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Showing 341 to 350 of 350 (0.062 seconds)| 341 |
Calcul stochastique commutatif et non-commutatif : théorie et application / Commutative and noncommutarive stochastic calculus : theory and applicationsHamdi, Tarek 07 December 2013 (has links)
Mon travail de thèse est composé de deux parties bien distinctes, la première partie est consacrée à l’analysestochastique en temps discret des marches aléatoires obtuses quant à la deuxième partie, elle est liée aux probabili-tés libres. Dans la première partie, on donne une construction des intégrales stochastiques itérées par rapport à unefamille de martingales normales d-dimentionelles. Celle-ci permet d’étudier la propriété de représentation chaotiqueen temps discret et mène à une construction des opérateurs gradient et divergence sur les chaos de Wiener correspon-dant. [...] d’une EDP non linéaire alors que la deuxième est de nature combinatoire.Dans un second temps, on a revisité la description de la mesure spectrale de la partie radiale du mouvement Browniensur Gl(d,C) quand d ! +¥. Biane a démontré que cette mesure est absolument continue par rapport à la mesurede Lebesgue et que son support est compact dans R+. Notre contribution consiste à redémontrer le résultat de Bianeen partant d’une représentation intégrale de la suite des moments sur une courbe de Jordon autour de l’origine etmoyennant des outils simples de l’analyse réelle et complexe. / My PhD work is composed of two parts, the first part is dedicated to the discrete-time stochastic analysis for obtuse random walks as to the second part, it is linked to free probability. In the first part, we present a construction of the stochastic integral of predictable square-integrable processes and the associated multiple stochastic integrals ofsymmetric functions on Nn (n_1), with respect to a normal martingale.[...] In a second step, we revisited thedescription of the marginal distribution of the Brownian motion on the large-size complex linear group. Precisely, let (Z(d)t )t_0 be a Brownian motion on GL(d,C) and consider nt the limit as d !¥ of the distribution of (Z(d)t/d)⋆Z(d)t/d with respect to E×tr.
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Dependence modeling between continuous time stochastic processes : an application to electricity markets modeling and risk management / Modélisation de la dépendance entre processus stochastiques en temps continu : une application aux marchés de l'électricité et à la gestion des risquesDeschatre, Thomas 08 December 2017 (has links)
Cette thèse traite de problèmes de dépendance entre processus stochastiques en temps continu. Ces résultats sont appliqués à la modélisation et à la gestion des risques des marchés de l'électricité.Dans une première partie, de nouvelles copules sont établies pour modéliser la dépendance entre deux mouvements Browniens et contrôler la distribution de leur différence. On montre que la classe des copules admissibles pour les Browniens contient des copules asymétriques. Avec ces copules, la fonction de survie de la différence des deux Browniens est plus élevée dans sa partie positive qu'avec une dépendance gaussienne. Les résultats sont appliqués à la modélisation jointe des prix de l'électricité et d'autres commodités énergétiques. Dans une seconde partie, nous considérons un processus stochastique observé de manière discrète et défini par la somme d'une semi-martingale continue et d'un processus de Poisson composé avec retour à la moyenne. Une procédure d'estimation pour le paramètre de retour à la moyenne est proposée lorsque celui-ci est élevé dans un cadre de statistique haute fréquence en horizon fini. Ces résultats sont utilisés pour la modélisation des pics dans les prix de l'électricité.Dans une troisième partie, on considère un processus de Poisson doublement stochastique dont l'intensité stochastique est une fonction d'une semi-martingale continue. Pour estimer cette fonction, un estimateur à polynômes locaux est utilisé et une méthode de sélection de la fenêtre est proposée menant à une inégalité oracle. Un test est proposé pour déterminer si la fonction d'intensité appartient à une certaine famille paramétrique. Grâce à ces résultats, on modélise la dépendance entre l'intensité des pics de prix de l'électricité et de facteurs exogènes tels que la production éolienne. / In this thesis, we study some dependence modeling problems between continuous time stochastic processes. These results are applied to the modeling and risk management of electricity markets. In a first part, we propose new copulae to model the dependence between two Brownian motions and to control the distribution of their difference. We show that the class of admissible copulae for the Brownian motions contains asymmetric copulae. These copulae allow for the survival function of the difference between two Brownian motions to have higher value in the right tail than in the Gaussian copula case. Results are applied to the joint modeling of electricity and other energy commodity prices. In a second part, we consider a stochastic process which is a sum of a continuous semimartingale and a mean reverting compound Poisson process and which is discretely observed. An estimation procedure is proposed for the mean reversion parameter of the Poisson process in a high frequency framework with finite time horizon, assuming this parameter is large. Results are applied to the modeling of the spikes in electricity prices time series. In a third part, we consider a doubly stochastic Poisson process with stochastic intensity function of a continuous semimartingale. A local polynomial estimator is considered in order to infer the intensity function and a method is given to select the optimal bandwidth. An oracle inequality is derived. Furthermore, a test is proposed in order to determine if the intensity function belongs to some parametrical family. Using these results, we model the dependence between the intensity of electricity spikes and exogenous factors such as the wind production.
