)
    Editeur : INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique) , Baccelli François
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    Langue : Anglais
    Mots-clés : processus ponctuels, graphes aléatoires
 

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