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Résumé A step-reinforced random walk is a random walk that at each step either repeats one of its former limiting Gaussian process is actually the sum of a noise-reinforced Brownian motion and a Brownian motion which chosen uniformly or takes a new step independently from its past. We introduce a variation of the step-reinforced interpreted as amnesia. Our main purpose is to establish a version of Donsker s invariance principle standard step-reinforced walk the scaling limit is a noise-reinforced Brownian motion we show that for the
structures mostly in Informatics Theory. We propose a new random walk whose generator is related to a Laplacian graph G is to have them explored by random walks. The usual random walk jumps from a vertex of G to a neighboring application to statistical topology is proposed. This is a joint work with T. Bonis L. Decreusefond and Résumé A natural and well-known way to discover the topology of random structures such as a random graph belong to the C. For example a triangle belongs to C if its three edges are in the graph G. Several random
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