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Nanoscale Brownian Dynamics of Semiflexible BiopolymersMühle, Steffen 16 July 2020 (has links)
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Random processes in truncated and ordinary Weyl chambers: Random processes in truncated and ordinary WeylchambersSchmid, Patrick 03 September 2011 (has links)
The work consists of two parts.
In the first part which is concerned with random walks, we construct the conditional versions of a multidimensional random walk given that it does not leave the Weyl chambers of type C and of type D, respectively, in terms of a Doob h-transform. Furthermore, we prove functional limit theorems for the rescaled random walks. This is an extension of recent work by Eichelsbacher and Koenig who studied the analogous conditioning for the Weyl chamber of type A. Our proof follows recent work by Denisov and Wachtel who used martingale properties and a strong approximation of random walks by Brownian motion. Therefore, we are able to keep minimal moment assumptions. Finally, we present an alternate function that is amenable to an h-transform in the Weyl chamber of type C.
In the second part which is concerned with Brownian motion, we examine the non-exit probability of a multidimensional Brownian motion from a growing truncated Weyl chamber. Different regimes are identified according to the growth speed, ranging from polynomial decay over stretched-exponential to exponential decay. Furthermore we derive associated large deviation principles for the empirical measure of the properly rescaled and transformed Brownian motion as the dimension grows to infinity. Our main tool is an explicit eigenvalue expansion for the transition probabilities before exiting the truncated Weyl chamber.
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Weak nonergodicity in anomalous diffusion processesAlbers, Tony 23 November 2016 (has links)
Anomale Diffusion ist ein weitverbreiteter Transportmechanismus, welcher für gewöhnlich mit ensemble-basierten Methoden experimentell untersucht wird.
Motiviert durch den Fortschritt in der Einzelteilchenverfolgung, wo typischerweise Zeitmittelwerte bestimmt werden, entsteht die Frage nach der Ergodizität.
Stimmen ensemble-gemittelte Größen und zeitgemittelte Größen überein, und wenn nicht, wie unterscheiden sie sich?
In dieser Arbeit studieren wir verschiedene stochastische Modelle für anomale Diffusion bezüglich ihres ergodischen oder nicht-ergodischen Verhaltens hinsichtlich der mittleren quadratischen Verschiebung.
Wir beginnen unsere Untersuchung mit integrierter Brownscher Bewegung, welche von großer Bedeutung für alle Systeme mit Impulsdiffusion ist.
Für diesen Prozess stellen wir die ensemble-gemittelte quadratische Verschiebung und die zeitgemittelte quadratische Verschiebung gegenüber und charakterisieren insbesondere die Zufälligkeit letzterer.
Im zweiten Teil bilden wir integrierte Brownsche Bewegung auf andere Modelle ab, um einen tieferen Einblick in den Ursprung des nicht-ergodischen Verhaltens zu bekommen.
Dabei werden wir auf einen verallgemeinerten Lévy-Lauf geführt.
Dieser offenbart interessante Phänomene, welche in der Literatur noch nicht beobachtet worden sind.
Schließlich führen wir eine neue Größe für die Analyse anomaler Diffusionsprozesse ein, die Verteilung der verallgemeinerten Diffusivitäten, welche über die mittlere quadratische Verschiebung hinausgeht,
und analysieren mit dieser ein oft verwendetes Modell der anomalen Diffusion, den subdiffusiven zeitkontinuierlichen Zufallslauf. / Anomalous diffusion is a widespread transport mechanism, which is usually experimentally investigated by ensemble-based methods.
