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Dissertations / Theses on the topic 'Méthodes de Monte-Carlo séquentielles'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 1 June 2024

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1

Cornebise, Julien. "Méthodes de Monte Carlo séquentielles adaptatives." Paris 6, 2009. http://www.theses.fr/2009PA066152.

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2

Chopin, Nicolas. "Applications des méthodes de Monte Carlo séquentielles à la statistique bayésienne." Paris 6, 2003. http://www.theses.fr/2003PA066057.

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3

Szkolnik, Jean-Jacques. "Application des méthodes de Monte-Carlo séquentielles à l'extraction de trames radar." Brest, 2004. http://www.theses.fr/2004BRES2023.

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Abstract:

L'objectif de la présente étude consiste à déterminer un algorithme capable d'assurer l'extraction aveugle des impulsions issues d'un même radar et de caractériser la séquence d'évolution de leurs paramètres caractéristiques. Nous explicitons précisément le contexte et la nature physique des impulsions, les paramètres qui les caractérisent, ainsi que les diverses modulations des paramètres prises en compte afin d'aboutir à une formulation d'état des trames radar. On s'intéresse ensuite aux méthodes actuelles implémentées sur les matériels opérationnels et dressons un état de l'art de la recher

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4

Dubarry, Cyrille. "Méthodes de lissage et d'estimation dans des modèles à variables latentes par des méthodes de Monte-Carlo séquentielles." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00762243.

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Abstract:

Les modèles de chaînes de Markov cachées ou plus généralement ceux de Feynman-Kac sont aujourd'hui très largement utilisés. Ils permettent de modéliser une grande diversité de séries temporelles (en finance, biologie, traitement du signal, ...) La complexité croissante de ces modèles a conduit au développement d'approximations via différentes méthodes de Monte-Carlo, dont le Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) et le Sequential Monte-Carlo (SMC). Les méthodes de SMC appliquées au filtrage et au lissage particulaires font l'objet de cette thèse. Elles consistent à approcher la loi d'intérêt à l'aide

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5

Septier, François. "Méthodes séquentielles de Monte-Carlo pour les systèmes multiporteuses en présence de distorsions de phase." Valenciennes, 2008. https://ged.uphf.fr/nuxeo/site/esupversions/f4dcfd51-4eff-4b3f-8b24-72503eeb03de.

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Abstract:

Dans le contexte d’une demande croissante de débits de communications de plus en plus élevés, les systèmes multiporteuses ont suscité un grand intérêt dans la communauté scientiﬁque depuis ces dernières années et sont désormais employées dans de nombreux systèmes de communication. Malheureusement, ce type de système est extrêmement sensible aux distorsions de phase, comme le bruit de phase et le décalage fréquentiel de la porteuse, engendrées par l’instabilité des oscillateurs locaux. Le but de cette thèse est donc de concevoir un récepteur capable de compenser ces perturbations. Notre approch

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6

Vanpoperinghe, Élodie. "Méthodes séquentielles de Monte Carlo pour le suivi d'objets multiples hétérogènes en données brutes de télémétrie laser." Phd thesis, Université du Littoral Côte d'Opale, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00983352.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la résolution de problèmes de détection et de suivi d'objets mobiles multiples sur route, à partir de données télémétrique de type lidar à balayage. Les travaux dans le domaine de la détection et de suivi d'obstacles à partir de données lidar mettent généralement en oeure trois principales étapes : la détection, l'association de mesures et le filtrage. Cependant, il est connu que cette chaîne de traitement peut engendrer des pertes d'informations pouvant être à l'origine de cas de non détection ou de fausse alarme. Par ailleurs, les non-linéarités liée

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7

Oulad, Ameziane Mehdi. "Amélioration de l'exploration de l'espace d'état dans les méthodes de Monte Carlo séquentielles pour le suivi visuel." Thesis, Ecole centrale de Lille, 2017. http://www.theses.fr/2017ECLI0007.

