Objectifs

: Ce cours est un complément du cours de théorie des probabilités, orienté vers la modélisation des phénomènes aléatoires dépendant du temps. Son but est de présenter d'une part les outils théoriques de la modélisation par équations différentielles stochastiques et d'autre part les algorithmes classiques de simulation de ces processus. Ce cours peut autant intéresser les élèves de l’option MIR et de masters à dominante math appli que des élèves d’autres options intéressés par la simulation de processus aléatoires.

Programme

  1. Rappels de théorie des probabilités (en autonomie)
  2. Généralité sur les processus, mouvement brownien
  3. Martingales
  4. Intégrale stochastique
  5. Equations différentielles stochastiques
  6. Approximation et simulation de diffusion
  7. (BE) Méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov pour la simulation
  8. (masterMeA et GRAF) Diffusions et équations aux dérivées partielles
BE
12h
 
Cours
16h
 

Responsables

  • Marie-Christophette BLANCHET
  • Alexandre SAIDI
  • Céline HARTWEG-HELBERT
  • Elisabeth MIRONESCU

Langue

Anglais

Mots-clés

Mouvement Brownien, Martingales, Calcul d'Itô, Equations différentielles stochastiques, Simulation, Méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov