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Jeux différentiels stochastiques de somme non nulle et équations différentielles stochastiques rétrogrades multidimensionnelles / Nonzero-sum stochastic differential games and backward stochastic differential equations

Mu, Rui 26 September 2014 (has links)
Cette thèse traite les jeux différentiels stochastiques de somme non nulle (JDSNN) dans le cadre de Markovien et de leurs liens avec les équations différentielles stochastiques rétrogrades (EDSR) multidimensionnelles. Nous étudions trois problèmes différents. Tout d'abord, nous considérons un JDSNN où le coefficient de dérive n'est pas borné, mais supposé uniquement à croissance linéaire. Ensuite certains cas particuliers de coefficients de diffusion non bornés sont aussi considérés. Nous montrons que le jeu admet un point d'équilibre de Nash via la preuve de l'existence de la solution de l'EDSR associée et lorsque la condition d'Isaacs généralisée est satisfaite. La nouveauté est que le générateur de l'EDSR, qui est multidimensionnelle, est de croissance linéaire stochastique par rapport au processus de volatilité. Le deuxième problème est aussi relatif au JDSNN mais les payoffs ont des fonctions d'utilité exponentielles. Les EDSRs associées à ce jeu sont de type multidimensionnelles et quadratiques en la volatilité. Nous montrons de nouveau l'existence d’un équilibre de Nash. Le dernier problème que nous traitons, est un jeu bang-bang qui conduit à des hamiltoniens discontinus. Dans ce cas, nous reformulons le théorème de vérification et nous montrons l’existence d’un équilibre de Nash qui est du type bang-bang, i.e., prenant ses valeurs sur le bord du domaine en fonction du signe de la dérivée de la fonction valeur ou du processus de volatilité. L'EDSR dans ce cas est un système multidimensionnel couplé, dont le générateur est discontinu par rapport au processus de volatilité. / This dissertation studies the multiple players nonzero-sum stochastic differential games (NZSDG) in the Markovian framework and their connections with multiple dimensional backward stochastic differential equations (BSDEs). There are three problems that we are focused on. Firstly, we consider a NZSDG where the drift coefficient is not bound but is of linear growth. Some particular cases of unbounded diffusion coefficient of the diffusion process are also considered. The existence of Nash equilibrium point is proved under the generalized Isaacs condition via the existence of the solution of the associated BSDE. The novelty is that the generator of the BSDE is multiple dimensional, continuous and of stochastic linear growth with respect to the volatility process. The second problem is of risk-sensitive type, i.e. the payoffs integrate utility exponential functions, and the drift of the diffusion is unbounded. The associated BSDE is of multi-dimension whose generator is quadratic on the volatility. Once again we show the existence of Nash equilibria via the solution of the BSDE. The last problem that we treat is a bang-bang game which leads to discontinuous Hamiltonians. We reformulate the verification theorem and we show the existence of a Nash point for the game which is of bang-bang type, i.e., it takes its values in the border of the domain according to the sign of the derivatives of the value function. The BSDE in this case is a coupled multi-dimensional system, whose generator is discontinuous on the volatility process.
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Sequential stopping under different environments of weak information