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Abstract:

Le suivi visuel constitue une tâche essentielle en vision par ordinateur. Les approches Bayésiennes sont largement utilisées aujourd’hui pour résoudre la problématique du suivi visuel. Notamment grâce aux possibilités offertes par les méthodes de Monte Carlo séquentielles (SMC) qui prennent en comptes les incertitudes du model et s’adaptent à des scenarios variés. L’efficacité des méthodes SMC dépend fortement du choix de la loi de proposition qui permet d’explorer l’espace d’état.Dans cette thèse, nous cherchons à améliorer l’exploration de l’espace d’état en approchant la loi de proposition

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8

Dubois, Corentin. "Méthodes de Monte Carlo séquentielles pour l'estimation de fréquences fondamentales : application à la reconnaissance de l'effet de métabole, en environnement urbain." Nantes, 2006. http://www.theses.fr/2006NANT2097.

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Abstract:

Le développement de systèmes pouvant répondre à une requête concernant le contenu informationnel d'un signal sonore, comme les moteurs de recherche multimédia, est aujourd'hui en plein essor. L'extraction de l'information nécessaire à l'ordinateur pour prendre une décision, se fait classiquement en caractérisant le signal sonore par une série de descripteurs audio. Si leur choix est souvent empirique, le triplet fréquence fondamentale/énergie/structure fréquentielle se démarque néanmoins. Il permet de reconstruire un signal semblable à l'original, sur le plan perceptif, captant ainsi l'informa

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9

Benassi, Romain. "Nouvel algorithme d'optimisation bayésien utilisant une approche Monte-Carlo séquentielle." Phd thesis, Supélec, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00864700.

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Abstract:

Ce travail de thèse s'intéresse au problème de l'optimisation globale d'une fonction coûteuse dans un cadre bayésien. Nous disons qu'une fonction est coûteuse lorsque son évaluation nécessite l'utilisation de ressources importantes (simulations numériques très longues, notamment). Dans ce contexte, il est important d'utiliser des algorithmes d'optimisation utilisant un faible nombre d'évaluations de cette dernière. Nous considérons ici une approche bayésienne consistant à affecter à la fonction à optimiser un a priori sous la forme d'un processus aléatoire gaussien, ce qui permet ensuite de ch

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10

Nguyen, Thi Le Thu. "Sequential Monte-Carlo sampler for Bayesian inference in complex systems." Thesis, Lille 1, 2014. http://www.theses.fr/2014LIL10058/document.

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Abstract:

Dans de nombreux problèmes, des modèles complexes non-Gaussiens et/ou non-linéaires sont nécessaires pour décrire précisément le système physique étudié. Dans ce contexte, les algorithmes de Monte-Carlo sont des outils flexibles et puissants permettant de résoudre de tels problèmes d’inférence. Toutefois, en présence de loi a posteriori multimodale et/ou de grande dimension, les méthodes classiques de Monte-Carlo peuvent conduire à des résultats non satisfaisants. Dans cette thèse, nous étudions une approche plus robuste et efficace: échantillonneur séquentiel de Monte-Carlo. Bien que cette ap

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11

Ridgway, James. "Advances in computational Bayesian statistics and the approximation of Gibbs measures." Thesis, Paris 9, 2015. http://www.theses.fr/2015PA090030/document.

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Abstract:

Ce mémoire de thèse regroupe plusieurs méthodes de calcul d'estimateur en statistiques bayésiennes. Plusieurs approches d'estimation seront considérées dans ce manuscrit. D'abord en estimation nous considérerons une approche standard dans le paradigme bayésien en utilisant des estimateurs sous la forme d'intégrales par rapport à des lois \textit{a posteriori}. Dans un deuxième temps nous relâcherons les hypothèses faites dans la phase de modélisation. Nous nous intéresserons alors à l'étude d'estimateurs répliquant les propriétés statistiques du minimiseur du risque de classification ou de ran

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Allaya, Mouhamad M. "Méthodes de Monte-Carlo EM et approximations particulaires : application à la calibration d'un modèle de volatilité stochastique." Thesis, Paris 1, 2013. http://www.theses.fr/2013PA010072/document.

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Abstract:

Ce travail de thèse poursuit une perspective double dans l'usage conjoint des méthodes de Monte Carlo séquentielles (MMS) et de l'algorithme Espérance-Maximisation (EM) dans le cadre des modèles de Markov cachés présentant une structure de dépendance markovienne d'ordre supérieur à 1 au niveau de la composante inobservée. Tout d'abord, nous commençons par un exposé succinct de l'assise théorique des deux concepts statistiques à Travers les chapitres 1 et 2 qui leurs sont consacrés. Dans un second temps, nous nous intéressons à la mise en pratique simultanée des deux concepts au chapitre 3 et c

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Chen, Yuting. "Inférence bayésienne dans les modèles de croissance de plantes pour la prévision et la caractérisation des incertitudes." Thesis, Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris, 2014. http://www.theses.fr/2014ECAP0040/document.

