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Dissertations / Theses on the topic 'Monte Carlo séquentiel'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 1 June 2024

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Feliot, Paul. "Une approche Bayésienne pour l'optimisation multi-objectif sous contraintes." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLC045/document.

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Abstract:
Ces travaux de thèse portent sur l'optimisation multi-objectif de fonctions à valeurs réelles sous contraintes d'inégalités. En particulier, nous nous intéressons à des problèmes pour lesquels les fonctions objectifs et contraintes sont évaluées au moyen d'un programme informatique nécessitant potentiellement plusieurs heures de calcul pour retourner un résultat. Dans ce cadre, il est souhaitable de résoudre le problème d'optimisation en utilisant le moins possible d'appels au code de calcul. Afin de résoudre ce problème, nous proposons dans cette thèse un algorithme d'optimisation Bayésienne
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Janati, el idrissi Yazid. "Monte Carlo Methods for Machine Learning : Practical and Theoretical Contributions for Importance Sampling and Sequential Methods." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAS008.

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Abstract:
Cette thèse contribue au vaste domaine des méthodes de Monte Carlo avec de nouveaux algorithmes visant à traiter l'inférence en grande dimension et la quantification de l'incertitude. Dans une première partie, nous développons deux nouvelles méthodes pour l'échantillonnage d'importance. Le premier algorithme est une nouvelle loi de proposition, basée sur sur des étapes d'optimisation et de coût de calcul faible, pour le calcul des constantes de normalisation. L'algorithme résultant est ensuite étendu en un nouvel algorithme MCMC. Le deuxième algorithme est un nouveau schéma pour l'apprentissag
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3

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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Schäfer, Christian. "Monte Carlo methods for sampling high-dimensional binary vectors." Phd thesis, Université Paris Dauphine - Paris IX, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00767163.

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Abstract:
This thesis is concerned with Monte Carlo methods for sampling high-dimensional binary vectors from complex distributions of interest. If the state space is too large for exhaustive enumeration, these methods provide a mean of estimating the expected value with respect to some function of interest. Standard approaches are mostly based on random walk type Markov chain Monte Carlo, where the equilibrium distribution of the chain is the distribution of interest and its ergodic mean converges to the expected value. We propose a novel sampling algorithm based on sequential Monte Carlo methodology w
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Dau, Hai Dang. "Sequential Bayesian Computation." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAG006.

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Abstract:
Cette thèse est composée de deux parties. La première concerne les échantillonneurs dits de Monte-Carlo séquentiel (les échantillonneurs SMC). Il s'agit d'une famille d'algorithmes pour produire des échantillons venant d'une suite de distributions, grâce à une combinaison de l'échantillonnage pondéré et la méthode de Monte-Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Nous proposons une version améliorée qui exploite les particules intermédiaires engendrées par l'application de plusieurs pas de MCMC. Elle a une meilleure performance, est plus robuste et permet la construction d'estimateurs de la variance
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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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7

Barembruch, Steffen. "Méthodes approchées de maximum de vraisemblances pour la classification et identification aveugles en communications numériques." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00574365.

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Abstract:
La thèse considère la classification aveugle de modulations linéaires en communication numérique sur des canaux sélectifs en fréquence (et en temps). Nous utilisons l'approche de maximum de vraisemblance et nous développons plusieurs estimateurs de modèle
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8

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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Mirauta, Bogdan. "Etude du transcriptome à partir de données de comptages issues de séquençage haut débit." Thesis, Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066424/document.

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Abstract:
Les technologies de séquençage jouent un rôle croissant dans l'analyse de l'expression des transcrits . La méthode la plus courante de séquençage du transcriptome, RNA-Seq est une méthode d'investigation d'une population de transcrits par cisaillement aléatoire, amplification et séquençage à haut débit. Les données issues du RNA-Seq peuvent être utilisées pour la quantification des niveaux d'expression des transcrits et pour la détection des régions transcrites et demandent des approches bioinformatiques.Nous avons développé des approches statistiques pour l'estimation des niveaux de transcrip
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Sodjo, Jessica. "Modèle bayésien non paramétrique pour la segmentation jointe d'un ensemble d'images avec des classes partagées." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0152/document.

