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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).

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.