Méthodes numériques probabilistes

Spécialité Mathématiques de la Modélisation du M2 Mathématiques et Applications de Sorbonne Université.

Master's internship at EDF

Dates et salles 2025/2026

Le cours a lieu à Jussieu le mardi de 13h30 à 16h30, consulter les salles ici.

Dates: 25/11, 02/12, 09/12, 16/12, 06/01, 13/01, 20/01, 27/01.

L'examen est prévu le 3 février 2026, de 14h à 17h, salle 24/34-305. Les notes de cours manuscrites et une version imprimée du poly sont autorisées, tout autre document (livre, poly d'un autre cours...) ou appareil (calculatrice, téléphone) est interdit.

L'objectif du cours est de présenter les outils mathématiques nécessaires à l'analyse d'algorithmes stochastiques de simulation: chaînes de Markov et processus de diffusion.

Notes de cours: Version finale 2025/2026.

Programme du cours:

  1. Random variable simulation
  2. The Monte Carlo method
  3. Markov chains and ergodic theorems
  4. Convergence to equilibrium of Markov chains
  5. The Markov Chain Monte Carlo method
  6. Stochastic processes and Brownian motion
  7. Ito calculus

Références: