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Approximation gaussienne d'algorithmes stochastiques à dynamique markovienne / Catherine Bouton

Auteur principal : Bouton, Catherine, AuteurAuteur secondaire collectivité : Université Pierre et Marie Curie - Paris 6, Etablissement de soutenanceType de document : ThèseLangue : français.Pays : France.Éditeur : [S.l.] : [s.n.], 1985Description : 1 vol. (117 p.) ; 30 cmBibliographie : Bibliogr..Sujet MSC : 60J25, Probability theory and stochastic processes, Continuous-time Markov processes on general state spaces
60F15, Limit theorems in probability theory, Strong limit theorems
60J60, Probability theory and stochastic processes - Markov processes, Diffusion processes
60Gxx, Probability theory and stochastic processes - Stochastic processes
97-02, Research exposition (monographs, survey articles) pertaining to mathematics education
Note de thèse: Thèse de doctorat, mathématiques, 1985, Paris 6En-ligne : Numdam
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Thèses BOU (Browse shelf) Available 09124-01

Bibliogr.

Thèse de doctorat mathématiques 1985 Paris 6

On établit un théorème d'approximation diffusion valable pour une classe assez générale d'algorithmes stochastiques et dont les hypothèses sont vérifiables pour des algorithmes intéressants dans la pratique : algorithmes du type de "l'égaliseur aveugle" ou de la "boucle de phase" dans lesquels le terme aléatoire fait intervenir des fonctions discontinues du type sign(y)

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