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Abstract:
Ce travail porte sur la segmentation jointe d’un ensemble d’images dans un cadre bayésien.Le modèle proposé combine le processus de Dirichlet hiérarchique (HDP) et le champ de Potts.Ainsi, pour un groupe d’images, chacune est divisée en régions homogènes et les régions similaires entre images sont regroupées en classes. D’une part, grâce au HDP, il n’est pas nécessaire de définir a priori le nombre de régions par image et le nombre de classes, communes ou non.D’autre part, le champ de Potts assure une homogénéité spatiale. Les lois a priori et a posteriori en découlant sont complexes rendant i
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Maâmatou, Houda. "Apprentissage semi-supervisé pour la détection multi-objets dans des séquences vidéos : Application à l'analyse de flux urbains." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2017. http://www.theses.fr/2017CLFAC015/document.

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Abstract:
Depuis les années 2000, un progrès significatif est enregistré dans les travaux de recherche qui proposent l’apprentissage de détecteurs d’objets sur des grandes bases de données étiquetées manuellement et disponibles publiquement. Cependant, lorsqu’un détecteur générique d’objets est appliqué sur des images issues d’une scène spécifique les performances de détection diminuent considérablement. Cette diminution peut être expliquée par les différences entre les échantillons de test et ceux d’apprentissage au niveau des points de vues prises par la(les) caméra(s), de la résolution, de l’éclairag
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Rohmer, Tom. "Deux tests de détection de rupture dans la copule d'observations multivariées." Thèse, Université de Sherbrooke, 2014. http://hdl.handle.net/11143/5933.

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Abstract:
Résumé : Il est bien connu que les lois marginales d'un vecteur aléatoire ne suffisent pas à caractériser sa distribution. Lorsque les lois marginales du vecteur aléatoire sont continues, le théorème de Sklar garantit l'existence et l'unicité d'une fonction appelée copule, caractérisant la dépendance entre les composantes du vecteur. La loi du vecteur aléatoire est parfaitement définie par la donnée des lois marginales et de la copule. Dans ce travail de thèse, nous proposons deux tests non paramétriques de détection de ruptures dans la distribution d’observations multivariées, particulièremen
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Makhlouf, Azmi. "Régularité fractionnaire et analyse stochastique de discrétisations ; Algorithme adaptatif de simulation en risque de crédit." Phd thesis, Grenoble INPG, 2009. http://www.theses.fr/2009INPG0154.

Full text
Abstract:
Cette thèse concerne trois sujets de probabilités numériques et de mathématiques financières. D'abord, nous étudions le module de régularité L2 en temps de la composante Z d'une EDSR markovienne à coefficients lipschitziens, mais dont la fonction terminale g est irrégulière. Ce module est lié à l'erreur d'approximation par schéma d'Euler. Nous montrons, de façon optimale, que l'ordre de convergence est explicitement lié à la régularité fractionnaire de g. Ensuite, nous proposons une méthode de Monte-Carlo séquentielle pour le calcul efficace du prix d'une tranche de CDO, basée sur des variable
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Makhlouf, Azmi. "Régularité fractionnaire et analyse stochastique de discrétisations ; Algorithme adaptatif de simulation en risque de crédit." Phd thesis, Grenoble INPG, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00460269.

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Abstract:
Cette thèse concerne trois sujets de probabilités numériques et de mathématiques financières. D'abord, nous étudions le module de régularité L2 en temps de la composante Z d'une EDSR markovienne à coefficients lipschitziens, mais dont la fonction terminale g est irrégulière. Ce module est lié à l'erreur d'approximation par schéma d'Euler. Nous montrons, de façon optimale, que l'ordre de convergence est explicitement lié à la régularité fractionnaire de g. Ensuite, nous proposons une méthode de Monte-Carlo séquentielle pour le calcul efficace du prix d'une tranche de CDO, basée sur des variable
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Mirauta, Bogdan. "Etude du transcriptome à partir de données de comptages issues de séquençage haut débit." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066424.

Full text
Abstract:
Les technologies de séquençage jouent un rôle croissant dans l'analyse de l'expression des transcrits . La méthode la plus courante de séquençage du transcriptome, RNA-Seq est une méthode d'investigation d'une population de transcrits par cisaillement aléatoire, amplification et séquençage à haut débit. Les données issues du RNA-Seq peuvent être utilisées pour la quantification des niveaux d'expression des transcrits et pour la détection des régions transcrites et demandent des approches bioinformatiques.Nous avons développé des approches statistiques pour l'estimation des niveaux de transcrip
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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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Moutoussamy, Vincent. "Contributions à l'analyse de fiabilité structurale : prise en compte de contraintes de monotonie pour les modèles numériques." Thesis, Toulouse 3, 2015. http://www.theses.fr/2015TOU30209/document.

