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Academic literature on the topic 'MCMC, Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024

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Dissertations / Theses on the topic "MCMC, Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov"

1

Bekhti, Yousra. "Contributions to sparse source localization for MEG/EEG brain imaging." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2018. http://www.theses.fr/2018ENST0017.

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Abstract:
Cette thèse a développé des méthodes parcimonieuses pour la localisation de sources en magnétoencéphalographie (MEG) et l'électroencéphalographie (EEG). Pour un champ électromagnétique donné, il y a un nombre infini de sources réparties à l’intérieur du cerveau qui aurait pu le créer. Cela signifie que le problème inverse est mal-posé, ayant de nombreuses possibles solutions. Cela nous contraint à faire des hypothèses ou des apriori sur le problème. Cette thèse a étudié les méthodes parcimonieuses, i.e., seulement quelques sources focales sont activées lors d’une tâche précise. La première con
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2

Thouvenin, Pierre-Antoine. "Modeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2017. http://oatao.univ-toulouse.fr/19258/1/THOUVENIN_PierreAntoine.pdf.

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Abstract:
Acquired in hundreds of contiguous spectral bands, hyperspectral (HS) images have received an increasing interest due to the significant spectral information they convey about the materials present in a given scene. However, the limited spatial resolution of hyperspectral sensors implies that the observations are mixtures of multiple signatures corresponding to distinct materials. Hyperspectral unmixing is aimed at identifying the reference spectral signatures composing the data -- referred to as endmembers -- and their relative proportion in each pixel according to a predefined mixture model.
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3

Suparman, Suparman. "Problèmes de choix de modèles par simulation de type Monte Carlo par chaînes de Markov à sauts réversibles." Toulouse 3, 2003. http://www.theses.fr/2003TOU30005.

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4

Altaleb, Anas. "Méthodes d'échantillonnage par mélanges et algorithmes MCMC." Rouen, 1999. http://www.theses.fr/1999ROUES034.

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Abstract:
Nous abordons dans cette thèse, deux aspects distincts : (a) la construction et le test de certaines méthodes de simulation pour l'approximation des intégrales. Nous étudions en particulier les estimateurs de Monte Carlo auxquels il est souvent fait appel dans le traitement de modèles statistiques complexes. Notre apport en ce domaine consiste en l'utilisation des mélanges pour la stabilisation des échantillonnages d'importance. Pour valider l'estimateur pondéré, il est indispensable d'étudier son comportement pour les méthodes MCMC qui permettent la mise en œuvre d'une forme généralisée de l'
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5

Gbedo, Yémalin Gabin. "Les techniques Monte Carlo par chaînes de Markov appliquées à la détermination des distributions de partons." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAY059/document.

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Abstract:
Nous avons développé une nouvelle approche basée sur les méthodes Monte Carlo par chaînes de Markov pour déterminer les distributions de Partons et quantifier leurs incertitudes expérimentales. L’intérêt principal d’une telle étude repose sur la possibilité de remplacer la minimisation standard avec MINUIT de la fonction χ 2 par des procédures fondées sur les méthodes Statistiques et sur l’inférence Bayésienne en particulier,offrant ainsi une meilleure compréhension de la détermination des distributions de partons. Après avoir examiné ces techniques Monte Carlo par chaînes de Markov, nous intr
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6

Albert, Isabelle. "Inférence bayesienne par les methodes de Monte Carlo par chaînes de Markov et arbres de régression pour l'analyse statistique des données corrélées." Paris 11, 1998. http://www.theses.fr/1998PA11T020.

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Abstract:
L’analyse statistique des données corrélées permet l'étude des schémas d'échantillonnage comportan une structure de groupe. Les modèles marginaux et à effets mixtes, qui constituent des extensions des modèles linéaires généralisés, ont été proposés dans ce contexte pour prendre en compte la non indépendance des observations. Nous considérons deux approches : une inférence bayésienne des modèles à effets mixtes par les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) et une méthode de régression arborescente (CART) pour l'analyse des données censurées corrélées. La première partie est consa
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Delescluse, Matthieu. "Une approche Monte Carlo par Chaînes de Markov pour la classification des potentiels d'action. Application à l'étude des corrélations d'activité des cellules de Purkinje." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011123.

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Abstract:
Pour être réellement exploitables, les données d'enregistrements extracellulaires multiunitaires doivent faire l'objet d'un traitement préalable visant à isoler les activités neuronales individuelles qui les constituent: le spike-sorting. Ce travail de thèse est une contribution au développement et à la réalisation d'une méthode automatique de spike-sorting implémentant un algorithme de Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC). La méthode proposée permet de tenir compte, en plus de la forme des potentiels d'action (PAs), de l'information fournie par leurs temps d'émission pour réaliser la clas
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Delescluse, Matthieu. "Une approche Monte Carlo par chaînes de Markov pour la classification des potentiels d' action : application à l' étude des corrélations d' activité des cellules de Purkinje." Paris 6, 2005. http://www.theses.fr/2005PA066493.

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Spinelli, Marta. "Cosmological parameter estimation with the Planck satellite data : from the construction of a likelihood to neutrino properties." Thesis, Paris 11, 2015. http://www.theses.fr/2015PA112241/document.

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Abstract:
Le fond diffus cosmologique (CMB), relique du Big-Bang chaud, porte les traces à la fois de la formation des structures des époques récentes et des premières phases énergétiques de l'Univers.Le satellite Planck, en service de 2009 à 2013, a fourni des mesures de haute qualité des anisotropies du CMB. Celles-ci sont utilisés dans cette thèse pour déterminer les paramètres du modèle cosmologique standard et autour du secteur des neutrinos.Ce travail décrit la construction d'un fonction de vraisemblance pour les hauts-l de Planck. Cela implique une stratégie de masquage pour l'émission thermique
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Bӑrbos, Andrei-Cristian. "Efficient high-dimension gaussian sampling based on matrix splitting : application to bayesian Inversion." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0002/document.

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Abstract:
La thèse traite du problème de l’échantillonnage gaussien en grande dimension.Un tel problème se pose par exemple dans les problèmes inverses bayésiens en imagerie où le nombre de variables atteint facilement un ordre de grandeur de 106_109.La complexité du problème d’échantillonnage est intrinsèquement liée à la structure de la matrice de covariance. Pour résoudre ce problème différentes solutions ont déjà été proposées,parmi lesquelles nous soulignons l’algorithme de Hogwild qui exécute des mises à jour de Gibbs locales en parallèle avec une synchronisation globale périodique.Notre algorithm
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Book chapters on the topic "MCMC, Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov"

1

Del Moral, Pierre, and Christelle Vergé. "Méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC)." In Mathématiques et Applications. Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-54616-7_6.

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