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Abstract:

La croissance des plantes en interaction avec l'environnement peut être décrite par des modèles mathématiques. Ceux-ci présentent des perspectives prometteuses pour un nombre considérable d'applications telles que la prévision des rendements ou l'expérimentation virtuelle dans le contexte de la sélection variétale. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux différentes solutions capables d'améliorer les capacités prédictives des modèles de croissance de plantes, en particulier grâce à des méthodes statistiques avancées. Notre contribution se résume en quatre parties.Tout d'abord, nous proposo

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Troncoso, Alan. "Conditional simulations of reservoir models using Sequential Monte-Carlo methods." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2022. http://www.theses.fr/2022UPSLM055.

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Abstract:

Une méthode séquentielle de Monte Carlo, appelée filtrage particulaire, a été utilisée dans un contexte spatial pour simulerdeux modèles de réservoir en respectant les faciès observés aux puits. Le premier modèle, le schéma Booléen, est un modèle àbase d'objets. Il peut servir à modéliser des réservoirs à deux faciès: un faciès poreux, et un faciès imperméable qui agitcomme barrière à la circulation des fluides. Ce modèle se prête bien à des calculs mathématiques~: il existe des méthodes statistiques pour en inférer les paramètres, ainsi qu'un algorithme itératif de simulation conditionnelle.

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15

Hue, Carine. "Méthodes séquentielles de Monte Carlo pour le filtrage non linéaire multi-objets dans un environnement bruité. Applications au pistage multi-cibles et à la trajectographie d'entités dans des séquences d'images 2D." Rennes 1, 2003. http://www.theses.fr/2003REN1A002.

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Cohen, Max. "Metamodel and bayesian approaches for dynamic systems." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAS003.

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Abstract:

Dans ce manuscrit, nous développons des architectures d'apprentissage profond pour modéliser la consommation énergétique et la qualité de l'air de bâtiments.Nous présentons d'abord une méthodologie de bout-en-bout permettant d'optimiser la demande énergétique tout en améliorant le confort, en substituant au traditionnel simulateur physique un modèle num'eriquement plus efficace.A partir de données historiques, nous vérifions que les simulations de ce métamodèle correspondent aux conditions réelles du bâtiment.Cependant, les performances des prédictions sont dégradées dans certaines situations

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Nguyen, Thi Ngoc Minh. "Lissage de modèles linéaires et gaussiens à régimes markoviens. : Applications à la modélisation de marchés de matières premières." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2016. https://pastel.hal.science/tel-03689917.

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Abstract:

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur l'analyse et l'application de méthodes de Monte Carlo séquentielles pour l'estimation de chaînes de Markov cachées. Ces méthodes sont utilisées pour approcher les lois conditionnelles des états cachés sachant les observations. Nous nous intéressons en particulier à la méthode des deux filtres qui permet d'estimer les lois marginales des états sachant les observations. Nous prouvons tout d'abord des résultats de convergence pour l'ensemble de ces méthodes sous des hypothèses faibles sur le modèle de Markov caché. En ajoutant des hypothèses de m

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Martin, Alice. "Deep learning models and algorithms for sequential data problems : applications to language modelling and uncertainty quantification." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS007.

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Abstract:

Dans ce manuscrit de thèse, nous développons de nouveaux algorithmes et modèles pour résoudre les problèmes d'apprentissage profond sur de la donnée séquentielle, en partant des problématiques posées par l'apprentissage des modèles de langage basés sur des réseaux de neurones. Un premier axe de recherche développe de nouveaux modèles génératifs profonds basés sur des méthodes de Monte Carlo Séquentielles (SMC), qui permettent de mieux modéliser la diversité du langage, ou de mieux quantifier l'incertitude pour des problèmes de régression séquentiels. Un deuxième axe de recherche vise à facilit

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Fortin, Benoît. "Méthodes conjointes de détection et suivi basé-modèle de cibles distribuées par filtrage non-linéaire dans les données lidar à balayage." Phd thesis, Université du Littoral Côte d'Opale, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01021085.

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Abstract:

Dans les systèmes de perception multicapteurs, un point central concerne le suivi d'objets multiples. Dans mes travaux de thèse, le capteur principal est un télémètre laser à balayage qui perçoit des cibles étendues. Le problème desuivi multi-objets se décompose généralement en plusieurs étapes (détection, association et suivi) réalisées de manière séquentielle ou conjointe. Mes travaux ont permis de proposer des alternatives à ces méthodes en adoptant une approche "track-before-detect" sur cibles distribuées qui permet d'éviter la succession des traitements en proposant un cadre global de rés

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Wang, Weijia. "Multi-objective sequential decision making." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01057079.

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Abstract:

This thesis is concerned with multi-objective sequential decision making (MOSDM). The motivation is twofold. On the one hand, many decision problems in the domains of e.g., robotics, scheduling or games, involve the optimization of sequences of decisions. On the other hand, many real-world applications are most naturally formulated in terms of multi-objective optimization (MOO). The proposed approach extends the well-known Monte-Carlo tree search (MCTS) framework to the MOO setting, with the goal of discovering several optimal sequences of decisions through growing a single search tree. The ma

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Serpaggi, Xavier. "Variations sur le calcul des vecteurs d'éclairement indirect." Phd thesis, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, 2001. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00804892.

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Abstract:

L'exploration des diverses solutions liées au problème de l'éclairement global en synthèse d'images a vu l'émergence de deux disciplines fort différentes. La plus ancienne est l'application d'un principe utilisé par les physiciens dans les calculs d'échanges thermiques. Dans le cas de la synthèse d'images, ce ne sont en fait que les grandeurs échangées qui diffèrent et les ondes infrarouges sont remplacées par la lumière visible. Ce ne sont donc plus des échanges thermiques qui sont traités, mais uniquement des échanges lumineux entres différentes surfaces : la radiosité. Plus récemment, nous

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Banterle, Marco. "Computing strategies for complex Bayesian models." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016PSLED042/document.

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Abstract:

Cette thèse présente des contributions à la littérature des méthodes de Monte Carlo utilisé dans l'analyse des modèles complexes en statistique Bayésienne; l'accent est mis à la fois sur la complexité des modèles et sur les difficultés de calcul.Le premier chapitre élargit Delayed Acceptance, une variante computationellement efficace du Metropolis--Hastings, et agrandit son cadre théorique fournissant une justification adéquate pour la méthode, des limits pour sa variance asymptotique par rapport au Metropolis--Hastings et des idées pour le réglage optimal de sa distribution instrumentale.Nous

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Banterle, Marco. "Computing strategies for complex Bayesian models." Electronic Thesis or Diss., Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016PSLED042.

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Abstract:

Cette thèse présente des contributions à la littérature des méthodes de Monte Carlo utilisé dans l'analyse des modèles complexes en statistique Bayésienne; l'accent est mis à la fois sur la complexité des modèles et sur les difficultés de calcul.Le premier chapitre élargit Delayed Acceptance, une variante computationellement efficace du Metropolis--Hastings, et agrandit son cadre théorique fournissant une justification adéquate pour la méthode, des limits pour sa variance asymptotique par rapport au Metropolis--Hastings et des idées pour le réglage optimal de sa distribution instrumentale.Nous

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Leroux, Romain. "Inférence bayésienne pour la reconstruction d'écoulements complexes - Application au profil NACA0012." Phd thesis, Université de Poitiers, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00766239.

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Abstract:

Cette thèse se place dans le cadre de la calibration de modèles réduits d'écoulement à partir de séquences expérimentales acquises par PIV résolue en temps autour d'un profil NACA0012 à différents angles d'incidence et nombres de Reynolds. Un modéle à espace d'état régissant l'évolution des variables d'état du modèle réduit POD-Galerkin et mesurant de manière directe ou indirecte une partie ou l'ensemble de ces variables d'état est alors utilisé. Une première partie est consacrée à l'application d'estimateurs bayésiens issus de l'assimilation séquentielle de données sur le modèle réduit POD-Ga

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Senegas, Julien. "Méthodes de Monte Carlo en Vision Stéréoscopique." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005637.

