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Méthodes de Monte-Carlo adaptatives

Jean-Michel Marin

Dans le paradigme des approximations stochastiques, il est bien souvent nécessaire et astucieux d’avoir recours à un schéma de simulation basé sur l’utilisation des lois instrumentales. Dans ce cas, un mauvais choix peut se révéler désastreux et c’est ainsi qu’un certain nombre de méthodes adaptatives ont récemment été introduites. Dans une série de publications, nous nous sommes intéressés à ce problème. Nous avons introduit des schémas d’échantillonnage préférentiel adaptatifs pour lesquels la loi instrumentale est modifiée de manière itérative en fonction de ces performances antérieures. Il s’agit des algorithmes Population Monte Carlo. Nous présentons une synthèse des résultats obtenus.

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