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Literatura académica sobre el tema "Algorithme de simulation stochastique"

Autor: Grafiati
Publicado: 22 de junio de 2024

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Índice

  1. Artículos de revistas
  2. Tesis
  3. Libros
  4. Capítulos de libros

Artículos de revistas sobre el tema "Algorithme de simulation stochastique":

1

Boussidi, Brahim, Ronan Fablet, Emmanuelle Autret y 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, n.º 202 (16 de abril de 2014): 66–78. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.52.

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Resumen
Le développement des capteurs satellitaires d'observation des traceurs géophysiques à la surface de l'océan et les algorithmes de traitement associés ont connu un essor important au cours des vingt dernières années. Les différents capteurs satellitaires disponibles présentent des résolutions spatiales et temporelles différentes ainsi que différents niveaux de sensibilité à la couverture nuageuse. Dans le cas des images de température de surface de la mer, ceci se traduit notamment par de forts taux de données manquantes dans les observations de très haute-résolution (de l'ordre de 1kmx1km) contrairement aux observations de basse-résolution (de l'ordre de 25kmx25km). Il existe donc un enjeu fort pour exploiter conjointement les différentes sources d'information disponibles. Dans ce contexte, nous proposons un nouveau modèle stochastique de super-résolution basé sur une augmentation réaliste de l'information texturale des images. L'originalité de ce modèle réside dans la formulation d'a priori stochastiques sur la géométrie des images, qui sont caractéristiques des textures associées aux champs géophysiques à la surface de l'océan. Formellement, ce modèle consiste à modéliser les lignes de niveau de l'image comme des réalisations de marches aléatoires. Ce modèle stochastique s'étend naturellement à la simulation d'images haute-résolution à partir d'une observation basse-résolution. Cet article décrit la formulation mathématique du modèle proposé, ses caractéristiques théoriques ainsi que le schéma numérique mis en oeuvre pour la super-résolution d'images texturées. L'application à la simulation haute-résolution de champs de température de surface de la mer dans une région active de l'océan (courant des Aiguilles) démontre sa pertinence dans le contexte applicatif de la télédétection satellitaire de l'océan. Nous en discutons également les principales contributions ainsi que les différentes extensions possibles.
2

Ait Saidi, Ahmed y Abdelnasser Dahmani. "Étude de la consistance d'un algorithme stochastique dans un cadre mélangeant". Comptes Rendus Mathematique 340, n.º 1 (enero de 2005): 49–54. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2004.11.001.

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3

Feyzioglu, Orhan y Henri Pierreval. "Une approche stochastique et multicritère basée sur la simulation". Journal of Decision Systems 17, n.º 3 (enero de 2008): 369–85. http://dx.doi.org/10.3166/jds.17.369-385.

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4

Mari, Jean François, Arnaud Gobillot y Marc Benoît. "Simulation temporelle et spatiale des changements d’occupation du sol par modélisation stochastique". Revue Internationale de Géomatique 28, n.º 2 (abril de 2018): 219–42. http://dx.doi.org/10.3166/rig.2018.00051.

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5

Vinkovic, Ivana, Cesar Aguirre, Serge Simoëns y Jean-Noël Gence. "Couplage d'un modèle stochastique lagrangien sous-maille avec une simulation grandes échelles". Comptes Rendus Mécanique 333, n.º 4 (abril de 2005): 325–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.crme.2005.01.006.

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6

Colin, N., P. Simard, P. Gaillard y R. Marsol. "Un algorithme de detection de pics utilisant une simulation de palpeur". Signal Processing 19, n.º 1 (enero de 1990): 83–90. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1684(90)90009-n.

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7

Béreaux, Y., J. R. Clermont y A. Yassine. "Algorithme de région de confiance pour la simulation numérique d'écoulements de fluides viscoélastiques". ESAIM: Proceedings 2 (1997): 225–33. http://dx.doi.org/10.1051/proc:1997005.

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8

Frederico, N., C. Berthelot, J. Hennache, M. Benabdallah, E. Wiel y G. Lebuffe. "Évaluation formative et simulation : algorithme de prise en charge d’une fibrillation ventriculaire réfractaire". Annales Françaises d'Anesthésie et de Réanimation 32 (septiembre de 2013): A155. http://dx.doi.org/10.1016/j.annfar.2013.07.302.