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Abstract:

Cette thèse a pour objet l'étude de l'incertitude attachée à l'estimation de la géometrie d'une scène à partir d'un couple stéréoscopique d'images. La mise en correspondance des points homologues d'un couple suppose la similarité locale des deux images et nécessite une information radiométrique discriminante. Dans de nombreuses situations cependant (déformations géométriques, bruit d'acquisition, manque de contraste, ....), ces hypothèses sont mises en défaut et les erreurs d'appariemment qui en résultent dépendent fortement de l'information contenue dans le couple et non du sytème stéréoscopi

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Arouna, Bouhari. "Algotithmes stochastiques et méthodes de Monte Carlo." Phd thesis, Ecole des Ponts ParisTech, 2004. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00001269.

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Abstract:

Dans cette thèse,nous proposons de nouvelles techniques de réduction de variance, pourles simultions Monté Carlo. Par un simple changement de variable, nous modifions la loi de simulation de façon paramétrique. L'idée consiste ensuite à utiliser une version convenablement projetée des algorithmes de Robbins-Monro pour déterminer le paramètre optimal qui "minimise" la variance de l'estimation. Nous avons d'abord développé une implémentation séquentielle dans laquelle la variance est réduite dynamiquement au cours des itératons Monte Carlo. Enfin, dans la dernière partie de notre travail, l'idée

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Koudiraty, Abdoul A. "Analyse numérique de méthodes quasi-Monte Carlo." Chambéry, 2001. http://www.theses.fr/2001CHAMS015.

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Moreni, Nicola. "Méthodes de Monte Carlo et valorisation d' options." Paris 6, 2005. http://www.theses.fr/2005PA066626.

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Ounaissi, Daoud. "Méthodes quasi-Monte Carlo et Monte Carlo : application aux calculs des estimateurs Lasso et Lasso bayésien." Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10043/document.

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Abstract:

La thèse contient 6 chapitres. Le premier chapitre contient une introduction à la régression linéaire et aux problèmes Lasso et Lasso bayésien. Le chapitre 2 rappelle les algorithmes d’optimisation convexe et présente l’algorithme FISTA pour calculer l’estimateur Lasso. La statistique de la convergence de cet algorithme est aussi donnée dans ce chapitre en utilisant l’entropie et l’estimateur de Pitman-Yor. Le chapitre 3 est consacré à la comparaison des méthodes quasi-Monte Carlo et Monte Carlo dans les calculs numériques du Lasso bayésien. Il sort de cette comparaison que les points de Hamme

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Coulibaly, Ibrahim. "Contributions à l'analyse numérique des méthodes quasi-Monte Carlo." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004933.

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Abstract:

Les méthodes de type quasi-Monte Carlo sont des versions déterministes des méthodes de Monte Carlo. Les nombres aléatoires sont remplacés par des nombres déterministes qui forment des ensembles ou des suites à faible discrepance, ayant une meilleure distribution uniforme. L'erreur d'une méthode quasi-Monte Carlo dépend de la discrepance de la suite utilisée, la discrepance étant une mesure de la déviation par rapport à la distribution uniforme. Dans un premier temps nous nous intéressons à la résolution par des méthodes quasi-Monte Carlo d'équations différentielles pour lesquelles il y a peu d

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Maire, Sylvain. "Quelques Techniques de Couplage entre Méthodes Numériques Déterministes et Méthodes de Monte-Carlo." Habilitation à diriger des recherches, Université du Sud Toulon Var, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00579977.

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Abstract:

Les travaux présentes s'inscrivent dans le cadre de la réduction de variance pour les méthodes de Monte-Carlo et plus généralement dans l'optimisation de méthodes numériques à l'aide de couplage entre des méthodes déterministes et des méthodes probabilistes. Trois thèmes principaux seront abordés à l'aide de ces techniques: l'intégration numérique sur un hypercube, la résolution d' équations aux dérivées partielles linéaires et le calcul des éléments propres principaux (valeur propre et vecteur propre) de certains opérateurs linéaires.

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Minvielle-Larrousse, Pierre. "Méthodes de simulation stochastique pour le traitement de l’information." Thesis, Pau, 2019. http://www.theses.fr/2019PAUU3005.

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Abstract:

Lorsqu’une grandeur d’intérêt ne peut être directement mesurée, il est fréquent de procéder à l’observation d’autres quantités qui lui sont liées par des lois physiques. Ces quantités peuvent contenir de l’information sur la grandeur d’intérêt si l’on sait résoudre le problème inverse, souvent mal posé, et inférer la valeur. L’inférence bayésienne constitue un outil statistique puissant pour l’inversion, qui requiert le calcul d’intégrales en grande dimension. Les méthodes Monte Carlo séquentielles (SMC), aussi dénommées méthodes particulaires, sont une classe de méthodes Monte Carlo permettan

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Cerf, Nicolas. "Méthodes de Monte Carlo :application à l'étude de systèmes quantiques." Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 1995. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/212621.

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El, Haddad Rami. "Méthodes quasi-Monte Carlo de simulation des chaînes de Markov." Chambéry, 2008. http://www.theses.fr/2008CHAMS062.

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Abstract:

Les méthodes de Monte Carlo (MC) sont des méthodes probabilistes basées sur l'utilisation des nombres aléatoires dans des simulations répétées afin d'estimer un paramètre. Leurs analogues déterministes sont appelées méthodes Quasi-Monte Carlo (QMC). Leur principe consiste à remplacer les points pseudo-aléatoires par des points quasi-aléatoires déterministes (ou points à discrépance faible). Dans cette thèse, nous proposons et analysons des algorithmes du type QMC pour la simulation des chaînes de Markov multidimensionnelles. Après avoir rappelé le principe et les propriétés des méthodes MC et

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Bréhard, Thomas. "Estimation séquentielle et analyse de performances pour un problème de filtrage non linéaire partiellement observé : application à la trajectographie par mesure d'angles." Rennes 1, 2005. http://www.theses.fr/2005REN1S118.

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Abstract:

De grandes avancées ont été faites dans la résolution des problèmes de filtrage grâce aux méthodes de Monte Carlo séquentielles. Nous évoquons ici un problème de filtrage particulier: la trajectographie par mesure d'angles (TMA). Il a ceci de particulier que le capteur fournit seulement une information partielle sur l'état de la cible. Nous montrons qu'il n'est pas raisonnable de résoudre ce problème à l'aide des méthodes particulaires classiques. La première contribution est un filtre particulaire hiérarchique permettant d'intégrer cet aspect. La deuxième contribution concerne la borne de Cra

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36

Gonçalves, Thomas. "Contributions à la parallélisation de méthodes de type transport Monte-Carlo." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM047/document.

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Abstract:

Les applications de transport de particules Monte-Carlo consistent à étudier le comportement de particules se déplaçant dans un domaine de simulation. La répartition des particules sur le domaine de simulation n'est pas uniforme et évolue dynamiquement au cours de la simulation. La parallélisation de ce type d'applications sur des architectures massivement parallèles amène à résoudre une problématique complexe de répartition de charges de calculs et de données sur un grand nombre de cœurs de calcul.Nous avons d'abord identifié les difficultés de parallélisation des applications de transport de

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Arouna, Bouhari. "Méthodes de Monté Carlo et algorithmes stochastiques." Marne-la-vallée, ENPC, 2004. https://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00001269.

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Rousset, Mathias. "Méthodes de "Population Monte-Carlo'' en temps continu est physique numérique." Toulouse 3, 2006. http://www.theses.fr/2006TOU30251.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux méthodes numériques probabilistes dites de Population Monte-Carlo, du point de vue du temps continu. Ces méthodes PMC se ramènent au calcul séquentiel de moyennes pondérées de trajectoires Markoviennes. Nous démontrons la convergence (vers la fonction propre principale des opérateurs de Schrödinger) en temps long de la variance et du biais de cette méthode avec la bonne vitesse en 1/N. Ensuite, nous considérons le problème de l'échantillonnage séquentiel d'un flot continu de mesures de Boltzmann. Pour cela, à partir d'une dynamique Markovienne arbitr

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Tarhini, Ali. "Analyse numérique des méthodes quasi-Monte Carlo appliquées aux modèles d'agglomération." Chambéry, 2008. http://www.theses.fr/2008CHAMS015.

