Bibliografías temáticas / Echantillonnage et estimation Monte Carlo

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  1. Tesis

Literatura académica sobre el tema "Echantillonnage et estimation Monte Carlo"

Autor: Grafiati
Publicado: 21 de diciembre de 2024

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Tesis sobre el tema "Echantillonnage et estimation Monte Carlo"

1

Argouarc, h. Elouan. "Contributions to posterior learning for likelihood-free Bayesian inference." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAS021.

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Resumen
L'inférence bayésienne a posteriori est utilisée dans de nombreuses applications scientifiques et constitue une méthodologie répandue pour la prise de décision en situation d'incertitude. Elle permet aux praticiens de confronter les observations du monde réel à des modèles d'observation pertinents, et d'inférer en retour la distribution d'une variable explicative. Dans de nombreux domaines et applications pratiques, nous considérons des modèles d'observation complexes pour leur pertinence scientifique, mais au prix de densités de probabilité incalculables. En conséquence, à la fois la vraisemb
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2

Gajda, Dorota. "Optimisation des méthodes algorithmiques en inférence bayésienne. Modélisation dynamique de la transmission d'une infection au sein d'une population hétérogène." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00659618.

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Resumen
Ce travail se décompose en deux grandes parties, "Estimations répétées dans le cadre de la modélisation bayésienne" et "Modélisation de la transmission de maladies infectieuses dans une population. Estimation des paramètres.". Les techniques développées dans la première partie sont utilisées en fin de la seconde partie. La première partie est consacrée à des optimisations d'algorithmes stochastiques très souvent utilisés, notamment dans le contexte des modélisations Bayésiennes. Cette optimisation est particulièrement faite lors de l'étude empirique d'estimateurs des paramètres d'un modèle où
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3

Carpentier, Alexandra. "De l' echantillonnage optimal en grande et petite dimension." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00844361.

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Resumen
Pendant ma th ese, j'ai eu la chance d'apprendre et de travailler sous la supervision de mon directeur de th ese R emi, et ce dans deux domaines qui me sont particuli erement chers. Je veux parler de la Th eorie des Bandits et du Compressed Sensing. Je les vois comme intimement li es non par les m ethodes mais par leur objectif commun: l' echantillonnage optimal de l'espace. Tous deux sont centr es sur les mani eres d' echantillonner l'espace e cacement : la Th eorie des Bandits en petite dimension et le Compressed Sensing en grande dimension. Dans cette dissertation, je pr esente la plupart d
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4

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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Resumen
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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5

Gilquin, Laurent. "Échantillonnages Monte Carlo et quasi-Monte Carlo pour l'estimation des indices de Sobol' : application à un modèle transport-urbanisme." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAM042/document.

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Resumen
Le développement et l'utilisation de modèles intégrés transport-urbanisme sont devenus une norme pour représenter les interactions entre l'usage des sols et le transport de biens et d'individus sur un territoire. Ces modèles sont souvent utilisés comme outils d'aide à la décision pour des politiques de planification urbaine.Les modèles transport-urbanisme, et plus généralement les modèles mathématiques, sont pour la majorité conçus à partir de codes numériques complexes. Ces codes impliquent très souvent des paramètres dont l'incertitude est peu connue et peut potentiellement avoir un impact i
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6

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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Resumen
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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7

Chesneau, Héléna. "Estimation personnalisée de la dose délivrée au patient par l’imagerie embarquée kV-CBCT et réflexions autour de la prise en charge clinique." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS059.

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Les protocoles de traitement du cancer par Radiothérapie Conformationnelle par Modulation d'Intensité (RCMI) ciblent avec une précision de plus en plus grande la tumeur. Pour cela, ils nécessitent des informations anatomiques précises du patient juste avant le traitement, qui peuvent d'être obtenues à l'aide de systèmes d'imagerie embarqués sur l'accélérateur linéaire médical délivrant le faisceau de traitement. Ces systèmes, composés d'un tube à rayons X et d'un détecteur 2D planaire, sont appelés kV-Cone Beam CT (kV-CBCT). Aujourd'hui, leur usage est très fortement répandu dans le cadre des
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8

Bidon, Stéphanie Tourneret Jean-Yves Besson Olivier. "Estimation et détection en milieu non-homogène application au traitement spatio-temporel adaptatif /." Toulouse : INP Toulouse, 2009. http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00000683.

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9

Ichir, Mahieddine Mehdi. "Estimation bayésienne et approche multi-résolution en séparation de sources." Paris 11, 2005. http://www.theses.fr/2005PA112370.

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10

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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Resumen
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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