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9

Badisy, I. El, C. Nejjari, A. Naim, K. El Rhaz, M. Khalis y R. Giorgi. "CO10.6 - Imputation des données manquantes par un méta-algorithme (metaCART): étude de simulation". Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 71 (mayo de 2023): 101632. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2023.101632.

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10

N'Gbo, Aké G. M. "L'efficacité productive des SCOP françaises : estimation et simulation à partir d'une frontière de production stochastique". Revue économique 45, n.º 1 (1994): 115–28. http://dx.doi.org/10.3406/reco.1994.409512.

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Más fuentes
También puede estar interesado en las bibliografías ampliadas sobre el tema "Algorithme de simulation stochastique" para tipos de fuentes particulares:
Artículos de revistas Tesis

Tesis sobre el tema "Algorithme de simulation stochastique":

1

Makhlouf, Azmi. "Régularité fractionnaire et analyse stochastique de discrétisations ; Algorithme adaptatif de simulation en risque de crédit". Phd thesis, Grenoble INPG, 2009. http://www.theses.fr/2009INPG0154.

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Resumen
Cette thèse concerne trois sujets de probabilités numériques et de mathématiques financières. D'abord, nous étudions le module de régularité L2 en temps de la composante Z d'une EDSR markovienne à coefficients lipschitziens, mais dont la fonction terminale g est irrégulière. Ce module est lié à l'erreur d'approximation par schéma d'Euler. Nous montrons, de façon optimale, que l'ordre de convergence est explicitement lié à la régularité fractionnaire de g. Ensuite, nous proposons une méthode de Monte-Carlo séquentielle pour le calcul efficace du prix d'une tranche de CDO, basée sur des variables de contrôle séquentielles, dans un cadre où les taux de recouvrement sont aléatoires et i. I. D. Enfin, nous analysons l'erreur de couverture associée à la stratégie en Delta-Gamma. La régularité fractionnaire de la fonction payoff joue un rôle crucial dans le choix des dates de rebalancement, afin d'atteindre des vitesses de convergence optimales
This thesis deals with three issues from numerical probability and mathematical finance. First, we study the L2-time regularity modulus of the Z-component of a Markovian BSDE with Lipschitz-continuous coefficients, but with irregular terminal function g. This modulus is linked to the approximation error of the Euler scheme. We show, in an optimal way, that the order of convergence is explicitly connected to the fractional regularity of g. Second, we propose a sequential Monte-Carlo method in order to efficiently compute the price of a CDO tranche, based on sequential control variates. The recoveries are supposed to be i. I. D. Random variables. Third, we analyze the tracking error related to the Delta-Gamma hedging strategy. The fractional regularity of the payoff function plays a crucial role in the choice of the trading dates, in order to achieve optimal rates of convergence
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Makhlouf, Azmi. "Régularité fractionnaire et analyse stochastique de discrétisations ; Algorithme adaptatif de simulation en risque de crédit". Phd thesis, Grenoble INPG, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00460269.

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Resumen
Cette thèse concerne trois sujets de probabilités numériques et de mathématiques financières. D'abord, nous étudions le module de régularité L2 en temps de la composante Z d'une EDSR markovienne à coefficients lipschitziens, mais dont la fonction terminale g est irrégulière. Ce module est lié à l'erreur d'approximation par schéma d'Euler. Nous montrons, de façon optimale, que l'ordre de convergence est explicitement lié à la régularité fractionnaire de g. Ensuite, nous proposons une méthode de Monte-Carlo séquentielle pour le calcul efficace du prix d'une tranche de CDO, basée sur des variables de contrôle séquentielles, dans un cadre où les taux de recouvrement sont aléatoires et i.i.d. Enfin, nous analysons l'erreur de couverture associée à la stratégie en Delta-Gamma. La régularité fractionnaire de la fonction payoff joue un rôle crucial dans le choix des dates de rebalancement, afin d'atteindre des vitesses de convergence optimales.
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Phi, Tien Cuong. "Décomposition de Kalikow pour des processus de comptage à intensité stochastique". Thesis, Université Côte d'Azur, 2022. http://www.theses.fr/2022COAZ4029.

