Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Algorithmes de Newton stochastiques“
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Zeitschriftenartikel zum Thema "Algorithmes de Newton stochastiques"
Doukhan, Paul, und Odile Brandière. „Algorithmes stochastiques à bruit dépendant“. Comptes Rendus Mathematique 337, Nr. 7 (Oktober 2003): 473–76. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2003.07.002.
Der volle Inhalt der QuelleNajim, Mohamed. „Algorithmes adaptatifs et approximations stochastiques. Thèorie et application“. Automatica 26, Nr. 5 (September 1990): 938–39. http://dx.doi.org/10.1016/0005-1098(90)90015-a.
Der volle Inhalt der QuelleOuknine, Y. „Approximation de newton pour les équations différentielles stochastiques“. Stochastics and Stochastic Reports 45, Nr. 3-4 (Dezember 1993): 237–47. http://dx.doi.org/10.1080/17442509308833863.
Der volle Inhalt der QuellePelletier, Mariane. „Une version presque sûre du théorème de la limite centrale pour les algorithmes stochastiques“. Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 324, Nr. 2 (Januar 1997): 235–38. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(99)80352-8.
Der volle Inhalt der QuelleBoussidi, Brahim, Ronan Fablet, Emmanuelle Autret und Bertrand Chapron. „Accroissement stochastique de la résolution spatiale des traceurs géophysiques de l'océan: application aux observations satellitaires de la température de surface de l'océan“. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, Nr. 202 (16.04.2014): 66–78. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.52.
Der volle Inhalt der QuelleCueto, María Angélica, und Shaowei Lin. „Tropical secant graphs of monomial curves“. Discrete Mathematics & Theoretical Computer Science DMTCS Proceedings vol. AN,..., Proceedings (01.01.2010). http://dx.doi.org/10.46298/dmtcs.2820.
Der volle Inhalt der QuelleDissertationen zum Thema "Algorithmes de Newton stochastiques"
Lu, Wei. „Μéthοdes stοchastiques du secοnd οrdre pοur le traitement séquentiel de dοnnées massives“. Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMIR13.
Der volle Inhalt der QuelleWith the rapid development of technologies and the acquisition of big data, methods capable of processing data sequentially (online) have become indispensable. Among these methods, stochastic gradient algorithms have been established for estimating the minimizer of a function expressed as the expectation of a random function. Although they have become essential, these algorithms encounter difficulties when the problem is ill-conditioned. In this thesis, we focus on second-order stochastic algorithms, such as those of the Newton type, and their applications to various statistical and optimization problems. After establishing theoretical foundations and exposing the motivations that lead us to explore stochastic Newton algorithms, we develop the various contributions of this thesis. The first contribution concerns the study and development of stochastic Newton algorithms for ridge linear regression and ridge logistic regression. These algorithms are based on the Riccati formula (Sherman-Morrison) to recursively estimate the inverse of the Hessian. As the acquisition of big data is generally accompanied by a contamination of the latter, in a second contribution, we focus on the online estimation of the geometric median, which is a robust indicator, i.e., not very sensitive to the presence of atypical data. More specifically, we propose a new stochastic Newton estimator to estimate the geometric median. In the first two contributions, the estimators of the Hessians' inverses are constructed using the Riccati formula, but this is only possible for certain functions. Thus, our third contribution introduces a new Robbins-Monro type method for online estimation of the Hessian's inverse, allowing us then to develop universal stochastic Newton algorithms. Finally, our last contribution focuses on Full Adagrad type algorithms, where the difficulty lies in the fact that there is an adaptive step based on the square root of the inverse of the gradient's covariance. We thus propose a Robbins-Monro type algorithm to estimate this matrix, allowing us to propose a recursive approach for Full AdaGrad and its streaming version, with reduced computational costs. For all the new estimators we propose, we establish their convergence rates as well as their asymptotic efficiency. Moreover, we illustrate the efficiency of these algorithms using numerical simulations and by applying them to real data
Robert, Philippe. „Réseaux Stochastiques et Algorithmes“. Habilitation à diriger des recherches, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00166813.
Der volle Inhalt der Quelleles chaînes de caractères. L'étude des réseaux avec un grand nombre de noeuds (limite thermodynamique) ou avec des liens de capacité très grandes (Régime limite de Kelly) est discuté ainsi que les perspectives de ce type d'étude.
