La décomposition par substitution des permutations permet de voir ces objets combinatoires comme des arbres. Je présenterai d'abord cette décomposition par substitution, et les arbres sous-jacents, appelés arbres de décomposition. Puis j'exposerai une méthode, complètement algorithmique et reposant sur les arbres de décomposition, qui permet de calculer des spécifications combinatoires de classes de permutations à motifs interdits. La connaissance de telles spécifications combinatoires ouvre de nouvelles perspectives pour l'étude des classes de permutations, que je présenterai en conclusion.[-]

Words $u$ and $v$ are defined to be $k$-abelian equivalent if every factor of length at most $k$ appears as many times in $u$ as in $v$. The $k$-abelian complexity function of an infinite word can then be defined so that it maps a number $n$ to the number of $k$-abelian equivalence classes of length-$n$ factors of the word. We consider some variations of extremal behavior of $k$-abelian complexity.

First, we look at minimal and maximal complexity. Studying minimal complexity leads to results on ultimately periodic and Sturmian words, similar to the results by Morse and Hedlund on the usual factor complexity. Maximal complexity is related to counting the number of equivalence classes. As a more complicated topic, we study the question of how much k-abelian complexity can fluctuate between fast growing and slowly growing values. These questions could naturally be asked also in a setting where we restrict our attention to some subclass of all words, like morphic words.[-]

Les Acides RiboNucléiques (ARN) sont des biopolymères linéaires omniprésents dans notre organisme, pouvant être codés comme des séquences sur un alphabet A,C,G,U. Ces molécules se replient sur elles-mêmes, établissant des liaisons hydrogènes d'où découlent l'appariement de certaines des positions, selon des règles de compatibilité des lettres n'autorisant que les paires dans l'ensemble A,U,C,G,G,U. De ce mécanisme d'appariements résulte l'adoption d'une ou plusieurs conformations, appelées structures secondaires, au passage bijectif avec les mots de Motzkin sans-pic. De nombreuses applications, en nanotechnologie, médecine, ou biostatistique, nécessitent de compter, ou encore engendrer aléatoirement, des séquences d'ARN simultanément compatibles avec un ensemble donné de structures secondaires. Un algorithme exponentiel, basé sur une décomposition (ear decomposition) du graphe de dépendance induit par l'union des paires, a ainsi été proposé par Höner zu Siederdissen et al [A]. Cet algorithme utilise la méthode récursive/programmation dynamique pour précalculer les nombres d'affectations compatibles avant/après chacun des choix locaux. Une phase de génération utilise ensuite ces nombres pour garantir l'uniformité de la génération. Cependant, cet algorithme ne permettait pas la prise en compte de critères énergétiques plus complexes, nécessitant l'utilisation d'un formalisme plus expressif que les graphes de dépendance (hypergraphes). De plus, la complexité de l'algorithme, théoriquement exponentielle sur un paramètre non-borné et parfois élevée en pratique, soulevait la question de la complexité du problème de comptage.
Dans un travail récent avec Hammer, Wang et Will [B], nous établissons la #P complétude, et la complexité d'approximation, du problème de comptage des séquences compatibles. Notre preuve repose sur une bijection simple entre les séquences compatibles et les stables du graphes de dépendance. Nous proposons une approche alternative, basée sur la décomposition arborescente, pour contrôler de façon probabiliste [C] l'énergie moyenne des séquences pour les différentes structures, ou la composition en les différentes lettres. Ces résultats fournissent un cadre flexible et expressif pour le design d'ARN, et soulèvent des questions sur l'utilisation de stratégies alternatives (génération de Boltzmann, simulation parfaite) pour la génération aléatoire, ainsi sur le concept d'analyse en moyenne dans un contexte où la donnée en entrée est plus complexe que la taille de l'objet engendré.[-]

Let $X_{n}$ be an ensemble of combinatorial structures of size $N$, equipped with a measure. Consider the algorithmic problem of exactly sampling from this measure. When this ensemble has a ‘combinatorial specification, the celebrated Boltzmann sampling algorithm allows to solve this problem with a complexity which is, typically, of order $N(3/2)$. Here, a factor $N$ is inherent to the problem, and implied by the Shannon bound on the average number of required random bits, while the extra factor $N$.[-]

There is the same number of $n \times n$ alternating sign matrices (ASMs) as there is of descending plane partitions (DPPs) with parts no greater than $n$, but finding an explicit bijection is, despite many efforts, an open problem for about $40$ years now. So far, four pairs of statistics that have the same joint distribution have been identified. We introduce extensions of ASMs and of DPPs along with $n+3$ pairs of statistics that have the same joint distribution. The ASM-DPP equinumerosity is obtained as an easy consequence by considering the $(-1)$enumerations of these extended objects with respect to one pair of the $n+3$ pairs of statistics. One important tool of our proof is a multivariate generalization of the operator formula for the number of monotone triangles with prescribed bottom row that generalizes Schur functions. Joint work with Florian Aigner.[-]