Algorithmes stochastiques:
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TABLE DES MATIERES
Chapitre 1. MODELES MARKOVIENS
Tension et stabilité
I. Introduction 3
II. Stabilité de modèles linéaires 3
II. 1. Convergence en loi sur un espace polonais 3
II. 2. Rayon spectral 5
II.3. Modèle autorégressif et fractale 6
Exercices l.II 9
III. Tension de modèles non linéaires 11
III. 1. Martingale discrète 11
III. 2. Borne supérieure des maxima 14
III. 3. Contraction conditionnelle 15
Exercices LUI 17
IV. Chaînes de Markov stables 18
IV. 1. Chaîne de Markov 18
IV. 2. Probabilité invariante 20
IV. 3. Chaîne de Markov stable 22
IV. 4. Vitesse de convergence vers une loi stationnaire 25
IV.5. Récurrence 29
Exercices l.IV 30
V. Diffusions stables 33
V.l. Mouvement Brownien 33
V.2. Equation différentielle stochastique (EDS) 35
V.3. Diffusion homogène 37
V.4. Probabilité invariante d'une diffusion homogène 38
V.5. Diffusion géométriquement récurrente 39
Exercices l.V 43
Références du chapitre 1 44
Chapitre 2. DES ALGORITHMES STOCHASTIQUES : POURQUOI ? COMMENT ?
Exemples et outils de base
I. De l'analyse numérique aux algorithmes stochastiques 47
1.1. Passages à un niveau et minima 47
1.2. Passage d'une fonction à un niveau fortement attractif 48
1.3. Minima d'un potentiel 53
H. Premiers résultats déterministes de convergence 54
II. 1. Théorème de Robbins Siegmund déterministe 54
11.2. Algorithme déterministe à pas décroissant 55
11.3. Moyennisation de la perturbation 57
Exercices 2. II 58
III. Méthode de Robbins Monro 59
III. 1. Théorème de Robbins Siegmund 59
III. 2. Algorithme stochastique à pas décroissant 60
III. 3. Méthode de Robbins Monro 61
Exercices 2. III 63
Table des matières XI
IV. Estimation et prédiction 64
IV. 1. Estimateurs du minimum de contraste 64
IV. 2. Estimateurs récursifs 65
IV. 3. Estimateurs du minimum de contraste approchés 67
V. Neurones 73
V.l. Des neurones humains aux réseaux logiques 73
V.2. Utilisation du principe des sommes pondérées 74
V.3. Apprentissage selon Kohonen 77
Exercices 2.V 80
Références du chapitre 2 81
Chapitre 3. CONVERGENCE D'ALGORITHMES A PAS DECROISSANTS
Propriétés presque sûres La méthode de l'EDO
I. Introduction 86
1.1. Cadre étudié 86
1.2. Attraction, répulsion, cycle 87
1.3. Méthode de Lyapounov pour l'EDO 91
1.4. Flot et attracteur 93
II. Critères de Lyapounov de stabilisation presque sûre 96
II. 1. Un critère déterministe de Lyapounov 96
II. 2. Stabilisation d'un algorithme stochastique 97
III. La méthode de l'équation différentielle ordinaire 99
III. 1. Description de la méthode 99
III. 2. Retour sur Robbins Monro 102
111.3. Enchaînement des valeurs d'adhérence 103
111.4. Accompagnement de l'algorithme par l'EDO 109
Exercices 3. III 115
IV. Pièges 116
IV. 1. Comment une excitation aléatoire évite les pièges 116
IV. 2. Suite régressive 117
IV.3. Piège répulsif 120
IV. 4. Piège régulier général 124
IV.5. Quelques pièges plus compliqués 126
Exercices 3. IV 129
V. Perturbation markovienne 131
V.l. Petite perturbation markovienne 131
V.2. Perturbation par une chaîne sur un espace fini 132
V.3. Estimation d'un modèle de Gibbs paramétrique 136
Références du chapitre 3 139
Chapitre 4. CIBLES ATTRACTIVES
Vitesses de convergence en loi La méthode de l'EDS
I. Tension 144
1.1. Stabilisation d'une suite réelle 144
