Algorithmes stochastiques à bruit dépendant - 01/01/03
Paul Doukhan a , Odile Brandière b
Voir les affiliationspages | 4 |
Iconographies | 0 |
Vidéos | 0 |
Autres | 0 |
Résumé |
La dépendance du bruit d'un algorithme stochastique est modélisée de différentes manières, de sorte que la méthode de l'équation différentielle ordinaire reste applicable. Ces techniques de dépendance faible sont illustrées ici par des applications à un algorithme de régression linéaire et à l'étude de tableaux triangulaires de variables aléatoires pondérées dépendantes. L'objectif est ici d'obtenir des conditions aisément vérifiables en pratique. Pour citer cet article : P. Doukhan, O. Brandière, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 337 (2003).
Abstract |
We introduce different ways of modeling the dependency of the input noise of stochastic algorithms. We are aimed to prove that such innovations allow us to use the ODE (ordinary differential equation) method. Illustrations in the linear regression framework and in the law of the large number for triangular arrays of weighted dependent random variables are also given. We have aimed to provide results easy to check in practice. To cite this article: P. Doukhan, O. Brandière, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 337 (2003).
Plan
Vol 337 - N° 7
P. 473-476 - octobre 2003 Retour au numéroBienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.
Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.
Déjà abonné à cette revue ?