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Abstract:

Les méthodes de Monte Carlo (MC) sont des méthodes statistiques basées sur l'utilisation répétée de nombres aléatoires. Les méthodes quasi-Monte Carlo (QMC) sont des versions déterministes des méthodes de Monte Carlo. Les suites aléatoires sont remplacées par des suites à discrépance faible, qui ont une meilleure répartition uniforme dans le cube unite s- dimensionnel. Nous utilisons une classe particulière de suites à discrépance faible : les suites-(t,s). Dans ce travail, nous developpons et analysons des méthodes particulaires Monte Carlo et quasi-Monte Carlo pour les phénomènes d'agglomera

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Touzin, Guillaume. "Étude des méthodes de Monte-Carlo et de leurs efficacités relatives." Thèse, Université du Québec à Trois-Rivières, 2013. http://depot-e.uqtr.ca/6868/1/030466576.pdf.

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El, maalouf Joseph. "Méthodes de Monte Carlo stratifiées pour la simulation des chaines de Markov." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAM089.

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Abstract:

Les méthodes de Monte Carlo sont des méthodes probabilistes qui utilisent des ordinateurs pour résoudre de nombreux problèmes de la science à l’aide de nombres aléatoires. Leur principal inconvénient est leur convergence lente. La mise au point de techniques permettant d’accélérer la convergence est un domaine de recherche très actif. C’est l’objectif principal des méthodes déterministes quasi-Monte Carlo qui remplacent les points pseudo-aléatoires de simulation par des points quasi-aléatoires ayant une excellente répartition uniforme. Ces méthodes ne fournissent pas d’intervalles de confiance

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Fakhereddine, Rana. "Méthodes de Monte Carlo stratifiées pour l'intégration numérique et la simulation numériques." Thesis, Grenoble, 2013. http://www.theses.fr/2013GRENM047/document.

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Abstract:

Les méthodes de Monte Carlo (MC) sont des méthodes numériques qui utilisent des nombres aléatoires pour résoudre avec des ordinateurs des problèmes des sciences appliquées et des techniques. On estime une quantité par des évaluations répétées utilisant N valeurs et l'erreur de la méthode est approchée par la variance de l'estimateur. Le présent travail analyse des méthodes de réduction de la variance et examine leur efficacité pour l'intégration numérique et la résolution d'équations différentielles et intégrales. Nous présentons d'abord les méthodes MC stratifiées et les méthodes d'échantillo

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Helmstetter, Bernard. "Analyses de dépendances et méthodes Monte-Carlo dans les jeux de réflexion." Paris 8, 2007. http://octaviana.fr/document/126279233#?c=0&m=0&s=0&cv=0.

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Abstract:

Nous explorons deux familles de techniques de programmation des jeux de réflexion : des techniques de Monte-Carlo et des techniques de recherche permettant d'exploiter la faible dépendance entre différentes parties d'un jeu. Ces techniques sont appliquées à des jeux à un ou deux joueurs : un jeu de patience à un joueur appelé Montana, le jeu de Go, et un puzzle à un joueur appelé le Morpion solitaire. Nous présentons un algorithme appelé transpositions incrémentales, que nous appliquons d'abord à Montana ; nous y appliquons aussi un algorithme appelé recherche par blocs. Nous abordons, au Go,

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Lamberti, Roland. "Contributions aux méthodes de Monte Carlo et leur application au filtrage statistique." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLL007/document.

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Abstract:

Cette thèse s’intéresse au problème de l’inférence bayésienne dans les modèles probabilistes dynamiques. Plus précisément nous nous focalisons sur les méthodes de Monte Carlo pour l’intégration. Nous revisitons tout d’abord le mécanisme d’échantillonnage d’importance avec rééchantillonnage, puis son extension au cadre dynamique connue sous le nom de filtrage particulaire, pour enfin conclure nos travaux par une application à la poursuite multi-cibles.En premier lieu nous partons du problème de l’estimation d’un moment suivant une loi de probabilité, connue à une constante près, par une méthode

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Lamberti, Roland. "Contributions aux méthodes de Monte Carlo et leur application au filtrage statistique." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLL007.

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Abstract:

Cette thèse s’intéresse au problème de l’inférence bayésienne dans les modèles probabilistes dynamiques. Plus précisément nous nous focalisons sur les méthodes de Monte Carlo pour l’intégration. Nous revisitons tout d’abord le mécanisme d’échantillonnage d’importance avec rééchantillonnage, puis son extension au cadre dynamique connue sous le nom de filtrage particulaire, pour enfin conclure nos travaux par une application à la poursuite multi-cibles.En premier lieu nous partons du problème de l’estimation d’un moment suivant une loi de probabilité, connue à une constante près, par une méthode

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Daudel, Kamélia. "Adaptative Monte-Carlo methods for complex models." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT024.