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Resumen
L'objectif de cette thèse est de construire des algorithmes capables de simuler l'activité d'un réseau de neurones. L'activité du réseau de neurones peut être modélisée par le train de spikes de chaque neurone, qui sont représentés par un processus ponctuel multivarié. La plupart des approches connues pour simuler des processus ponctuels rencontrent des difficultés lorsque le réseau sous-jacent est de grande taille.Dans cette thèse, nous proposons de nouveaux algorithmes utilisant un nouveau type de décomposition de Kalikow. En particulier, nous présentons un algorithme permettant de simuler le comportement d'un neurone intégré dans un réseau neuronal infini sans simuler l'ensemble du réseau. Nous nous concentrons sur la preuve mathématique que notre algorithme renvoie les bons processus ponctuels et sur l'étude de sa condition d'arrêt. Ensuite, une preuve constructive montre que cette nouvelle décomposition est valable pour divers processus ponctuels.Enfin, nous proposons des algorithmes, qui peuvent être parallélisés et qui permettent de simuler une centaine de milliers de neurones dans un graphe d'interaction complet, sur un ordinateur portable. Plus particulièrement, la complexité de cet algorithme semble linéaire par rapport au nombre de neurones à simuler
The goal of this thesis is to construct algorithms which are able to simulate the activity of a neural network. The activity of the neural network can be modeled by the spike train of each neuron, which are represented by a multivariate point processes. Most of the known approaches to simulate point processes encounter difficulties when the underlying network is large.In this thesis, we propose new algorithms using a new type of Kalikow decomposition. In particular, we present an algorithm to simulate the behavior of one neuron embedded in an infinite neural network without simulating the whole network. We focus on mathematically proving that our algorithm returns the right point processes and on studying its stopping condition. Then, a constructive proof shows that this new decomposition holds for on various point processes.Finally, we propose algorithms, that can be parallelized and that enables us to simulate a hundred of thousand neurons in a complete interaction graph, on a laptop computer. Most notably, the complexity of this algorithm seems linear with respect to the number of neurons on simulation
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Panloup, Fabien. "Approximation récursive du régime stationnaire d'une équation différentielle stochastique avec sauts". Paris 6, 2006. http://www.theses.fr/2006PA066397.

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Resumen
Cette thèse est dans sa majeure partie consacrée à la construction et l'étude de méthodes implémentables par ordinateur permettant d'approcher le régime stationnaire d'un processus ergordique multidimensionnel solution d'une EDS dirigée par un processus de Lévy. S'appuyant sur une approche développée par Lamberton&Pagès puis Lemaire dans le cadre des diffusions Browniennes, nos méthodes basées sur des schémas d'Euler à pas décroissant, « exacts » ou « approchés », permettent de simuler efficacement la probabilité invariante mais également la loi globale d'un tel processus en régime stationnaire. Ce travail possède des applications théoriques et pratiques diverses dont certaines sont développées ici (TCL p. S. Pour les lois stables, théorème limite relatif aux valeurs extrêmes, pricing d'options pour des modèles à volatilité stochastique stationnaire. . . ).
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Panloup, Fabien. "Approximation récursive du régime stationnaire d'une Equation Differentielle Stochastique avec sauts". Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00120508.

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Resumen
La thématique principale de cette thèse est la construction et l'étude de méthodes implémentables par ordinateur permettant d'approcher le régime stationnaire d'un processus ergordique multidimensionnel solution d'une EDS dirigée par un processus de Lévy. S'appuyant sur une approche développée par Lamberton&Pagès puis Lemaire dans le cadre des diffusions Browniennes, nos méthodes basées sur des schémas
d'Euler à pas décroissant, « exacts » ou « approchés », permettent de simuler efficacement la probabilité invariante mais également la loi globale d'un tel processus en régime stationnaire.
Ce travail possède des applications théoriques et pratiques diverses dont certaines
sont développées ici (TCL p.s. pour les lois stables, théorème limite relatif aux valeurs extrêmes, pricing d'options pour des modèles à volatilité stochastique stationnaire...).
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Abdelghani, Maher. "Identification temporelle des structures : approche des algorithmes sous-espace dans l'espace état". Montpellier 2, 1995. http://www.theses.fr/1995MON20185.

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Resumen
Les methodes d'identification temporelles permettent dans certains cas de franchir les limites inherentes aux methodes frequentielles. La majorite des methodes temporelles traitent les modeles polynomiaux connus pour introduire des problemes mathematiques mal conditionnes au plan numerique. On presente dans ce travail la mise en uvre, l'analyse et la comparaison des algorithmes sous-espace (n4sid, moesp) appliquees a l'identification des structures. Des modifications sont proposees afin de les rendre plus robustes. Des etudes, par simulation, et experimentales, mettent en exergue leurs avantages par rapport a d'autres methodes telles que era ou arx
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Reutenauer, Victor. "Algorithmes stochastiques pour la gestion du risque et l'indexation de bases de données de média". Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017AZUR4018/document.

