Séance de cours

Simulation stochastique : chaînes de Markov et Monte Carlo

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Dans cours

MATH-414: Stochastic simulation

The student who follows this course will get acquainted with computational tools used to analyze systems with uncertainty arising in engineering, physics, chemistry, and economics. Focus will be on sampling methods as Monte Carlo, quasi Monte Carlo, Mark ...

Description

Cette séance de cours couvre la théorie des chaînes de Markov et les méthodes de Monte Carlo pour la simulation stochastique. Les sujets abordés incluent les séquences à faible discordance, la chaîne de Markov à Monte-Carlo et le calcul d'intégrales multidimensionnelles à l'aide d'estimateurs de Monte-Carlo. La séance de cours traite également des ensembles de points Halton et Hammersley, ainsi que du concept d'inverse radical pour les calculs numériques.

Enseignant·e

Fabio Nobile

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Veronica Montanaro, Matteo Raviola, Francesca Bettinelli, Eliott Van Dieren, Riccardo Saporiti, Giacomo Mossinelli, Noé Stauffer, Fabio Zoccolan A dirigé les thèses EPFL de Diane Sylvie Guignard, Francesco Tesei, Eleonora Musharbash, Matthieu Claude Martin, Davide Pradovera, Sundar Subramaniam Ganesh, Eva Vidlicková, Juan Pablo Madrigal Cianci, Andrea Zanoni, Thomas Simon Spencer Trigo Trindade A co-dirigé les thèses EPFL de Michele Pisaroni Cours Analyse avan

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Concepts associés (32)

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

Les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov, ou méthodes MCMC pour Markov chain Monte Carlo en anglais, sont une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité. Ces méthodes de Monte-Carlo se basent sur le parcours de chaînes de Markov qui ont pour lois stationnaires les distributions à échantillonner. Certaines méthodes utilisent des marches aléatoires sur les chaînes de Markov (algorithme de Metropolis-Hastings, échantillonnage de Gibbs), alors que d'autres algorithmes, plus complexes, introduisent des contraintes sur les parcours pour essayer d'accélérer la convergence (Monte Carlo Hybride, Surrelaxation successive).

Page web

alt=|vignette|Une page web de Wikipédia. La page web, ou page Web, est l'unité de consultation du World Wide Web. Ce terme a une signification pratique ; il n'a pas de définition technique formelle. Les pages web sont conçues pour être consultées avec un navigateur web. Elles sont identifiées par une adresse web. Techniquement, une page web est généralement constituée d'un document rédigé en Hypertext Markup Language (HTML) pour la structure de base, d', de feuilles de style en cascade (CSS) pour la mise en page, et de JavaScript pour la programmation informatique des fonctionnalités plus avancées.

Chaîne de Markov

vignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).

Sciences numériques

Les sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.

Méthode de Monte-Carlo

Une méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.

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Séances de cours associées (64)

Chaînes Markov : Simulation et optimisation

Explore les chaînes Markov, Metropolis-Hastings, et la simulation à des fins d'optimisation, soulignant l'importance de l'ergonomie dans la simulation variable efficace.

Chaînes et applications Markov

Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.

Quantum Monte Carlo: Concepts de base

Couvre les concepts de base de Quantum Monte Carlo et son application dans les chaînes de spin, les chaînes Markov et les simulations Monte Carlo.

Équilibre et distribution

Explore l'équation maître mésoscopique, l'équilibre, la distribution et l'algorithme Metropolis dans les simulations de Monte Carlo.

Optimisation et simulation

Couvre les techniques d'optimisation et de simulation pour dessiner à partir de distributions multivariées et traiter des corrélations.

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