Année 2023-24 - Equipe PEIPS (CMAP)

Groupe de Travail Discrete Random Objects: Limits and EStimates

Résumé de la séance 2 - Erdős-Rényi poissonnisé (d'après N.Curien)

Oratrice : Ariane Carrance (résumé par Lucas Gerin)

Sommaire

Erdős-Rényi poissonnisé

L'objectif du court article de N.Curien est d'introduire une variante poissonnisée du graphe d'Erdős-Rényi. Un processus d'exploration très naturel est introduit, et il est simple à analyser. Ceci fournit des preuves très courtes de résultats classiques, ici on se concentre sur l'analyse de la transition de phase dite de la "composante géante", i.e. la transition en $p_n=c/n$.

On fixe $p,\alpha\in (0,1)$, et on définit le graphe aléatoire $G=G_{\mathrm{Poi}}(\alpha,p)$ de la façon suivante :

Tout ce qui est au-dessus (les arêtes du core, les arêtes core $\leftrightarrow $ pile) est indépendant de tout (conditionnellement à $N$).

On introduit alors un processus (récursif) d'exploration sur $G_{\mathrm{Poi}}(\alpha,p)$:

Propriétés du processus d'exploration

Propriété de Markov de $G_{\mathrm{Poi}}(\alpha,p)$ [[Cur22], Lemma 1] Après une étape d'exploration, le graphe a pour distribution $G_{\mathrm{Poi}}(\alpha (1-p),p)$ et est indépendant de $K$.

On veut déduire du Lemme des estimées précises sur la taille des grandes composantes connexes dans le core de $G_{\mathrm{Poi}}(\alpha,p)$. L'exploration de Lukasiewicz est défini comme le processus $(S_k)$ avec

La marche $(S_k)$ a alors des incréments indépendants de loi Poisson explicites. On découvre une nouvelle composante connexe du core exactement lorsque $(S_k)$ atteint un nouveau record minimum.

Forme limite pour l'exploration de Lukasiewicz [[Cur22], Proposition 2] On a convergence en probabilité (norme uniforme sur les compacts) $$ \left(\frac{1}{n}S_{\lfloor nt\rfloor }\right)_t \to \left(1-e^{-ct}-t \right)_{t} $$
On voit alors que le comportement va dépendre de si $c$ est plus petit ou plus grand que $1$. On en déduit le Corollaire suivant (pas si évident, la convergence uniforme sur les compacts ne suffit pas tout à fait).
Transition de phase pour le core[[Cur22], Corollary 3] Si $c < 1$, alors asymptotiquement, toutes les composantes connexes du core de $\mathrm{G_{Poi}}(n, \frac{c}{n})$ sont $o_{ \mathbb{P}}(n)$. Si $c > 1$, le core contient une unique composante géante de taille $ \beta(c)n + o_ \mathbb{P}(n)$, où $ \beta(c)$ est la solution $>0$ de $ 1- \mathrm{e}^{{-ct}}-t =0$. Toutes les autres composantes sont $o_{ \mathbb{P}}(n)$.

Application à la transition de phase en $c/n$

L'idée est qu'on peut sandwicher (avec grande probabilité) $$ G(N_{-},p) \subset G(n,p) \subset G(N_{+},p), $$ avec $N\pm \sim \mathrm{Poisson}(n\pm n^{7/12})$. Les côtés gauche et droit de l'encadrement sont les cores de $\mathrm{G_{Poi}}(N_\pm, \frac{c}{n})$ et donc le Corollary 3 est vrai également pour $G(n,c/n)$.

Références

[Cur22] N.Curien. Erdös-Rényi Poissonized arXiv preprint (2022).
[Cur23] N.Curien. Random Graphs (2023). Disponible sur ce lien .