En raison de leur confiance dans le calcul répété et aléatoire les méthodes de Monte Carlo sont plus convenus au calcul par ordinateur. Des
méthodes de Monte Carlo tendent à être employées quand il est infaisable ou impossible
de calculer un résultat exact avec a algorithme déterministe.
Contenu de la matière :
1. Méthodes de Monte Carlo.
2. Vue de l’ensemble Historique. Domaine d’application.
3. Utilisation dans le domaine de mathématiques : Intégration, Optimisation.
4. Générateurs de nombres aléatoires.
5. Simulation de variables aléatoires
6. Inversion de la fonction de répartition.
7. Simulation de quelques modèles : Marche aléatoire, Mouvement Brownien, AR(p),
MA(q).
- Enseignant: Razika GRINE
- Enseignant: MESKHER Hicham
- Enseignant: BENIDIR Sofiane
- Enseignant: Nesrine ZIDANI
- Enseignant: Zahra YOUBI
Le but essentiel de ce cours est de présenter une étude
rigoureuse des outils d'analyse fonctionnelle. Il est
principalement destiné aux étudiants de la première
année de Master 1 Analyse fonctionnelle et calcul
stochastique.
- Enseignant: Ouarda Saifia