Numerical Computations for Backward Doubly Stochastic Differential Equations and Nonlinear Stochastic PDEs (Computer file, 2014) [WorldCat.org]
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Numerical Computations for Backward Doubly Stochastic Differential Equations and Nonlinear Stochastic PDEs

Author: Achref BachouchAnis MatoussiMohamed MnifLe Mans Université.École nationale d'ingénieurs de Tunis (Tunisie).All authors
Publisher: 2014.
Dissertation: Thèse de doctorat : Mathématiques : Le Mans : 2014.
Thèse de doctorat : Mathématiques : École nationale d'ingénieurs de Tunis (Tunisie) : 2014.
Edition/Format:   Computer file : Document : Thesis/dissertation : English
Summary:
L'objectif de cette thèse est l'étude d'un schéma numérique pour l'approximation des solutions d'équations différentielles doublement stochastiques rétrogrades (EDDSR). Durant les deux dernières décennies, plusieurs méthodes ont été proposées afin de permettre la résolution numérique des équations différentielles stochastiques rétrogrades standards. Dans cette thèse, on propose une extension de
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Details

Genre/Form: Thèses et écrits académiques
Material Type: Document, Thesis/dissertation, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Achref Bachouch; Anis Matoussi; Mohamed Mnif; Le Mans Université.; École nationale d'ingénieurs de Tunis (Tunisie).; École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes).; Laboratoire manceau de mathématiques.
OCLC Number: 946070174
Notes: Thèse soutenue en co-tutelle.
Titre provenant de l'écran-titre.
Description: 1 online resource
Responsibility: Achref Bachouch ; sous la direction de Anis Matoussi et de Mohamed Mnif.

Abstract:

L'objectif de cette thèse est l'étude d'un schéma numérique pour l'approximation des solutions d'équations différentielles doublement stochastiques rétrogrades (EDDSR). Durant les deux dernières décennies, plusieurs méthodes ont été proposées afin de permettre la résolution numérique des équations différentielles stochastiques rétrogrades standards. Dans cette thèse, on propose une extension de l'une de ces méthodes au cas doublement stochastique. Notre méthode numérique nous permet d'attaquer une large gamme d'équations aux dérivées partielles stochastiques (EDPS) nonlinéaires. Ceci est possible par le biais de leur représentation probabiliste en termes d'EDDSRs. Dans la dernière partie, nous étudions une nouvelle méthode des particules dans le cadre des études de protection en neutroniques.

The purpose of this thesis is to study a numerical method for backward doubly stochastic differential equations (BDSDEs in short). In the last two decades, several methods were proposed to approximate solutions of standard backward stochastic differential equations. In this thesis, we propose an extension of one of these methods to the doubly stochastic framework. Our numerical method allows us to tackle a large class of nonlinear stochastic partial differential equations (SPDEs in short), thanks to their probabilistic interpretation. In the last part, we study a new particle method in the context of shielding studies.

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