Dendievel, Rémi 10 November 2016 (has links) (PDF)
Notre thèse s’articule autour du thème de l’utilisation optimale de l’information contenue dans un modèle probabiliste flexible. Dans le premier chapitre, nous couvrons des résultats bien connus des martingales comme le théorème de convergence dit L1 des martingales et le théorème d’arrêt. Nous discutons de problèmes ouverts similaires au «last arrival problem» (Bruss et Yor, 2012) qui sont des vrais défis du point de vue théorique et nous ne pouvons que conjecturer la stratégie optimale.Dans les chapitres suivants, nous résolvons des extensions de problèmes d’arrêt optimal proposés par R. R. Weber (U. Cambridge), basés sur le «théorème des odds» (Bruss, 2000). En résumé, il s’agit d’effectuer une seule action (un seul arrêt) lorsque deux suites d’observations indépendantes sont observées simultanément. Nous donnons la solution à ces problèmes pour un nombre (fixé) choisi de processus.Le chapitre suivant passe en revue la plupart des développements récents (depuis 2000) réalisés autour du «théorème des odds» (Bruss, 2000). Le matériel présenté fut publié (2013), il a donc été mis à jour dans cette thèse pour inclure les derniers résultats depuis cette date.Puis nous réservons un chapitre pour une solution explicite pour un cas particulier du Problème d’arrêt optimal de Robbins. Ce chapitre est basé sur un article publié par l’auteur en collaboration avec le professeur Swan (Université de Liège). Ce chapitre offre une belle illustration des difficultés rencontrées lorsque trop d’information sur les variables est contenue dans le modèle. La solution optimale de ce problème dans le cas général n’est pas connue. Par contre, contre-intuitivement, dans le «last arrival problem» mentionné plus haut, moins d’information permet, comme nous le montrons, de trouver en effet la solution optimale.La thèse contient un dernier chapitre sur un problème de nature plus combinatoire que nous pouvons lier à la théorie des graphes dans une certaine mesure. Nous étudions le processus de création d’un graphe aléatoire particulier et les propriétés des cycles créés par celui-ci. Le problème est séquentiel et permet d’envisager des problèmes d’arrêt intéressants. Cette étude a des conséquences en théorie des graphes, en analyse combinatoire ainsi qu’en science de la chimie combinatoire pour les applications. Un de nos résultats est analogue au résultat de Janson (1987) relatif au premier cycle créé pendant la création de graphes aléatoires. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished
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Discrétisation de processus à des temps d’arrêt et Quantification d'incertitude pour des algorithmes stochastiques / Discretization of processes at stopping times and Uncertainty quantification of stochastic approximation limits

Stazhynski, Uladzislau 12 December 2018 (has links)
Cette thèse contient deux parties qui étudient deux sujets différents. Les Chapitres 1-4 sont consacrés aux problèmes de discrétisation de processus à des temps d’arrêt. Dans le Chapitre 1 on étudie l'erreur de discrétisation optimale pour des intégrales stochastiques par rapport à une semimartingale brownienne multidimensionnelle continue. Dans ce cadre on établit une borne inférieure trajectorielle pour la variation quadratique renormalisée de l'erreur. On fournit une suite de temps d’arrêt qui donne une discrétisation asymptotiquement optimale. Cette suite est définie comme temps de sortie d'ellipsoïdes aléatoires par la semimartingale. Par rapport aux résultats précédents on permet une classe de semimartingales assez large. On démontre qui la borne inférieure est exacte. Dans le Chapitre 2 on étudie la version adaptative au modèle de la discrétisation optimale d’intégrales stochastique. Dans le Chapitre 1 la construction de la stratégie optimale utilise la connaissance du coefficient de diffusion de la semimartingale considérée. Dans ce travail on établit une stratégie de discrétisation asymptotiquement optimale qui est adaptative au modèle et n'utilise pas aucune information sur le modèle. On démontre l'optimalité pour une classe de grilles de discrétisation assez générale basée sur les technique de noyau pour l'estimation adaptative. Dans le Chapitre 3 on étudie la convergence en loi des erreurs de discrétisation renormalisées de processus d’Itô pour une classe concrète et assez générale de grilles de discrétisation données par des temps d’arrêt. Les travaux précédents sur le sujet considèrent seulement le cas de dimension 1. En plus ils concentrent sur des cas particuliers des grilles, ou démontrent des résultats sous des hypothèses abstraites. Dans notre travail on donne explicitement la distribution limite sous une forme claire et simple, les résultats sont démontré dans le cas multidimensionnel pour le processus et pour l'erreur de discrétisation. Dans le Chapitre 4 on étudie le problème d'estimation paramétrique pour des processus de diffusion basée sur des observations à temps d’arrêt. Les travaux précédents sur le sujet considèrent que des temps d'observation déterministes, fortement prévisibles ou aléatoires indépendants du processus. Sous des hypothèses faibles on construit une suite d'estimateurs consistante pour une classe large de grilles d'observation données par des temps d’arrêt. On effectue une analyse asymptotique de l'erreur d'estimation. En outre, dans le cas du paramètre de dimension 1, pour toute suite d'estimateurs qui vérifie un TCL sans biais, on démontre une borne inférieure uniforme pour la variance asymptotique; on montre que cette borne est exacte. Les Chapitres 5-6 sont consacrés au problème de quantification d'incertitude pour des limites d'approximation stochastique. Dans le Chapitre 5 on analyse la quantification d'incertitude pour des limites d'approximation stochastique (SA). Dans notre cadre la limite est définie comme un zéro d'une fonction donnée par une espérance. Cette espérance est prise par rapport à une variable aléatoire pour laquelle le modèle est supposé de dépendre d'un paramètre incertain. On considère la limite de SA comme une fonction de cette paramètre. On introduit un algorithme qui s'appelle USA (Uncertainty for SA). C'est une procédure en dimension croissante pour calculer les coefficients de base d'expansion de chaos de cette fonction dans une base d'un espace de Hilbert bien choisi. La convergence de USA dans cet espace de Hilbert est démontré. Dans le Chapitre 6 on analyse le taux de convergence dans L2 de l'algorithme USA développé dans le Chapitre 5. L'analyse est non trivial à cause de la dimension infinie de la procédure. Le taux obtenu dépend du modèle et des paramètres utilisés dans l'algorithme USA. Sa connaissance permet d'optimiser la vitesse de croissance de la dimension dans USA. / This thesis consists of two parts which study two separate subjects. Chapters 1-4 are devoted to the problem of processes discretization at stopping times. In Chapter 1 we study the optimal discretization error of stochastic integrals, driven by a multidimensional continuous Brownian semimartingale. In this setting we establish a path wise lower bound for the renormalized quadratic variation of the error and we provide a sequence of discretization stopping times, which is asymptotically optimal. The latter is defined as hitting times of random ellipsoids by the semimartingale at hand. In comparison with previous available results, we allow a quite large class of semimartingales and we prove that the asymptotic lower bound is attainable. In Chapter 2 we study the model-adaptive optimal discretization error of stochastic integrals. In Chapter 1 the construction of the optimal strategy involved the knowledge about the diffusion coefficient of the semimartingale under study. In this work we provide a model-adaptive asymptotically optimal discretization strategy that does not require any prior knowledge about the model. In Chapter 3 we study the convergence in distribution of renormalized discretization errors of Ito processes for a concrete general class of random discretization grids given by stopping times. Previous works on the subject only treat the case of dimension 1. Moreover they either focus on particular cases of grids, or provide results under quite abstract assumptions with implicitly specified limit distribution. At the contrast we provide explicitly the limit distribution in a tractable form in terms of the underlying model. The results hold both for multidimensional processes and general multidimensional error terms. In Chapter 4 we study the problem of parametric inference for diffusions based on observations at random stopping times. We work in the asymptotic framework of high frequency data over a fixed horizon. Previous works on the subject consider only deterministic, strongly predictable or random, independent of the process, observation times, and do not cover our setting. Under mild assumptions we construct a consistent sequence of estimators, for a large class of stopping time observation grids. Further we carry out the asymptotic analysis of the estimation error and establish a Central Limit Theorem (CLT) with a mixed Gaussian limit. In addition, in the case of a 1-dimensional parameter, for any sequence of estimators verifying CLT conditions without bias, we prove a uniform a.s. lower bound on the asymptotic variance, and show that this bound is sharp. In Chapters 5-6 we study the problem of uncertainty quantification for stochastic approximation limits. In Chapter 5 we analyze the uncertainty quantification for the limit of a Stochastic Approximation (SA) algorithm. In our setup, this limit is defined as the zero of a function given by an expectation. The expectation is taken w.r.t. a random variable for which the model is assumed to depend on an uncertain parameter. We consider the SA limit as a function of this parameter. We introduce the so-called Uncertainty for SA (USA) algorithm, an SA algorithm in increasing dimension for computing the basis coefficients of a chaos expansion of this function on an orthogonal basis of a suitable Hilbert space. The almost-sure and Lp convergences of USA, in the Hilbert space, are established under mild, tractable conditions. In Chapter 6 we analyse the L2-convergence rate of the USA algorithm designed in Chapter 5.The analysis is non-trivial due to infinite dimensionality of the procedure. Moreover, our setting is not covered by the previous works on infinite dimensional SA. The obtained rate depends non-trivially on the model and the design parameters of the algorithm. Its knowledge enables optimization of the dimension growth speed in the USA algorithm, which is the key factor of its efficient performance.
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Identification de l'état d'un milieu et représentation de sa variabilité par une approche stochastique

