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Documents  Critères de recherche : "Stochastic systems" | enregistrements trouvés : 43

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ISBN 978-0-387-10498-0

Lecture notes in control and information sciences , 0025

Localisation : Colloque 1er étage (VILN)

EDP stochastique # champ aléatoire gaussien # controle bang-bang stochastique # demi-espace euclidien # filtrage et controle # intégrale de Wiener conditionnelle # intégrale stochastique # martingale exponentielle continue # problème de Dirichlet # problème de Dirichlet extérieur # processus de Markov # processus de Markov-Ito # processus de diffusion # processus de saut # processus gaussien # processus stochastique multiparamètre # système différentiel stochastique # théorème limite # équation de Bellmann # équation de Navier-Stokes stochastique # équation de diffusion stochastique # équation différentielle stochastique # équation stochastique # équation turbulente EDP stochastique # champ aléatoire gaussien # controle bang-bang stochastique # demi-espace euclidien # filtrage et controle # intégrale de Wiener conditionnelle # intégrale stochastique # martingale exponentielle continue # problème de Dirichlet # problème de Dirichlet extérieur # processus de Markov # processus de Markov-Ito # processus de diffusion # processus de saut # processus gaussien # processus stochastique multiparamètre # système ...

60-06 ; 60H10 ; 60H15

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- 250 p.
ISBN 978-0-387-11038-7

Lecture notes in control and information sciences , 0036

Localisation : Colloque 1er étage (VISE)

champ aléatoire du second ordre # controle optimal stochastique # espace de Banach # espace de Hilbert # filtrage de Kalman # intégrale stochastique # inégalité de Fefferman-Garsia # martingale # processus de Markov # processus de Wiener # processus de diffusion # processus de point # processus gaussien # système différentiel stochastique # taux de vraisemblance # temps d'arret optimal # équation de Bellman # équation de Liouville # équation différentielle stochastique champ aléatoire du second ordre # controle optimal stochastique # espace de Banach # espace de Hilbert # filtrage de Kalman # intégrale stochastique # inégalité de Fefferman-Garsia # martingale # processus de Markov # processus de Wiener # processus de diffusion # processus de point # processus gaussien # système différentiel stochastique # taux de vraisemblance # temps d'arret optimal # équation de Bellman # équation de Liouville # équation ...

60Gxx ; 60J50 ; 60Jxx

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- 227 p.
ISBN 978-0-387-13914-2

Lecture notes in mathematics , 1109

Localisation : Collection 1er étage

34Bxx ; 60Gxx ; 76-XX ; 82-XX ; 85-XX

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ISBN 978-3-540-10713-2

Springer series in synergetics , 0008

Localisation : Colloque 1er étage (BIEL)

EDP stochastique # biologie # chimie # fluctuation intense # génétique de population # physique # processus d'espace-temps # processus de Markov # processus stochastique # réversibilité du temps # système non linéaire stochastique # thermodynamique irréversible # transition de phase # transition induite par le bruit

60-06 ; 60Gxx ; 60Hxx ; 60Jxx

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ISBN 978-3-540-08942-1

Lecture notes in physics , 0084

Localisation : Colloque 1er étage (SITG)

cinétique des transitions de phase # comportement stochastique # informatique et propriété de transport # mouvement brownien # méthode d'intégrale de chemin # physicien # processus non- markovien # processus stochastique # statistique de Graham # synergétique # système dynamique # système hors équilibre # thermodynamique de non-équilibre # thermodynamique irréversible # équation différentielle stochastique

65Gxx ; 82A35

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ISBN 978-3-540-15176-0

Lecture notes in control and information sciences , 0069

Localisation : Colloque 1er étage (MARS)

60Hxx

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- 609 p.
ISBN 978-0-387-96641-0

The ima volumes in mathematics and its applications , 0010

Localisation : Colloque 1er étage (MINN)

analyse stochastique # controle stochastique # stochastique

60Hxx ; 93Exx

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ISBN 978-3-540-06050-5

Lecture notes in mathematics , 0294

Localisation : Collection 1er étage

mécanique théorique et appliquée # stabilité de système dynamique stochastique # théorie du contrôle

34F05 ; 34H05 ; 60H10 ; 93-02 ; 93D99

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- 399 p.
ISBN 978-0-8218-0755-2

Lectures in applied mathematics , 0033

Localisation : Collection 1er étage

analyse d'autocorrélation # contrôle adaptif stochastique # contrôle ergodique optimal # contrôle robuste # entropie de Renyi # guerre # optimisation polymatroïde # optimisation stochastique # planification stochatisque # processus de Markov # programmation dynamique # programmation linéaire # semiconducteur # système d'usinage stochastique et mathématique

60-06 ; 60K25 ; 90-06 ; 90A05 ; 93-06

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ISBN 978-0-387-98512-1

Localisation : Colloque 1er étage

RDS # bifurcation stochastique # dynamique # mécanique stochastique # processus de diffusion # système dynamique aléatoire # système stochastique # théorie ergodique # équation stochastique différentielle

60Hxx ; 28Dxx ; 58Fxx ; 93-XX

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- 395 p.
ISBN 978-4-931469-24-2

Advanced studies in pure mathematics , 0039

Localisation : Collection 1er étage

statistique # système interagissant à grande échelle # analyse stochastique # modèle dynamique # limite hydrodynamique # fluctuation # grande déviation # inégalité de Poincaré # inégalité logarithmique de Sobolev # asymptote d'Ornstein-Zernike # environnement aléatoire # processus d'exclusion # marche aléatoire # modèle de Ginzburg-Landau # modèle d'interface # modèle d'Ising # modèle de Widom-Rowlinson # matrice aléatoire # modèle de Dyson