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Resumen
Cette thèse s’intéresse à différents problèmes de contrôle et d’optimisation dont il n’existe à ce jour que des solutions approchées. D’une part nous nous intéressons à des techniques visant à réduire ou supprimer les approximations pour obtenir des solutions plus précises voire exactes. D’autre part nous développons de nouvelles méthodes d’approximation pour traiter plus rapidement des problèmes à plus grande échelle. Nous étudions des méthodes numériques de simulation d’équation différentielle stochastique et d’amélioration de calculs d’espérance. Nous mettons en œuvre des techniques de type quantification pour la construction de variables de contrôle ainsi que la méthode de gradient stochastique pour la résolution de problèmes de contrôle stochastique. Nous nous intéressons aussi aux méthodes de clustering liées à la quantification, ainsi qu’à la compression d’information par réseaux neuronaux. Les problèmes étudiés sont issus non seulement de motivations financières, comme le contrôle stochastique pour la couverture d’option en marché incomplet mais aussi du traitement des grandes bases de données de médias communément appelé Big data dans le chapitre 5. Théoriquement, nous proposons différentes majorations de la convergence des méthodes numériques d’une part pour la recherche d’une stratégie optimale de couverture en marché incomplet dans le chapitre 3, d’autre part pour l’extension la technique de Beskos-Roberts de simulation d’équation différentielle dans le chapitre 4. Nous présentons une utilisation originale de la décomposition de Karhunen-Loève pour une réduction de variance de l’estimateur d’espérance dans le chapitre 2
This thesis proposes different problems of stochastic control and optimization that can be solved only thanks approximation. On one hand, we develop methodology aiming to reduce or suppress approximations to obtain more accurate solutions or something exact ones. On another hand we develop new approximation methodology in order to solve quicker larger scale problems. We study numerical methodology to simulated differential equations and enhancement of computation of expectations. We develop quantization methodology to build control variate and gradient stochastic methods to solve stochastic control problems. We are also interested in clustering methods linked to quantization, and principal composant analysis or compression of data thanks neural networks. We study problems motivated by mathematical finance, like stochastic control for the hedging of derivatives in incomplete market but also to manage huge databases of media commonly known as big Data in chapter 5. Theoretically we propose some upper bound for convergence of the numerical method used. This is the case of optimal hedging in incomplete market in chapter 3 but also an extension of Beskos-Roberts methods of exact simulation of stochastic differential equations in chapter 4. We present an original application of karhunen-Loève decomposition for a control variate of computation of expectation in chapter 2
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Lemaire, Vincent. "Estimation récursive de la mesure invariante d'un processus de diffusion". Phd thesis, Université de Marne la Vallée, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011281.

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Resumen
L'objet de la thèse est l'étude d'un algorithme, simple d'implémentation et récursif, permettant de calculer l'intégrale d'une fonction par rapport à la probabilité invariante d'un processus solution d'une équation différentielle stochastique de dimension finie.
La principale hypothèse sur ces solutions (diffusions) est l'existence d'une fonction de Lyapounov garantissant une condition de stabilité. Par le théorème ergodique on sait que les mesures empiriques de la diffusion convergent vers une mesure invariante. Nous étudions une convergence similaire lorsque la diffusion est discrétisée par un schéma d'Euler de pas décroissant. Nous prouvons que les mesures empiriques pondérées de ce schéma convergent vers la mesure invariante de la diffusion, et qu'il est possible d'intégrer des fonctions exponentielles lorsque le coefficient de diffusion est suffisamment petit. De plus, pour une classe de diffusions plus restreinte, nous prouvons la convergence presque sûre et dans Lp du schéma d'Euler vers la diffusion.
Nous obtenons des vitesses de convergence pour les mesures empiriques pondérées et donnons les paramètres permettant une vitesse optimale. Nous finissons l'étude de ce schéma lorsqu'il y a présence de multiples mesures invariantes. Cette étude se fait en dimension 1, et nous permet de mettre en évidence un lien entre classification de Feller et fonctions de Lyapounov.
Dans la dernière partie, nous exposons un nouvel algorithme adaptatif permettant de considérer des problèmes plus généraux tels que les systèmes Hamiltoniens ou les systèmes monotones. Il s'agit de considérer les mesures empiriques d'un schéma d'Euler construit à partir d'une suite de pas aléatoires adaptés dominée par une suite décroissant vers 0.
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Bouttier, Clément. "Optimisation globale sous incertitude : algorithmes stochastiques et bandits continus avec application aux performances avion". Thesis, Toulouse 3, 2017. http://www.theses.fr/2017TOU30176.