Recek, Sébastien 03 September 2008 (has links) (PDF)
Après avoir examiné les méthodes de résolution de problèmes inverses déterministes et de problèmes direct stochastiques, cette thèse propose une méthode d'identification de paramètres de champ stochastiques basée sur les méthodes stochastiques dites "non intrusives". La méthode retenue est basée sur un plan d'expériences, un code de calcul déterministe et consiste à faire coïncider (via une minimisation), pour un certain nombre de points, une sortie simulée à partir d'une entrée paramétrisée et la sortie mesurée projetée sur le chaos polynomial. La méthode retenue est mise en oeuvre de la méthode sur un exemple complet qui montre qu'elle requiert trop d'approximations pour être immédiatement utilisable. Une autre voie de résolution (en découplant deux minimisations imbriquées) est cependant évoquée, qui pourrait donner de meilleurs résultats.
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Application de méthodes probabilistes à l'analyse des couplages en Compatibilité électromagnétique et contribution à la sûreté de fonctionnement de systèmes électroniques

Diouf, Fatou 28 May 2008 (has links) (PDF)
L'utilisation croissante d'appareils électroniques et la multiplicité des sources de perturbation ont conduit à l'étude de nouveaux moyens d'essais permettant d'améliorer la répétitivité des mesures en Compatibilité ElectroMagnétique (CEM), en particulier aux fréquences supérieures au GigaHertz. Dans ce contexte, la Chambre Réverbérente à Brassage de Modes (CRBM) représente un outil attractif, tant au niveau des mesures en immunité qu'en émission. Cependant, de nombreuses questions restent encore ouvertes quand au comportement des CRBM, en présence ou non de l'équipement sous test : les travaux représentés dans ce mémoire ont pour but d'apporter une contribution au volet probabiliste de l'étude du champ électromagnétique en CRBM
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Contribution à l'évolution des méthodologies de caractérisation et d'amélioration des voies ferrées

Rhayma, Noureddine 06 July 2010 (has links) (PDF)
Ce travail se base en premier lieu, sur une approche expérimentale de mesure des caractéristiques mécaniques et géométriques des composants de l'infrastructure de la voie. Un couplage du pénétromètre dynamique Panda et géoendoscope a permis de mesurer les épaisseurs ainsi que les modules des différentes couches de la voie et de fournir ainsi un base de données complète. Un traitement statistique des échantillons de mesure a permis de décrire l'incertitude qui entache ces caractéristiques de la voie. Afin d'en prendre en compte la variabilité dans le modèle EF, nous présentons la méthode de collocation stochastique destinée à l'analyse probabiliste d'un modèle dynamique représentant une section de voie ferrée. Cette méthode permet l'estimation des moments statistiques du processus de réponse ou de toute variable de contrôle liée à ce processus. Dans un second temps, nous avons mené une analyse paramétrique afin de quantifier de manière probabiliste l'apport des diverses opérations de maintenance : relevage de la voie, traitement de la souche avec renouvellement du ballast et opération de traitement de la plate-forme par amélioration des conditions de drainage. Cette analyse a montré le grand apport des deux derniers types de traitement en termes de diminution de la dispersion de la réponse du modèle et surtout de réduction des risques de défaillance. L'apport des opérations d'amélioration des conditions de drainage reste cependant plus bénéfique pour le comportement de la voie en terme de sécurité
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De plus en plus fortes ! ... ou les avatars d'une conjecture sur les vidanges