60-06 ; 82-06

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Research School;Probability and Statistics;Numerical Analysis and Scientific Computing

Stochastic models are used in many scientific fields, including mechanics, physics, life sciences, queues and social-network studies, chemistry. Stochastic modeling is necessary when deterministic ones cannot capture features of the dynamics, for instance, to represent effects of unresolved small-scale fluctuations, or when systems are subjected to important inherent noise. Often, stochastic models are not completely known and involve some calibrated parameters that should be considered as uncertain. In this case, it is critical to assess the impact of the uncertain model parameters on the stochastic model predictions. This is usually achieved by performing a sensitivity analysis (SA) which characterizes changes in a model output when the uncertain parameters are varied. In the case of a stochastic model, one classically applies the SA to statistical moments of the prediction, estimating, for instance, the derivatives with respect to the uncertain parameters of the output mean and variance. In this presentation, we introduce new approaches of SA in a stochastic system based on variance decomposition methods (ANOVA, Sobol). Compared to previous methods, our SA methods are global, with respect to both the parameters and stochasticity, and decompose the variance into stochastic, parametric and mixed contributions.
We consider first the case of uncertain Stochastic Differential Equations (SDE), that is systems with external noisy forcing and uncertain parameters. A polynomial chaos (PC) analysis with stochastic expansion coefficients is proposed to approximate the SDE solution. We first use a Galerkin formalism to determine the expansion coefficients, leading to a hierarchy of SDEs. Under the mild assumption that the noise and uncertain parameters are independent, the Galerkin formalism naturally separates parametric uncertainty and stochastic forcing dependencies, enabling an orthogonal decomposition of the variance, and consequently identify contributions arising
from the uncertainty in parameters, the stochastic forcing, and a coupled term. Non-intrusive approaches are subsequently considered for application to more complex systems hardly amenable to Galerkin projection. We also discuss parallel implementations and application to derived quantity of interest, in particular, a novel sampling strategy for non-smooth quantities of interest but smooth SDE solution. Numerical examples are provided to illustrate the output of the SA and the computational complexity of the method.
Second, we consider the case of stochastic simulators governed by a set of reaction channels with stochastic dynamics. Reformulating the system dynamics in terms of independent standardized Poisson processes permits the identification of individual realizations of each reaction channel dynamic and a quantitative characterization of the inherent stochasticity sources. By judiciously exploiting the inherent stochasticity of the system, we can then compute the global sensitivities associated with individual reaction channels, as well as the importance of channel interactions. This approach is subsequently extended to account for the effects of uncertain parameters and we propose dedicated algorithms to perform the Sobols decomposition of the variance into contributions from an arbitrary subset of uncertain parameters and stochastic reaction channels. The algorithms are illustrated in simplified systems, including the birth-death, Schlgl, and Michaelis-Menten models. The sensitivity analysis output is also contrasted with a local derivative-based sensitivity analysis method.
Stochastic models are used in many scientific fields, including mechanics, physics, life sciences, queues and social-network studies, chemistry. Stochastic modeling is necessary when deterministic ones cannot capture features of the dynamics, for instance, to represent effects of unresolved small-scale fluctuations, or when systems are subjected to important inherent noise. Often, stochastic models are not completely known and involve some ...

60H35 ; 65C30 ; 65D15

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- 169 p.
ISBN 978-3-540-11964-7

Lecture notes in biomathematics , 0047

Localisation : Ouvrage RdC (FREH)

60-XX ; 62-XX ; 82-XX ; 92-XX

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- 331 p.
ISBN 978-0-12-044370-3

Mathematics in science and engineering , 0169

Localisation : Monographie RdC (ADOM)

60H10

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- 269 p.
ISBN 978-0-262-11090-7

The mit press series in signal processing , 0006

Localisation : Ouvrage RdC (KUSH)

théorie de la probabilité et processus stochastique # analyse stochastique # équations ordinaires stochastiques # théorème des limites # déviation large # contrôle # système stochastique et contrôle # général

34F05 ; 60Gxx ; 60H10

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- 378 p.
ISBN 978-0-471-81566-2

Wiley series in probability and mathematical statistics

Localisation : Ouvrage RdC (CHEN)

probabilité # statistique

60-02 ; 60H99 ; 60M99 ; 62-02

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- 549 p.
ISBN 978-0-471-91243-9

Localisation : Ouvrage RdC (PUGA)

controle stochastique optimal # équation différentielle stochastique # équation de Pugachev # équation différentielle stochastique ordinaire # filtration # processus de Wier # processus stationnaire # processus stochastique # système differtiel stochastique

60G10 ; 60Gxx ; 60H05 ; 60H10 ; 93E11

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- 135 p.
ISBN 978-90-6196-388-2

CWI tract , 0071

Localisation : Collection 1er étage

distribution # martingale # paramètre d'estimation # probabilité # processus stochastique # statistique # système de processus de dénombrement

60G55 ; 62F12 ; 62M05 ; 93E03 ; 93E12

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ISBN 978-3-7643-2733-0

DMV seminar , 0017

Localisation : Séminaire 1er étage

approximation stochastique # calcul stochastique # optimisation # systeme alleatoire

41-XX ; 49-XX ; 60H07

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- 352 p.
ISBN 978-0-521-35403-5

Localisation : Ouvrage RdC (BENS)

contrôle stochastique # système stochastique observable

93E12 ; 93Exx

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