Méthodes numériques pour les processus markoviens déterministes par morceaux - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2012

Numerical methods for piecewise-deterministic Markov processes

Méthodes numériques pour les processus markoviens déterministes par morceaux

Adrien Brandejsky
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 930324

Résumé

Piecewise-deterministic Markov processes (PDMP's) have been introduced by M.H.A. Davis as a general class of non-diffusive stochastic models. PDMP's are hybrid Markov processes involving deterministic motion punctuated by random jumps. In this thesis, we develop numerical methods that are designed to fit PDMP's structure and that are based on the quantization of an underlying Markov chain. We deal with three issues : the approximation of expectations of functional of a PDMP, the approximation of the moments and of the distribution of an exit time and the partially observed optimal stopping problem. In the latter one, we also tackle the filtering of a PDMP and we establish the dynamic programming equation of the optimal stopping problem. We prove the convergence of all our methods (most of the time, we also obtain a bound for the speed of convergence) and illustrate them with numerical examples.
Les processus markoviens déterministes par morceaux (PMDM) ont été introduits dans la littérature par M.H.A. Davis en tant que classe générale de modèles stochastiques non-diffusifs. Les PMDM sont des processus hybrides caractérisés par des trajectoires déterministes entrecoupées de sauts aléatoires. Dans cette thèse, nous développons des méthodes numériques adaptées aux PMDM en nous basant sur la quantification d'une chaîne de Markov sous-jacente au PMDM. Nous abordons successivement trois problèmes : l'approximation d'espérances de fonctionnelles d'un PMDM, l'approximation des moments et de la distribution d'un temps de sortie et le problème de l'arrêt optimal partiellement observé. Dans cette dernière partie, nous abordons également la question du filtrage d'un PMDM et établissons l'équation de programmation dynamique du problème d'arrêt optimal. Nous prouvons la convergence de toutes nos méthodes (avec le plus souvent des bornes de la vitesse de convergence) et les illustrons par des exemples numériques.
Fichier principal
Vignette du fichier
these_brandejskyComplet.pdf (2.21 Mo) Télécharger le fichier
Soutenance.pdf (3.17 Mo) Télécharger le fichier
Format : Autre
Loading...

Dates et versions

tel-00733731 , version 1 (19-09-2012)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00733731 , version 1

Citer

Adrien Brandejsky. Méthodes numériques pour les processus markoviens déterministes par morceaux. Probabilités [math.PR]. Université Bordeaux 1, 2012. Français. ⟨NNT : 2012BOR14534⟩. ⟨tel-00733731⟩
275 Consultations
410 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More