L'étude mathématique de plusieurs algorithmes distribués gérant des réseaux stochastiques est présentée. L'accent est mis sur les méthodes probabilistes utilisées dans un contexte qui n'est pas nécessairement probabiliste, elles permettent notamment d'étendre et de simplifier une partie des résultats connus dans ce domaine.
Aguech, Rafik. „Algorithmes stochastiques : etude asymptotique de l'erreur“. Paris 6, 2000. http://www.theses.fr/2000PA066004.
Der volle Inhalt der QuelleArouna, Bouhari. „Méthodes de Monté Carlo et algorithmes stochastiques“. Marne-la-vallée, ENPC, 2004. https://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00001269.
Der volle Inhalt der QuellePELLETIER, MARIANE. „Sur le comportement asymptotique des algorithmes stochastiques“. Paris 11, 1996. http://www.theses.fr/1996PA112380.
Der volle Inhalt der QuelleTouijar, Driss. „Algorithmes stochastiques et application à l'imagerie électromagnétique baysienne“. Lille 1, 1994. http://www.theses.fr/1994LIL10123.
Der volle Inhalt der QuelleKrueger, Martin. „Méthode d'analyse d'algorithmes d'optimisation stochastiques à l'aide d'algorithmes génétiques /“. Paris : École nationale supérieure des télécommunications, 1994. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb35707870b.
Der volle Inhalt der QuelleMonmarché, Pierre. „Hypocoercivité : approches alternatives et applications aux algorithmes stochastiques“. Toulouse 3, 2014. http://thesesups.ups-tlse.fr/2615/.
Der volle Inhalt der QuelleSome Markov dynamics are considered to sample Gibbs laws in the framework of the simulated annealing algorithm, as possible alternatives to the usual reversible diffusion. The problem of the convergence, at fixed temperature, of these processes toward their equilibrium leads to hypococercivity questions. Since the previous results in this field do not yield sharp asymptotics for the convergence rate at low temperature, new methods are investigated, in particular in the case of piecewise deterministic Markov processes. Finally an optimal condition is given for the cooling
Rochet, Sophie. „Convergence des algorithmes génétiques : modèles stochastiques et épistasie“. Aix-Marseille 1, 1998. http://www.theses.fr/1998AIX11032.
Der volle Inhalt der QuellePREVOST, DONALD. „Retines artificielles stochastiques : algorithmes et mise en uvre“. Paris 11, 1995. http://www.theses.fr/1995PA112505.
Der volle Inhalt der QuelleBücher zum Thema "Algorithmes de Newton stochastiques"
1931-, Métivier Michel, und Priouret P. 1939-, Hrsg. Algorithmes adaptatifs et approximations stochastiques: Théorie et applications à l'identification, au traitement du signal et à la reconnaissance des formes. Paris: New York, 1987.
Den vollen Inhalt der Quelle findenTijms, H. C. Stochastic models: An algorithmic approach. Chichester: Wiley, 1994.
Den vollen Inhalt der Quelle findenMoral, Bartoli /Del. Simulations & algorithmes stochastiques. CEPADUES, 2001.
Den vollen Inhalt der Quelle findenDuflo, Marie. Algorithmes stochastiques (Mathématiques et Applications). Springer, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenChout, Philippe. Théorie du Hasard Prévisible: Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques. Independently Published, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenChout, Philippe. Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques: Comment Dominer le Hasard Au Jeu de la Roulette. Independently Published, 2019.
Den vollen Inhalt der Quelle findenHasard, Domine Le. Comment Dominer le Hasard Au Jeu de la Roulette: Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques. Independently Published, 2019.
Den vollen Inhalt der Quelle findenHasard, Domine Le. Heuristique Quantique des Algorithmes Stochastiques: Comment Dominer le Hasard Au Jeu de la Roulette. Independently Published, 2019.
Den vollen Inhalt der Quelle findenTijms, H. C. Stochastic Models: An Algorithmic Approach (Wiley Series in Probability and Statistics). John Wiley & Sons Inc, 1995.
Den vollen Inhalt der Quelle findenTijms, H. C. Stochastic Models: An Algorithmic Approach (Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics). John Wiley & Sons Ltd (Import), 1995.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBuchteile zum Thema "Algorithmes de Newton stochastiques"
Jedrzejewski, Franck. „Simulation et algorithmes stochastiques“. In Modèles aléatoires et physique probabiliste, 181–216. Paris: Springer Paris, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-99308-4_8.
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