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Vendredi 30 Mars 2012

Mathématiques : conférence de Salaheddine El Adlouni

Salaheddine El Adlouni, professeur au Département de mathématiques et de statistique de l’Université de Moncton, prononcera une conférence, intitulée « Méthode de Monte Carlo par Chaînes de Markov : fondements théoriques et lien avec les approches Bayésiennes », le mercredi 4 avril à midi dans le local A-002 du pavillon Rémi-Rossignol au campus de Moncton.

Les algorithmes de Monte Carlo sont des méthodes de calcul numérique d’intégrales basées sur l’aléatoire. Elles permettent de résoudre des problèmes d’intégration sur des domaines complexes, le calcul de fonctionnelles de processus stochastiques ou l’exploration de densités de probabilité complexes. En plus du fait que les algorithmes classiques de Monte Carlo (Acceptation-Rejet, Échantillonnage d’Importance, Approche d’Inversion) nécessitent une bonne connaissance des propriétés des fonctions étudiées, leur convergence dépend des paramètres d’implémentation (lois instrumentales, paramètres initiaux).

Les méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC) ont été développées pour généraliser les approches classiques et trouver des solutions dans le cas de fonctions très complexes et/ou de dimensions élevées. Introduites pour la première fois dans le cas de la distribution de Boltzmann (en physique statistique), les méthodes MCMC sont très utilisées dans plusieurs domaines de la modélisation statistique.

Lors de cette conférence, on présentera les fondements théoriques des approches MCMC à travers le théorème ergodique, ainsi que leur importance dans la théorie Bayésienne pour la combinaison de l’information a priori et celle tirée d’un échantillon statistique.
Bienvenue à tous et à toutes.

Renseignements : 858-4253.
Source : Service des communications, affaires publiques et marketing
Communiqué de presse - Pour diffusion immédiate -
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