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Accueil du site > Résumés des séminaires > La méthode de Stein-Dirichlet-Malliavin : principes et applications

La méthode de Stein-Dirichlet-Malliavin : principes et applications

Nous montrons comment la méthode de Stein se traduit naturellement dans le cadre des espaces de Dirichlet, ce qui permet de la généraliser à des espaces probabilisés quelconques. Le gradient de Malliavin permet, quant à lui, de se dispenser des couplages usuellement utilisés dans la littérature sur la méthode de Stein. Nous illustrons cette démarche sur de nombreux exemples : théorème de Donsker, approximations poissonniennes en géométrie stochastique, superposition de processus ponctuels, etc.

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