Cette page est dédiée au cours de Chaînes de Markov et Simulation.
Le but du cours est de donner les techniques de bases sur les Chaînes de Markov et la simulation. Il est (presque) tous les ans co-enseigné par Landy Rabéhasaina et moi. Les applications visées sont l'estimation statistique bayésienne, l'optimisation stochastique, la simulation de modèles issus de la physique, etc ...
Infos Bibliographiques:
B. Bercu ett D. Chafai: ""Modélisation stochastique et simulation" (à lire sans attendre !)
Il y a un autre très bon bouquin, écrit par Etienne Pardoux, et qui s'appelle "Processus de Markov et Applications".
Le bouquin que tout le monde cite et à juste titre semble-t-il est celui de James Norris "Markov Chains".
Il y aussi le livre de J.-F. Delmas et B. Jourdain, "Modèles Aléatoires, Applications aux sciences de l'ingénieur et du vivant" qui est rès riche.
Mais quoiqu'il en soit, il ne faudra jamais oublier de regarder le super livre de Olle Häggstrom "Finite Markov Chains" qui étonne par sa clarté et sa concision.
Des notes de cours sympas: ici (avec exemples Matlab)
Le livre de Geman est vraiment important pour les applications aux modeles hierarchiques: ici
Handouts
Une solution au probleme de l'estimation pour les modeles hierarchiques est disponible ici. La solution pour le probleme de coloration de graphe est ici, pour le probleme du voyageur de commerce ici et pour le problème de Max-Cut, elle est ici.
Les projets pour cette année sont ici: Projet1, Projet2, Projet3, Projet4, Projet5, Projet6