On usage of operators in combinatorics : construction, analysis and random generation

On étudie en combinatoire les objets munis d’une taille (la taille dans le cadre informatique peut se traduire par exemple par la mémoire occupée par l’objet). On appelle classe combinatoire un ensemble d’objets qui pour toute taille possède un nombre fini d’éléments. On peut par exemple considérer les textes régis par une certaine grammaire, dans ce cas la taille est le nombre de caractères, ou des arbres avec comme taille le nombre de noeuds. Une méthode naturelle pour décrire les classes, la méthode symbolique, consiste à décomposer les objets en sous-objets plus élémentaires à l’aide d’opérateurs (tels que l’union disjointe, le produit cartésien,...). On peut ensuite traduire ces décompositions sur des séries formelles. Le premier volet de résultats présentés dans cette thèse traite de la méthode symbolique et de son utilisation. On y présente des résultats asymptotiques sur des modèles d’arbres croissants issus de la théorie de la concurrence, puis une discussion sur comment décomposer certains opérateurs en réplications élémentaires. Le deuxième volet de résultats s’intéresse au sujet de la génération aléatoire uniforme d’objets dans une classe donnée. On montre tout d’abord comment générer des structures croissantes en adaptant les méthodes de génération récursive classiques aux opérateurs de produit croissant. On présente ensuite des résultats sur la génération de Boltzmann, avec une comparaison quantitative de deux méthodes, puis une extension permettant de conserver les propriétés d’uniformité de la génération en utilisant des approximations.We study in combinatorics objects with a size (size in informatics setting can be the memory space used to represent an object). We call a combinatorial class a set of objects who for a given size have only a finite number of elements. We can for example look at text generated by a given grammar, with the number of characters as size, or trees with the number of nodes as size. A natural way of describing classes, the symbolic method, consists in decomposing objects in more elementary sub-objects with operators (disjoint union, cartesian product,...). Then we can translate theses decompositions to formal power series.The first batch of results in this thesis deals with the symbolic method and its usage. We present asymptotic results on models of increasing trees coming from concurrency theory, then we discuss on how to decompose some operators in elementary replications. The second batch of results deals with uniform random generation of objects in a given class. We first show how to generate increasing structures by adapting the recursive generation techniques to increasing product operators. Then we present two results on Boltzmann generation, with a quantitative comparison of two methods and with an extension allowing us to use approximatives values while retaining the uniformity of the generation