Matrice stochastique

et du comportement économique.1944) ou les jeux non coopératifs, s’il n’y a pas d’entente.(Nash. 1950). La théorie des jeux permet la construction d'une matrice des « gains » qui devient un outil précieux d’aide à la décision. La matrice des gains indique le gain ou la perte de chaque joueur pour chaque combinaison de stratégies. La matrice des gains peut comporter un « point d'équilibre », ( équilibre de Nash ). On a un équilibre de Nash lorsque, compte tenu de la stratégie de l’autre, le choix

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.3 Crank-Nicholson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.4 Retour ` Black&Scholes . . . . . . . . . . . . . . . . . a ´ 5 Equations diff´rentielles stochastiques (EDS) e 5.1 Rappels : mouvement brownien, martingales, int´grales et proe cessus stochastiques, formule d’Ito . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Application au delta-hedging des options et ´quation de Black& e Scholes, Feynman-Kac . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3 Formules d’Ito

d’un probl`me math´matique par l’utilisation d’un processus e e al´atoire. La m´thode peut garantie que l’erreur est plus petite d’une valeur e e donn´e, avec certain probabilit´ [Dim08]. e e Il faut noter ici que la m´thode de MC est une m´thode stochastique, ou proe e babiliste, et n’est pas une m´thode d´terministe qui donne une solution exacte. e e Il existe des diff´rent algorithmes de Monte Carlo les plus c´l`bres sont : e ee • MCMC : (Markov Chain Monte Carlo), Leur principe est de construire

génome de coder pour une enzyme, et encore moi pour une machinerie de traduction (ce qui nous ramène au paradoxe de l’œuf et de la poule!). La solution de ce paradoxe est venu de la découverte que des ARN peuvent servir d’enzymes et non seulement de matrices de réplication. S’il existait un « monde à ARN » où les mêmes molécules (ARN) réalisent les 2 fonctions (porter l’information génétique et protéine enzymatique), comment en est-on arrivé à la division du travail tel qu’il existe aujourd’hui ?

d’Informatique et Application de Lorraine). Il d´crit une petite partie des possibilit´s de Scilab, ese e sentiellement celles qui permettent la mise en pratique de notions d’analyse num´rique et de petites e simulations stochastiques, c’est ` dire : a – la manipulation des matrices et vecteurs de nombres flottants ; – la programmation en Scilab ; – quelques primitives graphiques ; – quelques fonctions importantes pour ces deux domaines (g´n´ration de nombres al´atoires, r´solution e e e e d’´quations

. . . . . . . . . . . 139 BIBLIOGRAPHIE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 LISTE DES TABLEAUX 3.1 Exemple de listes ordonnées pour le routage . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.2 Exemple d’une matrice de rangs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4.1 Temps d’exécution pour 1 000 réplications . . . . . . . . . . . . . . . . 89 LISTE DES FIGURES 2.1 Fenêtre principale de Call Center Designer . . . . . . . . . . . . .

prix) sont assez imprécises. L’influence du taux d’intérêt sur les cibles est faible mais stable. Nous avons retenu le taux d’intérêt comme étant l’instrument optimal de la régulation monétaire. Les restrictions d’identification introduites dans la matrice des effets des chocs afin de déterminer la meilleure forme de la règle d’ajustement du taux révèlent qu’une règle à la Taylor simple domine toute autre règle de taux d’intérêt dans la stabilisation des prix et de l’activité. Abstract The end of the

6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 Généralités Loi uniforme Loi exponentielle Loi gamma Lois bêta de types I et II Loi de Laplace-Gauss ou loi normale Loi log-normale 89 89 90 92 95 97 100 109 7 • Convolution. Fonctions caractéristiques. Convergences stochastiques 7.1 IV 112 112 Convolution 7.2 7.3 7.4 7.5 Fonction caractéristique Convergence des suites de variables aléatoires Lois des grands nombres Théorème central limite 116 120 124 125 8 • Variables aléatoires simultanées 8.1 8

les poids des connexions sont différents. 28 t=1 W t= 2 W t= 3 Figure 10. Evolution du vecteur d'activation d'un réseau à connexion complète sur une période de trois cycles. La matrice des poids W est complète (361 x 361 = 130321 poids). Entre deux "couches", c'est la même matrice de poids. 4.4 Réseau à inhibition latérale récurrente. Les poids sont fixés a priori lors de la construction du réseau, il n'y a pas de phase d'apprentissage. La structure du réseau est représentée

des lits fluidisés. Fatigue et fatigue corrosion en tension biaxiale. Milieux granulaires de particules non convexes : application aux nouvelles formes de catalyseurs. Apport de la chromatographie liquide bidimensionnelle (LCxLC) pour l'analyse de matrices non pétrolières. Simulation du transport de matière dans les milieux multi échelles par modèles de réseaux poreux. Modèles d'alumines mésoporeuses formées de plaquettes. Influence des conditions de calcination des oxydes d'alumine sur les propriétés