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Abstract:
Cette thèse se place dans le contexte de la fiabilité structurale associée à des modèles numériques représentant un phénomène physique. On considère que la fiabilité est représentée par des indicateurs qui prennent la forme d'une probabilité et d'un quantile. Les modèles numériques étudiés sont considérés déterministes et de type boîte-noire. La connaissance du phénomène physique modélisé permet néanmoins de faire des hypothèses de forme sur ce modèle. La prise en compte des propriétés de monotonie dans l'établissement des indicateurs de risques constitue l'originalité de ce travail de thèse.
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Maire, Florian. "Détection et classification de cibles multispectrales dans l'infrarouge." Thesis, Evry, Institut national des télécommunications, 2014. http://www.theses.fr/2014TELE0007/document.

Full text
Abstract:
Les dispositifs de protection de sites sensibles doivent permettre de détecter des menaces potentielles suffisamment à l’avance pour pouvoir mettre en place une stratégie de défense. Dans cette optique, les méthodes de détection et de reconnaissance d’aéronefs se basant sur des images infrarouge multispectrales doivent être adaptées à des images faiblement résolues et être robustes à la variabilité spectrale et spatiale des cibles. Nous mettons au point dans cette thèse, des méthodes statistiques de détection et de reconnaissance d’aéronefs satisfaisant ces contraintes. Tout d’abord, nous spéc
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Couetoux, Adrien. "Monte Carlo Tree Search pour les problèmes de décision séquentielle en milieu continus et stochastiques." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00927252.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous avons étudié les problèmes de décisions séquentielles, avec comme application la gestion de stocks d'énergie. Traditionnellement, ces problèmes sont résolus par programmation dynamique stochastique. Mais la grande dimension, et la non convexité du problème, amènent à faire des simplifications sur le modèle pour pouvoir faire fonctionner ces méthodes. Nous avons donc étudié une méthode alternative, qui ne requiert pas de simplifications du modèle: Monte Carlo Tree Search (MCTS). Nous avons commencé par étendre le MCTS classique (qui s'applique aux domaines finis et déterm
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Maire, Florian. "Détection et classification de cibles multispectrales dans l'infrarouge." Electronic Thesis or Diss., Evry, Institut national des télécommunications, 2014. http://www.theses.fr/2014TELE0007.

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Abstract:
Les dispositifs de protection de sites sensibles doivent permettre de détecter des menaces potentielles suffisamment à l’avance pour pouvoir mettre en place une stratégie de défense. Dans cette optique, les méthodes de détection et de reconnaissance d’aéronefs se basant sur des images infrarouge multispectrales doivent être adaptées à des images faiblement résolues et être robustes à la variabilité spectrale et spatiale des cibles. Nous mettons au point dans cette thèse, des méthodes statistiques de détection et de reconnaissance d’aéronefs satisfaisant ces contraintes. Tout d’abord, nous spéc
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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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MAIRE, Florian. "Détection et classification de cibles multispectrales dans l'infrarouge." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00997684.

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Abstract:
Les dispositifs de protection de sites sensibles doivent permettre de détecter des menaces potentielles suffisamment à l'avance pour pouvoir mettre en place une stratégie de défense. Dans cette optique, les méthodes de détection et de reconnaissance d'aéronefs se basant sur des images infrarouge multispectrales doivent être adaptées à des images faiblement résolues et être robustes à la variabilité spectrale et spatiale des cibles. Nous mettons au point dans cette thèse, des méthodes statistiques de détection et de reconnaissance d'aéronefs satisfaisant ces contraintes. Tout d'abord, nous spéc
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Couetoux, Adrien. "Monte Carlo Tree Search for Continuous and Stochastic Sequential Decision Making Problems." Thesis, Paris 11, 2013. http://www.theses.fr/2013PA112192.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous avons étudié les problèmes de décisions séquentielles, avec comme application la gestion de stocks d'énergie. Traditionnellement, ces problèmes sont résolus par programmation dynamique stochastique. Mais la grande dimension, et la non convexité du problème, amènent à faire des simplifications sur le modèle pour pouvoir faire fonctionner ces méthodes.Nous avons donc étudié une méthode alternative, qui ne requiert pas de simplifications du modèle: Monte Carlo Tree Search (MCTS). Nous avons commencé par étendre le MCTS classique (qui s’applique aux domaines finis et détermi
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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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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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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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Mezine, Adel. "Conduite d'expériences par apprentissage actif pour l'identification de systèmes dynamiques biologiques : application à l'estimation de paramètres d'équations différentielles ordinaires." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLE030/document.

