Simulation des Processus Stochastiques
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À Paris
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Description
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Typologie
Formation
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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
Date de début
Les Avis
Le programme
Simulation des variables aléatoires (v.a.)
- Cas des v.a. vectorielles
Notions de processus et champs stochastiques
- 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 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 discrets
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