Ploycopié, Exercices et Probèmes

• Le polycopié de la première partie du cours (Méthodes de Monte-Carlo, Algorithmes stochastiques)
• Le polycopié de la deuxième partie du cours (MCMC, Systèmes de particules)
• Exercices
• Problèmes

TD et Corrigés Scicoslab/Python

• Mardi 5 octobre : Le modèle de Black-Scholes
  • Texte et corrigés du TD en Python (Jupyter)
    (sauver le lien dans un fichier "monte-carlo-1.ipynb" puis executer "jupyter notebook monte-carlo-1.ipynb").
  • Texte et corrigés du TD en Scilab
  
  
• Mardi 9 novembre : Exemples d'utilisation de l'algorithme de Robbins et Monro
  • Texte et corrigés du TD en Python (Jupyter)
    (sauver le lien dans un fichier "monte-carlo-2.ipynb" puis executer "jupyter notebook monte-carlo-2.ipynb").
  • Texte et corrigés du TD en Scilab
  
  
• Suites à Discrépance Faible (optionel): Texte et corrigés du TD

Installer Jupyter/Python et/ou Scicoslab

• Jupyter/Python
  • Le plus simple est d'installer Anaconda (en version 3.X) qui contient Python, Jupyter (et beaucoup d'autres choses).
  • Vous pouver aussi installer Jupyter (Ubuntu/Debian, Windows, Mac) à partir d'une installation de python existante. C'est plus risqué !
  • Sous Ubuntu/Debian, il suffit d'executer: "apt-get install jupyter"
  
  
• Scilab/Scicoslab/NSP
  • Scicoslab
  • NSP (A Better Scicoslab).

Docs utiles sur Scilab

• Linux / Emacs / Scilab / LATEX, Cours de l'Ecole des Ponts
• Scilab : une introduction, Jean Philippe Chancelier
• Introduction à Scilab par Bruno Pinçon

Liens utiles

• La méthode de l'aiguille de Buffon par F. Cerou

• Un courte histoire des méthodes de Monte Carlo par Sabri Pllana

• Beaucoup d'informations sur les méthodes de Monte-Carlo

• Recuit simulé(par F. Cerou et Matthew Chalwell)