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Abstract:
Ces dernières années, les progrès continuels des techniques de criblage et de séquençage à haut débit ont nourri la biologie des systèmes, ouvrant la voie à l’identification de systèmes dynamiques biologiques tels que des réseaux de régulation génique. Cependant, l’insuffisance et la mauvaise qualité des données expérimentales se traduisent trop souvent par des estimations incertaines des paramètres d’intérêt des systèmes étudiés : ces incertitudes peuvent être levées en produisant de nouvelles données dans des conditions expérimentales variées, ce qui implique un coût potentiellement élevé. D
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Yu, Hang. "Reliability-based design optimization of structures : methodologies and applications to vibration control." Phd thesis, Ecole Centrale de Lyon, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00769937.

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Abstract:
Deterministic design optimization is widely used to design products or systems. However, due to the inherent uncertainties involved in different model parameters or operation processes, deterministic design optimization without considering uncertainties may result in unreliable designs. In this case, it is necessary to develop and implement optimization under uncertainties. One way to deal with this problem is reliability-based robust design optimization (RBRDO), in which additional uncertainty analysis (UA, including both of reliability analysis and moment evaluations) is required. For most p
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Vergé, Christelle. "Modèle d'îlots de particules et application en fiabilité." Palaiseau, Ecole polytechnique, 2015. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01212765/document.

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Abstract:
Les modèles de Feynman-Kac (généralisant les modèles de Markov cachés) sont aujourd'hui très largement utilisés afin de modéliser une grande diversité de séries temporelles dans différents domaines tels que l'aéronautique, l'analyse d'évènements rares, le traitement du signal, les mathématiques financières, la biologie, etc. La complexité croissante de ces modèles a conduit au développement d'approximations via différentes méthodes de Monte-Carlo, dont les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC) et les méthodes de Monte-Carlo séquentielles (SMC). Les méthodes SMC appliquées au fil
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De, Marzi Ludovic. "Effets physiques et biologiques des faisceaux de protons balayés : mesures et modélisation pour des balayages séquentiels à haut débit." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLS546/document.

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Abstract:
L'objectif principal de cette thèse est de développer et optimiser les algorithmes caractérisant les propriétés physiques et biologiques des mini-faisceaux de protons pour la réalisation des traitements avec modulation d'intensité. Un modèle basé sur la superposition et décomposition des mini-faisceaux en faisceaux élémentaires a été utilisé. Un nouveau modèle de description des mini-faisceaux primaires a été développé à partir de la sommation de trois fonctions gaussiennes. Les algorithmes ont été intégrés dans un logiciel de planification de traitement, puis validés expérimentalement et par
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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." 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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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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Wang, Weijia. "Multi-objective sequential decision making." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01057079.

Full text
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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Hoock, Jean-Baptiste. "Contributions to Simulation-based High-dimensional Sequential Decision Making." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00912338.

Full text
Abstract:
My thesis is entitled "Contributions to Simulation-based High-dimensional Sequential Decision Making". The context of the thesis is about games, planning and Markov Decision Processes. An agent interacts with its environment by successively making decisions. The agent starts from an initial state until a final state in which the agent can not make decision anymore. At each timestep, the agent receives an observation of the state of the environment. From this observation and its knowledge, the agent makes a decision which modifies the state of the environment. Then, the agent receives a reward
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Li, Le. "Online stochastic algorithms." Thesis, Angers, 2018. http://www.theses.fr/2018ANGE0031.

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Abstract:
Cette thèse travaille principalement sur trois sujets. Le premier concentre sur le clustering en ligne dans lequel nous présentons un nouvel algorithme stochastique adaptatif pour regrouper des ensembles de données en ligne. Cet algorithme repose sur l'approche quasi-bayésienne, avec une estimation dynamique (i.e., dépendant du temps) du nombre de clusters. Nous prouvons que cet algorithme atteint une borne de regret de l'ordre et que cette borne est asymptotiquement minimax sous la contrainte sur le nombre de clusters. Nous proposons aussi une implémentation par RJMCMC. Le deuxième sujet est
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Schegg, Pierre. "Autonomous catheter and guidewire navigation for robotic percutaneous coronary interventions." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2022. http://www.theses.fr/2022ULILB007.

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Abstract:
Cette thèse porte sur la navigation automatique de guides et cathéters dans les artères coronaires. Dans un premier temps, nous introduisons le contexte de la cardiologie interventionnelle et le cas particulier des interventions coronaires percutanées. Nous justifions aussi l'utilité de la robotisation de ces procédures. Nous faisons ensuite le pont entre le problème de la navigation de guides et le contrôle de robots déformables, puis examinons les travaux existants sur le même sujet.Notre étude commence par la conception de simulations dynamiques réalistes des artères, du coeur et de leur in
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