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Abstract:

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'Inférence Statistique et plus précisément dans le cadre de l'Inférence Bayésienne, dont le but est de modéliser un phénomène à partir d'un jeu de données tout en incorporant des connaissances a priori sur les paramètres de ce modèle. L'émergence des données massives nécessite le recours à des modèles bayésiens complexes à même de décrire la structure de ces données. De tels modèles requièrent à leur tour la construction et l'étude d'algorithmes adaptatifs capables de traiter de larges volumes de données lorsque les paramètres du modèle choisi évoluent

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Dekeyser, Jean-Luc. "Architectures et algorithmes parallèles pour les méthodes Monte-Carlo en physique des particules." Lille 1, 1986. http://www.theses.fr/1986LIL10075.

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Abstract:

La simulation en physique des particules est un gros consommateur de temps CPU. De plus, la plupart des logiciels de simulation existants ont été écrits en FORTRAN pour des machines séquentielles. Aussi avons-nous voulu développer de nouveaux algorithmes pour des architectures présentant un aspect parallèle. Une implémentation de type multi-événements a été étudiée et complètement réalisée sur une architecture de type maître/esclaves. Nous poursuivons par l'étude de la vectorisation des algorithmes de simulation, la partie géométrique a été vectorisée et testée sur un CYBER 205. Enfin, une app

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Chavez-Lomeli, Efrain. "Cassure séquentielle du projectile ¹⁶O à 520 MeV d'énergie incidente sur des cibles lourdes." Paris 11, 1988. http://www.theses.fr/1988PA112150.

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Abstract:

Lors de l'étude des réactions induites par des ions ¹⁶0 de 32. 5 MeV par nucléon, c'est-à-dire proche de l'énergie de Fermi, nous avons trouvé des produits de réaction ayant une vitesse et une masse proche de celle du projectile. L'analyse détaillée des canaux les plus importants 12C + et α 13C + α nous a permis de mettre en évidence la nature séquentielle du mécanisme de réaction par rapport à celui de la fragmentation directe. Les deux processus sous-jacents au mécanisme séquentiel sont la diffusion inélastique et le pickup d'un neutron peuplant les états du continuum en ¹⁶0 et en ¹⁷0. De pl

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Desrumaux, Pierre-François. "Méthodes statistiques pour l’estimation du rendement paramétrique des circuits intégrés analogiques et RF." Thesis, Montpellier 2, 2013. http://www.theses.fr/2013MON20126/document.

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Abstract:

De nombreuses sources de variabilité impactent la fabrication des circuits intégrés analogiques et RF et peuvent conduire à une dégradation du rendement. Il est donc nécessaire de mesurer leur influence le plus tôt possible dans le processus de fabrications. Les méthodes de simulation statistiques permettent ainsi d'estimer le rendement paramétrique des circuits durant la phase de conception. Cependant, les méthodes traditionnelles telles que la méthode de Monte Carlo ne sont pas assez précises lorsqu'un faible nombre de circuits est simulé. Par conséquent, il est nécessaire de créer un estima

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Bitar, Abdalkader. "Dosimétrie en radiothérapie vectorisée : conception d'un modèle dosimétrique par simulation Monte-Carlo." Nantes, 2007. https://archive.bu.univ-nantes.fr/pollux/show/show?id=94a3c045-acdf-4034-b6e9-c64bae564c98.

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Abstract:

Les modèles murins sont importants pour les tests précliniques en la radiothérapie vectorisée. Ces modèles sont utilisés pour évaluer les effets de nouveaux radio- pharmaceutiques. Les méthodes dosimétriques généralement utilisées sont basées sur la méthodologie du MIRD qui suppose un dépôt local d'énergie des radiations non pénétrantes comme les électrons. Pour effectuer des études dosimétriques plus précises, on a développé deux modèles dosimétriques pour une souris nude de 30g, à partir d'images photographiques segmentées de coupes de cette souris. Le premier modèle, dit modèle voxélisé, es

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