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  1. Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Échantillonneur de Gibbs'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 7 July 2024

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Dissertations / Theses on the topic "Échantillonneur de Gibbs"

1

Chouchane, Mathieu. "Optimisation spatio-temporelle d’efforts de recherche pour cibles manoeuvrantes et intelligentes." Thesis, Aix-Marseille, 2013. http://www.theses.fr/2013AIXM4318.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous cherchons à répondre à une problématique formulée par la DGA Techniques navales pour surveiller une zone stratégique : planifier le déploiement spatial et temporel optimal d’un ensemble de capteurs de façon à maximiser les chances de détecter une cible mobile et intelligente. La cible est dite intelligente car elle est capable de détecter sous certaines conditions les menaces que représentent les capteurs et ainsi de réagir en adaptant son comportement. Les déploiements générés pouvant aussi avoir un coût élevé nous devons tenir compte de ce critère lorsque nous résolvon
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2

Helali, Amine. "Vitesse de convergence de l'échantillonneur de Gibbs appliqué à des modèles de la physique statistique." Thesis, Brest, 2019. http://www.theses.fr/2019BRES0002/document.

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Abstract:
Les méthodes de Monte Carlo par chaines de Markov MCMC sont des outils mathématiques utilisés pour simuler des mesures de probabilités π définies sur des espaces de grandes dimensions. Une des questions les plus importantes dans ce contexte est de savoir à quelle vitesse converge la chaine de Markov P vers la mesure invariante π. Pour mesurer la vitesse de convergence de la chaine de Markov P vers sa mesure invariante π nous utilisons la distance de la variation totale. Il est bien connu que la vitesse de convergence d’une chaine de Markov réversible P dépend de la deuxième plus grande valeur
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3

Zayane, Chadia. "Identification d'un modèle de comportement thermique de bâtiment à partir de sa courbe de charge." Phd thesis, Centre de géosciences (Fontainebleau, Seine et Marne), 2011. https://pastel.hal.science/pastel-00590810.

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Abstract:
Dans un contexte de préoccupation accrue d'économie d'énergie, l'intérêt que présente le développement de stratégies visant à minimiser la consommation d'un bâtiment n'est plus à démontrer. Que ces stratégies consistent à recommander l'isolation des parois, à améliorer la gestion du chauffage ou à préconiser certains comportements de l'usager, une démarche préalable d'identification du comportement thermique de bâtiment s'avère inévitable. Contrairement aux études existantes, la démarche menée ici ne nécessite pas d'instrumentation du bâtiment. De même, nous considérons des bâtiments en occupa
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4

Zayane, Chadia. "Identification d'un modèle de comportement thermique de bâtiment à partir de sa courbe de charge." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2011. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00590810.

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Abstract:
Dans un contexte de préoccupation accrue d'économie d'énergie, l'intérêt que présente le développement de stratégies visant à minimiser la consommation d'un bâtiment n'est plus à démontrer. Que ces stratégies consistent à recommander l'isolation des parois, à améliorer la gestion du chauffage ou à préconiser certains comportements de l'usager, une démarche préalable d'identification du comportement thermique de bâtiment s'avère inévitable.<br/>Contrairement aux études existantes, la démarche menée ici ne nécessite pas d'instrumentation du bâtiment. De même, nous considérons des bâtiments en oc
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5

Traullé, Benjamin. "Techniques d’échantillonnage pour la déconvolution aveugle bayésienne." Electronic Thesis or Diss., Toulouse, ISAE, 2024. http://www.theses.fr/2024ESAE0004.

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Abstract:
Ces travaux de thèse abordent deux défis principaux dans le domaine de la déconvolution aveugle (DA) bayésienne via l’utilisation de méthodes Markov chain Monte Carlo (MCMC). Tout d’abord, en DA, il est courant d’utiliser des lois a priori de type gaussien. Cependant, ces lois ne résolvent pas le problème de l’ambiguïté d’échelle. Cette dernière pose des difficultés à la convergence des algorithmes MCMC classiques, qui présentent un échantillonnage lent de l’échelle, et complique la conception d’estimateurs sans échelle, pourtant souhaitables en pratique. Pour surmonter cette limitation, un a
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6

Harroue, Benjamin. "Approche bayésienne pour la sélection de modèles : application à la restauration d’image." Thesis, Bordeaux, 2020. http://www.theses.fr/2020BORD0127.

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Abstract:
L’inversion consiste à reconstruire des objets d’intérêt à partir de données acquises au travers d’un système d’observation. Dans ces travaux, nous nous penchons sur la déconvolution d’image. Les données observées constituent une version dégradée de l’objet, altéré par le système (flou et bruit). A cause de la perte d’informations engendrée, le problème devient alors mal conditionné. Une solution est de régulariser dans un cadre bayésien : en se basant sur des modèles, on introduit de l’information a priori sur les inconnues. Se posent alors les questions suivantes : comment comparer les modèl
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7

Faires, Hafedh. "Modèles hiérarchiques de Dirichlet à temps continu." Phd thesis, Université d'Orléans, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00466503.

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Abstract:
Nous étudions les processus de Dirichlet dont le paramètre est une mesure proportionnelle à la loi d'un processus temporel, par exemple un mouvement Brownien ou un processus de saut Markovien. Nous les utilisons pour proposer des modèles hiérarchiques bayésiens basés sur des équations différentielles stochastiques en milieu aléatoire. Nous proposons une méthode pour estimer les paramètres de tels modèles et nous l'illustrons sur l'équation de Black-Scholes en milieu aléatoire.
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8

Groiez, Assia. "Recyclage des candidats dans l'algorithme Metropolis à essais multiples." Thèse, 2014. http://hdl.handle.net/1866/10853.

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Abstract:
Les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCCM) sont des méthodes servant à échantillonner à partir de distributions de probabilité. Ces techniques se basent sur le parcours de chaînes de Markov ayant pour lois stationnaires les distributions à échantillonner. Étant donné leur facilité d’application, elles constituent une des approches les plus utilisées dans la communauté statistique, et tout particulièrement en analyse bayésienne. Ce sont des outils très populaires pour l’échantillonnage de lois de probabilité complexes et/ou en grandes dimensions. Depuis l’apparition de la première
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