Motivated by the progress in single-particle tracking, where time averages are typically determined, the question of ergodicity arises.
Do ensemble-averaged quantities and time-averaged quantities coincide, and if not, in what way do they differ?
In this thesis, we study different stochastic models for anomalous diffusion with respect to their ergodic or nonergodic behavior concerning the mean-squared displacement.
We start our study with integrated Brownian motion, which is of high importance for all systems showing momentum diffusion.
For this process, we contrast the ensemble-averaged squared displacement with the time-averaged squared displacement and, in particular, characterize the randomness of the latter.
In the second part, we map integrated Brownian motion to other models in order to get a deeper insight into the origin of the nonergodic behavior.
In doing so, we are led to a generalized Lévy walk.
The latter reveals interesting phenomena, which have never been observed in the literature before.
Finally, we introduce a new tool for analyzing anomalous diffusion processes, the distribution of generalized diffusivities, which goes beyond the mean-squared displacement, and we analyze with this tool an often used model of anomalous diffusion, the subdiffusive continuous time random walk.
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Uopšteni stohastički procesi u beskonačno-dimenzionalnim prostorima sa primenama na singularne stohastičke parcijalne diferencijalne jednačine / Generalized Stochastic Processes in Infinite Dimensional Spaces with Applications to Singular Stochastic Partial Differential EquationsSeleši Dora 15 June 2007 (has links)
<p>Doktorska disertacija je posvećena raznim klasama uopštenih stohastičkih procesa i njihovim primenama na rešavanje singularnih stohastičkih parcijalnih diferencijalnih jednačina. U osnovi, disertacija se može podeliti na dva dela. Prvi deo disertacije (Glava 2) je posvećen strukturnoj karakterizaciji uopštenih stohastičkih procesa u vidu haos ekspanzije i integralne reprezentacije. Drugi deo disertacije (Glava 3) čini primena dobijenih rezultata na re·savanje stohastičkog Dirihleovog problema u kojem se množenje modelira Vikovim proizvodom, a koefcijenti eliptičnog diferencijalnog operatora su Kolomboovi uopšteni stohastički procesi.</p> / <p>Subject of the dissertation are various classes of generalized<br />stochastic processes and their applications to solving singular stochastic<br />partial di®erential equations. Basically, the dissertation can be divided into<br />two parts. The ¯rst part (Chapter 2) is devoted to structural characteri-<br />zations of generalized random processes in terms of chaos expansions and<br />integral representations. The second part of the dissertation (Chapter 3)<br />involves applications of the obtained results to solving a stochastic Dirichlet<br />problem, where multiplication is modeled by the Wick product, and the<br />coe±cients of the elliptic di®erential operator are Colombeau generalized<br />random processes.</p>
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Analyse et extraction de paramètres de complexité de signaux biomédicaux / Analysis and extraction of complexity parameters of biomedical signalsZaylaa, Amira 15 December 2014 (has links)
L'analyse de séries temporelles biomédicales chaotiques tirées de systèmes dynamiques non-linéaires est toujours un challenge difficile à relever puisque dans certains cas bien spécifiques les techniques existantes basées sur les multi-fractales, les entropies et les graphes de récurrence échouent. Pour contourner les limitations des invariants précédents, de nouveaux descripteurs peuvent être proposés. Dans ce travail de recherche nos contributions ont porté à la fois sur l’amélioration d’indicateurs multifractaux (basés sur une fonction de structure) et entropiques (approchées) mais aussi sur des indicateurs de récurrences (non biaisés). Ces différents indicateurs ont été développés avec pour objectif majeur d’améliorer la discrimination entre des signaux de complexité différente ou d’améliorer la détection de transitions ou de changements de régime du système étudié. Ces changements agissant directement sur l’irrégularité du signal, des mouvements browniens fractionnaires et des signaux tirés du système du Lorenz ont été testés. Ces nouveaux descripteurs ont aussi été validés pour discriminer des fœtus en souffrance de fœtus sains durant le troisième trimestre de grossesse. Des mesures statistiques telles que l’erreur relative, l’écart type, la spécificité, la sensibilité ou la précision ont été utilisées pour évaluer les performances de la détection ou de la classification. Le fort potentiel de ces nouveaux invariants nous laisse penser qu’ils pourraient constituer une forte valeur ajoutée dans l’aide au diagnostic s’ils étaient implémentés dans des logiciels de post-traitement ou dans des dispositifs biomédicaux. Enfin, bien que ces différentes méthodes aient été validées exclusivement sur des signaux fœtaux, une future étude incluant des signaux tirés d’autres systèmes dynamiques nonlinéaires sera réalisée pour confirmer leurs bonnes performances. / The analysis of biomedical time series derived from nonlinear dynamic systems is challenging due to the chaotic nature of these time series. Only few classical parameters can be detected by clinicians to opt the state of patients and fetuses. Though there exist valuable complexity invariants such as multi-fractal parameters, entropies and recurrence plot, they were unsatisfactory in certain cases. To overcome this limitation, we propose in this dissertation new entropy invariants, we contributed to multi-fractal analysis and we developed signal-based (unbiased) recurrence plots based on the dynamic transitions of time series. Principally, we aim to improve the discrimination between healthy and distressed biomedical systems, particularly fetuses by processing the time series using our techniques. These techniques were either validated on Lorenz system, logistic maps or fractional Brownian motions modeling chaotic and random time series. Then the techniques were applied to real fetus heart rate signals recorded in the third trimester of pregnancy. Statistical measures comprising the relative errors, standard deviation, sensitivity, specificity, precision or accuracy were employed to evaluate the performance of detection. Elevated discernment outcomes were realized by the high-order entropy invariants. Multi-fractal analysis using a structure function enhances the detection of medical fetal states. Unbiased cross-determinism invariant amended the discrimination process. The significance of our techniques lies behind their post-processing codes which could build up cutting-edge portable machines offering advanced discrimination and detection of Intrauterine Growth Restriction prior to fetal death. This work was devoted to Fetal Heart Rates but time series generated by alternative nonlinear dynamic systems should be further considered.
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Contribution à la théorie des ondelettes : application à la turbulence des plasmas de bord de Tokamak et à la mesure dimensionnelle de cibles / Contribution to the wavelet theory : Application to edge plasma turbulence in tokamaks and to dimensional measurement of targetsScipioni, Angel 19 November 2010 (has links)
La nécessaire représentation en échelle du monde nous amène à expliquer pourquoi la théorie des ondelettes en constitue le formalisme le mieux adapté. Ses performances sont comparées à d'autres outils : la méthode des étendues normalisées (R/S) et la méthode par décomposition empirique modale (EMD).La grande diversité des bases analysantes de la théorie des ondelettes nous conduit à proposer une approche à caractère morphologique de l'analyse. L'exposé est organisé en trois parties.Le premier chapitre est dédié aux éléments constitutifs de la théorie des ondelettes. Un lien surprenant est établi entre la notion de récurrence et l'analyse en échelle (polynômes de Daubechies) via le triangle de Pascal. Une expression analytique générale des coefficients des filtres de Daubechies à partir des racines des polynômes est ensuite proposée.Le deuxième chapitre constitue le premier domaine d'application. Il concerne les plasmas de bord des réacteurs de fusion de type tokamak. Nous exposons comment, pour la première fois sur des signaux expérimentaux, le coefficient de Hurst a pu être mesuré à partir d'un estimateur des moindres carrés à ondelettes. Nous détaillons ensuite, à partir de processus de type mouvement brownien fractionnaire (fBm), la manière dont nous avons établi un modèle (de synthèse) original reproduisant parfaitement la statistique mixte fBm et fGn qui caractérise un plasma de bord. Enfin, nous explicitons les raisons nous ayant amené à constater l'absence de lien existant entre des valeurs élevées du coefficient d'Hurst et de supposées longues corrélations.Le troisième chapitre est relatif au second domaine d'application. Il a été l'occasion de mettre en évidence comment le bien-fondé d'une approche morphologique couplée à une analyse en échelle nous ont permis d'extraire l'information relative à la taille, dans un écho rétrodiffusé d'une cible immergée et insonifiée par une onde ultrasonore / The necessary scale-based representation of the world leads us to explain why the wavelet theory is the best suited formalism. Its performances are compared to other tools: R/S analysis and empirical modal decomposition method (EMD). The great diversity of analyzing bases of wavelet theory leads us to propose a morphological approach of the analysis. The study is organized into three parts. The first chapter is dedicated to the constituent elements of wavelet theory. Then we will show the surprising link existing between recurrence concept and scale analysis (Daubechies polynomials) by using Pascal's triangle. A general analytical expression of Daubechies' filter coefficients is then proposed from the polynomial roots. The second chapter is the first application domain. It involves edge plasmas of tokamak fusion reactors. We will describe how, for the first time on experimental signals, the Hurst coefficient has been measured by a wavelet-based estimator. We will detail from fbm-like processes (fractional Brownian motion), how we have established an original model perfectly reproducing fBm and fGn joint statistics that characterizes magnetized plasmas. Finally, we will point out the reasons that show the lack of link between high values of the Hurst coefficient and possible long correlations. The third chapter is dedicated to the second application domain which is relative to the backscattered echo analysis of an immersed target insonified by an ultrasonic plane wave. We will explain how a morphological approach associated to a scale analysis can extract the diameter information
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Highway Development Decision-Making Under Uncertainty: Analysis, Critique and AdvancementEl-Khatib, Mayar January 2010 (has links)
While decision-making under uncertainty is a major universal problem, its implications in the field of transportation systems are especially enormous; where the benefits of right decisions are tremendous, the consequences of wrong ones are potentially disastrous.
In the realm of highway systems, decisions related to the highway configuration (number of lanes, right of way, etc.) need to incorporate both the traffic demand and land price uncertainties. In the literature, these uncertainties have generally been modeled using the Geometric Brownian Motion (GBM) process, which has been used extensively in modeling many other real life phenomena. But few scholars, including those who used the GBM in highway configuration decisions, have offered any rigorous justification for the use of this model.
This thesis attempts to offer a detailed analysis of various aspects of transportation systems in relation to decision-making. It reveals some general insights as well as a new concept that extends the notion of opportunity cost to situations where wrong decisions could be made. Claiming deficiency of the GBM model, it also introduces a new formulation that utilizes a large and flexible parametric family of jump models (i.e., Lévy processes). To validate this claim, data related to traffic demand and land prices were collected and analyzed to reveal that their distributions, heavy-tailed and asymmetric, do not match well with the GBM model. As a remedy, this research used the Merton, Kou, and negative inverse Gaussian Lévy processes as possible alternatives.
Though the results show indifference in relation to final decisions among the models, mathematically, they improve the precision of uncertainty models and the decision-making process. This furthers the quest for optimality in highway projects and beyond.
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Highway Development Decision-Making Under Uncertainty: Analysis, Critique and AdvancementEl-Khatib, Mayar January 2010 (has links)
While decision-making under uncertainty is a major universal problem, its implications in the field of transportation systems are especially enormous; where the benefits of right decisions are tremendous, the consequences of wrong ones are potentially disastrous.
In the realm of highway systems, decisions related to the highway configuration (number of lanes, right of way, etc.) need to incorporate both the traffic demand and land price uncertainties. In the literature, these uncertainties have generally been modeled using the Geometric Brownian Motion (GBM) process, which has been used extensively in modeling many other real life phenomena. But few scholars, including those who used the GBM in highway configuration decisions, have offered any rigorous justification for the use of this model.
This thesis attempts to offer a detailed analysis of various aspects of transportation systems in relation to decision-making. It reveals some general insights as well as a new concept that extends the notion of opportunity cost to situations where wrong decisions could be made. Claiming deficiency of the GBM model, it also introduces a new formulation that utilizes a large and flexible parametric family of jump models (i.e., Lévy processes). To validate this claim, data related to traffic demand and land prices were collected and analyzed to reveal that their distributions, heavy-tailed and asymmetric, do not match well with the GBM model. As a remedy, this research used the Merton, Kou, and negative inverse Gaussian Lévy processes as possible alternatives.
Though the results show indifference in relation to final decisions among the models, mathematically, they improve the precision of uncertainty models and the decision-making process. This furthers the quest for optimality in highway projects and beyond.
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