1.2. Pas réguliers 145
1.3. Critères de tension 146
Exercice 4.1 149
IL La méthode de l'équation différentielle stochastique 150
II.l. Convergence en loi de processus continus 150
XII Table des matières
II. 2. Méthode de l'EDS pour un algorithme fortement perturbé 151
III. Vitesse de convergence vers une cible attractive 160
III.l. Cible attractive presque régulière 160
III. 2. Efficacité 165
III.3. Moyennisation de l'algorithme 168
Exercices 4. III 171
Références du chapitre 4 173
Chapitre 5. VITESSES EN GRANDES DEVIATIONS
Introduction 176
I. Principe de grandes déviations 177
1.1. Taux et principes de grandes déviations 177
1.2. Grandes déviations pour des lois de Gibbs 179
1.3. Propriétés simples des grandes déviations 181
1.4. Fonctions de taux usuelles sur R 183
1.5. Fonctions de taux usuelles pour les processus cad lag 186
Exercices 5.1 189
II. Tension exponentielle 191
II. 1. Critère de compacité en grandes déviations 191
II. 2. Grandes déviations sur R 197
II. 3. Grandes déviations pour des processus continus 198
II. 4. Grandes déviations pour des processus cad lag 202
II.5. Principe de grande déviations uniformes 206
III. Diffusions faiblement perturbées 208
III.l. Mouvement Brownien 208
III. 2. Diffusions à petites perturbations 208
IV. Grandes déviations pour des algorithmes 215
IV. 1. PGD pour une suite régressive 215
IV. 2. PGD pour un algorithme à pas fixe ou décroissant 219
IV.3. Convergence vers un attracteur asymptotiquement stable 223
Exercices 5. IV 225
Références du chapitre 5 227
Chapitre 6. RECUIT SIMULE SUR UN ESPACE FINI
I. Algorithmes markoviens et recuit sur un espace fini 231
1.1. Loi de Gibbs 231
1.2. Chaînes de Markov avec effet moyen de Gibbs 233
1.3. Machine de Boltzmann 237
1.4. Algorithmes génétiques 241
Exercices 6.1 244
II. Etude précise des chaînes de Markov sur un espace fini 246
II.l. Algèbre linéaire et chaînes de Markov 246
II. 2. Graphes et chaînes de Markov 247
11,3. Distances entre probabilités 249
II. 4. Chaîne de Markov récurrente réversible 250
II. 4. Chaînes réversibles associées à une chaîne récurrente 253
Exercices 6. II 254
III. Famille exponentielle de chaînes de Markov 255
III.l. Famille exponentielle irréductible 255
Table des matières XIII
III.2. Famille exponentielle réversible ou rêversibilisée 258
III. 3. Exemples 262
Exercices 6. III 263
IV. Recuit simulé 264
IV. 1. Présentation 264
IV. 2. Recuit simulé par étapes 267
IV. 3. Modèle markovien exponentiel à paramètre croissant 268
Exercices 6. IV 271
Références du chapitre 6 272
CHAPITRE 7. RECUIT SIMULE VECTORIEL
I. Algorithme vectoriel markovien 277
Exercices 7.1. 279
II. Diffusion du gradient 280
II. 1. Potentiel et loi de Gibbs 280
II. 2. Diffusion à grande dérive 282
II.3. Grandes déviations pour l'EDS du gradient
à petite perturbation 282
III. Recuit simulé en temps continu 287
III. 1. Diffusion du gradient à perturbation lentement
décroissante 287
III. 2. Tension 289
III. 3. Diffusion de dérive lentement croissante 290
III. 4. Gradient stochastique avec recuit 292
III. 5. Vitesse de convergence en loi du recuit simulé 295
Exercice 7. III 300
IV. Algorithme du gradient avec recuit (temps discret) 301
Exercices 7. IV 308
Références du chapitre 7 309
NOTATIONS ET CONVENTIONS 311
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