Simulation des Processus Stochastiques

Formation

À Paris

Prix sur demande

Description

  • Typologie

    Formation

  • Lieu

    Paris

Objectifs: Rappeler les méthodes de simulation de variables aléatoires scalaires. Simulation de variables aléatoires corrélées: que sait-on faire. Notions de processus et champs stochastiques. Equations différentielles stochastiques et discrétisation. Donner des méthodes numériques de simulation de processus et champs aléatoires gaussiens stationnaires et non stationnaires. Destinataires: Ingénieur. Chercheur. Intéressés par les méthodes de Monte Carlo, vous êtes amené dans ce cadre à simuler des processus.

Les sites et dates disponibles

Lieu

Date de début

Paris ((75) Paris)
Collège de Polytechnique X Rom sa 23, Rue Taitbout, 75009

Date de début

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Les Avis

Le programme

Simulation des variables aléatoires (v.a.)

- Cas des v.a. scalaires
- Cas des v.a. vectorielles

Notions de processus et champs stochastiques

- Processus et champs stochastiques du second ordre
- Développement de Karhunen-Loève des processus et champs stochastiques du second ordre
- Processus et champs gaussiens
- Processus et champs stationnaires
- Processus de Markov
- Représentation markovienne des processus gaussiens stationnaires
- Equations différentielles stochastiques (EDS)
- Quelques schémas numériques pour les EDS

Simulation des processus et champs gaussiens vectoriels

- Cas stationnaire : simulation basée sur la représentation spectrale, simulation utilisant un développement de Karhunen-Loève
- Cas particulier des processus stationnaires : simulation basée sur la représentation markovienne
- Simulation de certaines classes de processus et champs non stationnaires

Simulation des processus non gaussiens

- Processus continus
- Processus discrets

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