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Resumen
Cette thèse est consacrée à l'étude théorique et numérique d'algorithmes d'optimisation stochastiques adaptés au traitement du problème de planification des trajectoires d'avions en environnement incertain. L'optimisation des temps de vol et de la consommation de carburant est un élément central de la compétitivité des compagnies aériennes. Elles sont à la recherche d'outils permettant d'optimiser le choix de leurs routes aériennes avec toujours plus de précision. Pourtant, les méthodes actuellement disponibles pour l'optimisation de ces routes aériennes requièrent l'utilisation de représentations simplifiées des performances avion. Nous proposons, dans cette thèse, de répondre à cette exigence de précision et d'adapter, par conséquent, nos méthodes de résolution aux contraintes de la modélisation industrielle des performances avion tout en tenant compte de l'incertitude qui pèse sur les conditions réelles de vol (trafic aérien et conditions atmosphériques). Nous appuyons notre démarche par trois contributions scientifiques. Premièrement, nous avons mis en place un environnement de test pour algorithmes d'optimisation de trajectoires. Ce cadre a permis d'unifier la procédure de test pour l'ensemble des modèles de performances avion. Deuxièmement, nous avons développé et analysé sur le plan théorique deux nouveaux algorithmes d'optimisation stochastique globale en l'absence de dérivés. La première approche, très générique, n'utilise pas d'information particulière liée à la dynamique avion. Il s'agit de l'algorithme NSA basé sur la méthode du recuit simulé. Les développements théoriques ont abouti à la formulation des conditions et vitesse de convergence de cet algorithme. La seconde approche, l'algorithme SPY, est plus spécifique, il utilise une information de régularité lipschitzienne autour de l'optimum recherche. Il s'agit d'un algorithme de type bandits Lipschitz, basé sur la méthode de Piyavskii. De même, nous analysons les conditions de convergence de cet algorithme et fournissons une borne supérieure sur son erreur d'optimisation (regret simple)
This PhD thesis is dedicated to the theoretical and numerical analysis of stochastic algorithms for the stochastic flight planning problem. Optimizing the fuel consumption and flight time is a key factor for airlines to be competitive. These companies thus look for flight optimization tools with higher and higher accuracy requirements. However, nowadays available methodologies for flight planning are based on simplified aircraft performance models. In this PhD, we propose to fulfill the accuracy requirements by adapting our methodology to both the constraints induced by the utilization of an industrial aircraft performance computation code and the consideration of the uncertainty about the real flight conditions, i.e., air traffic and weather conditions. Our proposal is supported by three main contributions. First, we design a numerical framework for benchmarking aircraft trajectory optimization tools. This provides us a unified testing procedure for all aircraft performance models. Second, we propose and study (both theoretically and numerically) two global derivative-free algorithms for stochastic optimization problems. The first approach, the NSA algorithm, is highly generic and does not use any prior knowledge about the aircraft performance model. It is an extension of the simulated annealing algorithm adapted to noisy cost functions. We provide an upper bound on the convergence speed of NSA to globally optimal solutions. The second approach, the SPY algorithm, is a Lipschitz bandit algorithm derived from Piyavskii's algorithm. It is more specific as it requires the knowledge of some Lipschitz regularity property around the optimum, but it is therefore far more efficient. We also provide a theoretical study of this algorithm through an upper bound on its simple regret
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Berro, Julien. "Du monomère à la cellule : modèle de la dynamique de l'actine". Université Joseph Fourier (Grenoble), 2006. http://www.theses.fr/2006GRE10226.

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Resumen
Les filaments d'actine sont des polymères biologiques très abondants dans le cytosquelette des eucaryotes. Leur auto-assemblage et leur autoorganisation sont très dynamiques et ils jouent un rôle majeur dans la motilité cellulaire et dans les déformations de la membrane. Nous présentons dan cette thèse trois approches de modélisation, à différentes échelles, afin de mieux comprendre les mécanismes de régulation de l'assemblage, de l'organisation et de la production de forces par des filaments biologiques tels que les filaments d'actine. Nous avons tout d'abord développé un outil de simulation multi-agent stochastique pour l'étude de la dynamique de filaments biologiques prenant en compte les interactions à l'échelle du nanomètre. Ce nouvel outil nous a permis de mettre en évidence l'accélération du turnover des monomères d'actine par fragmentation des filaments par l'ADF/Cofiline ainsi que les ruptures de symétries induites par cette protéine, résultats concordant avec les expériences de l'équipe de L. Blanchoin (CEA Grenoble). Nous avons également mené l'étude d'un modèle continu pour le flambage de filaments qui a permis d'estimer les forces exercées in vivo et in vitro en fonction des conditions d'attachement des extrémités et de donner des conditions limites de certains paramètres permettant le flambage. Troisièmement, nous avons développé un cadre pour l'organisation des données de cinétique biochimique de réseaux de régulation que nous avons utilisé pour la régulation de la polymérisation de l'actine. Ces trois approches de modélisation ont permis d'améliorer la connaissance sur la dynamique de l'actine et sont complémentaires aux approches expérimentales de la biologie
Actin filaments are biological polymers that are very abundant in eucaryot cytoskeleton. Their auto-assembly and auto-organization are highly dynami. And are essential in cell motility and membrane deformations. Ln this thesis we propose three approaches, on different scales, in order to enlighten mechanisms for the regulation ofassembly of, organization of and production of force by biological filaments such as actin filaments. First, we have developed a stochastic multi-agent simulation tool for studying biological filaments taking into consideration interactions on the nanometer scale. This new tool allowed us to bring out the acceleration of actin monomer turnover due to fragmentation of filaments by ADF/Cofilin and the symmetry breaking induced by thisprotein, which agree weil with experimental data from L. Blanchoin team (CEA Grenoble). Secondly, we studied a continuou model for filament buckling, providing, on the one hand, an estimation of forces exerted in vitro or in vivo with respect to extremity attachment conditions and, on the other hand, limit conditions for buckling. Thirdly, we developed a framework for organizing kinetic biochemical data from reaction networks, which was used for the regulation of actin polymerization. These three modeling approaches improved the knowledge on actin dynamics and are useful complements for experimental approaches in biology
Más fuentes

Libros sobre el tema "Algorithme de simulation stochastique":

1

m, Michel Benai. Promenade ale atoire: Chai nes de Markov et simulations ; martingales et strate gies. Palaiseau: E ditions de l'E cole polytechnique, 2004.

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2

Mullin, Timothy John. Simulation stochastique de populations génétiques d'arbres forestiers: Guide d'utilisation du logiciel POPSIM version 2.0. Fredericton, N.-B: Service canadien des forêts, Région des Maritimes, 1995.

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3

Cooper, Robert B. Introduction to queueing theory. 3a ed. Washington, D.C: CEEPress Books, 1990.

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4

Moral, Bartoli /Del. Simulations & algorithmes stochastiques. CEPADUES, 2001.

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5

Sayed, Ali H., Thomas Kailath y Babak Hassibi. Linear Estimation. Prentice Hall, 2000.

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6

Sayed, Ali H., Thomas Kailath y Babak Hassibi. Linear Estimation. Prentice Hall, 2000.

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Capítulos de libros sobre el tema "Algorithme de simulation stochastique":

1

Jedrzejewski, Franck. "Simulation et algorithmes stochastiques". En 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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2

Marceau, Étienne. "Méthodes de simulation stochastique". En Modélisation et évaluation quantitative des risques en actuariat, 181–99. Paris: Springer Paris, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0112-4_5.

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3

MERCIER, Quentin y Fabrice POIRION. "Optimisation multi-objectif stochastique : un algorithme de descente". En Ingénierie mécanique en contexte incertain, 305–43. ISTE Group, 2021. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9010.ch8.

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Resumen
Dans cette étude, l’algorithme classique du gradient stochastique utilisé en optimisation stochastique est appliqué au cas de l’optimisation multi-objectif pour des fonctions coûts qui sont soit régulières, convexes ou non régulières. Cet algorithme est basé sur l’existence d’un vecteur de descente commun et il est presque sûrement convergent. Une application en optimisation fiabiliste est présentée ainsi que des comparaisons avec d’autres algorithmes.

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