Dion, Jean-Guy 16 December 1976 (has links) (PDF)
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Sur l'estimation de paramètres dans les modèles différentiels stochastiques multidimensionnels

Le Breton, Alain 08 September 1976 (has links) (PDF)
Estimation des paramètres d'un modèle stochastique à coefficients dépendant linéairement, puis non linéairement, des paramètres inconnus, au vu de l'observation, en temps continu ou en temps discret, d'une seule trajectoire du processus qu'il engendre.
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Statistique de maxima et modèles graphiques multi-échelles : application à la turbulence

St-Jean, Philippe January 2003 (has links)
Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Calcul numérique de la réponse acoustique d'un aubage soumis à un sillage turbulent / Numerical calculation of the acoustic response of a blade-row impinged by a turbulent wake

Clair, Vincent 26 November 2013 (has links)
Le bruit généré par l'impact du sillage de la soufflante avec les aubes du redresseur est une source prédominante des turboréacteurs en conditions d'approche, et la composante à large bande contribue fortement au niveau sonore global. Une méthode numérique basée sur un code CAA résolvant les équations d Euler est développée dans cette thèse afin d'estimer le bruit d'interaction entre un sillage turbulent et un aubage de géométrie quelconque. Le sillage amont est modélisé à l'aide d'une méthode stochastique supposant un spectre de turbulence homogène isotrope et une représentation spatiale simplifiée du champ de vitesse. Ces fluctuations de vitesse sont injectées dans le code CAA via des conditions aux limites adéquates. La méthode ainsi mise en place est validée dans un premier temps sur des cas d'interaction avec une plaque plane en comparant les résultats numériques aux solutions du modèle d'Amiet. Un chaınage avec une méthode intégrale est aussi réalisé pour estimer le rayonnement acoustique. La méthode numérique est ensuite mise en œuvre pour simuler la réponse acoustique d'un profil isolé avec un bord d'attaque ondulé conçu et testé dans la soufflerie de l'ISVR dans le cadre du projet européen FLOCON. Enfin, la méthodologie est étendue à des configurations de grilles d'aubes annulaires en conduit. Après une étape de validation sur des cas monofréquentiels issus d'un benchmark CAA, des simulations large bande sont réalisées, tout d'abord sur une configuration de grille d'aubes sans incidence (écoulement axial uniforme) testée en soufflerie au LMFA, puis sur une configuration plus complexe de grille d'aubes non chargée en écoulement tournant proposée par Atassi / Noise generation due to the rotor wakes impinging the stator vanes is a dominant turbofan source at approach conditions, and the broadband noise component is significantly contributing to the overall level. A numerical method based on a CAA code solving the Euler equations is developped in this thesis in order to simulate the interaction noise between a turbulent wake and a vane row without geometry restrictions. The upstream turbulent flow is synthesized using a stochastic approach by considering an homogeneous isotropic turbulence spectrum model and a simplified spatial representation of the velocity field. These velocity gusts are injected in the CAA code by implementing a suited boundary condition. The present methodology is first va- lidated against turbulence-flat plate interaction cases, by comparing the numerical predictions to Amiet model solutions. A chaining with an integral formulation is also performed to assess the acoustic far-field. Then, the method is used to estimate the acoustic response of an isolated airfoil with a wavy leading egde, designed and tested in ISVR wind tunnel in the framework of European FLOCON project. Finally, the computations are extended to ducted annular grid configurations. After a validation step on single-frequency cases described in a CAA benchmark, broadband noise simulations are performed, firstly on a flat-plate annular grid in a uniform axial flow tested in the LMFA wind tunnel, and then on a more complex configuration related to an unloaded grid in a swirling mean flow proposed by Atassi

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