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pro vyhledávání: '"Espace de Wasserstein"'
Autor:
Wei, Xiaoli
Publikováno v:
Optimization and Control [math.OC]. Université Sorbonne Paris Cité, 2018. English. ⟨NNT : 2018USPCC222⟩
This thesis deals with the study of optimal control of McKean-Vlasov dynamics and its applications in mathematical finance. This thesis contains two parts. In the first part, we develop the dynamic programming (DP) method for solving McKean-Vlasov co
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______212::d272e10acfc028ae80af83261625c3ce
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02397992v2/document
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Autor:
Cazelles, Elsa
Cette thèse se concentre sur l'analyse de données présentées sous forme de mesures de probabilité sur R^d. L'objectif est alors de fournir une meilleure compréhension des outils statistiques usuels sur cet espace muni de la distance de Wasserst
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2018BORD0125/document
Autor:
CAZELLES, Elsa
Publikováno v:
Mathématiques générales [math.GM]. Université de Bordeaux, 2018. Français. ⟨NNT : 2018BORD0125⟩
This thesis focuses on the analysis of data in the form of probability measures on R^d. The aim is to provide a better understanding of the usual statistical tools on this space endowed with the Wasserstein distance. The first order statistical analy
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::8a0b728da134c5a18d88e614f21c3a43
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01928219
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01928219
Autor:
Nicolas Juillet
Publikováno v:
Calculus of Variations and Partial Differential Equations
Calculus of Variations and Partial Differential Equations, Springer Verlag, 2014, 50 (3-4), pp.693-721. ⟨10.1007/s00526-013-0652-2⟩
Calculus of Variations and Partial Differential Equations, Springer Verlag, 2014, 50 (3-4), pp.693-721. ⟨10.1007/s00526-013-0652-2⟩
We prove that the hypoelliptic diffusion of the Heisenberg group $${\mathbb{H }}_n$$ describes, in the space of probability measures over $${\mathbb{H }}_n$$ , a curve driven by the gradient flow of the Boltzmann entropy $${{\mathrm{Ent}}}$$ , in the
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::313e3270c61e439b877da0327c94248c
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00372216/file/gradient_webpage.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00372216/file/gradient_webpage.pdf