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Méthodes numériques pour les processus markoviens déterministes par morceaux
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Brandejsky, Adrien |
| Copyright Year | 2012 |
| Abstract | Les processus markoviens deterministes par morceaux (PMDM) ont ete introduits dans la litterature par M.H.A. Davis en tant que classe generale de modeles stochastiques non-diffusifs. Les PMDM sont des processus hybrides caracterises par des trajectoires deterministes entrecoupees de sauts aleatoires. Dans cette these, nous developpons des methodes numeriques adaptees aux PMDM en nous basant sur la quantification d'une chaine de Markov sous-jacente au PMDM. Nous abordons successivement trois problemes : l'approximation d'esperances de fonctionnelles d'un PMDM, l'approximation des moments et de la distribution d'un temps de sortie et le probleme de l'arret optimal partiellement observe. Dans cette derniere partie, nous abordons egalement la question du filtrage d'un PMDM et etablissons l'equation de programmation dynamique du probleme d'arret optimal. Nous prouvons la convergence de toutes nos methodes (avec le plus souvent des bornes de la vitesse de convergence) et les illustrons par des exemples numeriques. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00733731/file/these_brandejskyComplet.pdf |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00733731/file/Soutenance.pdf |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00733731/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |