Rare events simulation by shaking transformations : Non-intrusive resampler for dynamic programming

Résumé : Cette thèse contient deux parties: la simulation des événements rares et le rééchantillonnage non-intrusif stratifié pour la programmation dynamique. La première partie consiste à quantifier des statistiques liées aux événements très improbables mais dont les conséquences sont sévères. Nous proposons des transformations markoviennes sur l'espace des trajectoires et nous les combinons avec les systèmes de particules en interaction et l'ergodicité de chaîne de Markov, pour proposer des méthodes performantes et applicables en grande généralité. La deuxième partie consiste à résoudre numériquement le problème de programmation dynamique dans un contexte où nous avons à disposition seulement des données historiques en faible nombre et nous ne connaissons pas les valeurs des paramètres du modèle. Nous développons et analysons un nouveau schéma composé de stratification et rééchantillonnage
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Thèse
Probability [math.PR]. Université Paris-Saclay, 2016. English. 〈NNT : 2016SACLX043〉
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mercredi 22 mars 2017 - 09:55:07
Dernière modification le : jeudi 10 mai 2018 - 02:04:18
Document(s) archivé(s) le : vendredi 23 juin 2017 - 12:31:37

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Citation

Gang Liu. Rare events simulation by shaking transformations : Non-intrusive resampler for dynamic programming. Probability [math.PR]. Université Paris-Saclay, 2016. English. 〈NNT : 2016SACLX043〉. 〈tel-01493795〉

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