méthode

modélisation stochastique

Stochastic modeling is a mathematical approach that incorporates randomness to simulate and analyze complex systems with inherent uncertainty.
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Description

Méthode d'étude des systèmes complexes consistant à construire un modèle mathématique incluant des variables aléatoires et des transitions probabilistes, et à le reproduire numériquement de nombreuses fois (méthode de Monte-Carlo). La modélisation stochastique est indispensable lorsque la résolution analytique des équations est trop lourde ou inconnue, mais que les propriétés statistiques des événements élémentaires sont disponibles. Utilisée en physique, biologie, finance, épidémiologie pour évaluer les risques et les incertitudes.

Histoire

Les fondements formels ont été posés au début du XXe siècle par les travaux de A. A. Markov, A. Einstein (mouvement brownien), N. Wiener. La méthode de Monte-Carlo a été inventée par Stanislas Ulam et John von Neumann dans les années 1940 pour le projet Manhattan. Avec l'essor des ordinateurs, la modélisation stochastique est devenue un outil standard dans toutes les sciences, y compris en climatologie (prévisions d'ensemble) et en biologie computationnelle.

Comment ça marche

On définit un modèle probabiliste : par exemple, l'EDS dX_t = μ(X_t,t)dt + σ(X_t,t)dW_t, où W_t est un processus de Wiener (processus aléatoire continu à accroissements indépendants et normaux). Un schéma numérique (Euler–Maruyama) génère des accroissements discrets en ajoutant un bruit blanc gaussien. En répétant la simulation N fois, on obtient N trajectoires à partir desquelles on construit des histogrammes, des intervalles de confiance, etc. La convergence de la méthode est de l'ordre de 1/√N.

En pratique

Prévision de la propagation des infections, modélisation des mouvements de foule, calcul de la fiabilité des centrales électriques.

Anecdote

Dès le milieu du XXe siècle, les physiciens modélisaient le déplacement des neutrons dans un réacteur nucléaire à l'aide de nombres aléatoires — c'est ainsi qu'est née la méthode de Monte-Carlo, baptisée d'après le casino.

Concept graph →

Formules

$$\log P(D|\theta) = -\frac{1}{2}\sum \left(\frac{(y_{\text{model}} - y_{\text{data}})^2}{\sigma^2} + \log(2\pi\sigma^2)\right)$$
Probability of data given model parameters with Gaussian errors.
Ce qu'il y a dans la formule
P(D|θ)variableprobability of data given parameters — probabilité
y_modelvariablemodel prediction — value
y_datavariableobserved data point — value
σvariablestandard deviation of Gaussian noise — écart type
logopérateurnatural logarithm — logarithme
∑opérateursum over all data points — somme
\logp(d|θ)=-\frac{1}{2}\sum_{i=1}^n[\frac{(r_{\rmmodel}^{i}-r_{\rmdata}^{i})^2}{σ_{{\rmdata},i}^2+σ_{\rmsys}^2}+\log(2π(σ_{{\rmdata},i}^2+σ_{\rmsys}^2))] · 2607.05510v1
$$\mathcal{L} = \prod_i \exp\left( -\frac{1}{2} \left[ \frac{f(x_i) - y_i}{\sigma_i} \right]^2 \right)$$
Probability of observed data given a model with Gaussian errors.
Ce qu'il y a dans la formule
f(x_i)variablemodel prediction at input x_i — valeur de fonction
y_ivariableobserved data point — data value
σ_ivariablestandard deviation of measurement error — écart type
∏opérateurProduct over all data points i — opérateur produit
expopérateurExponential function — fonction exponentielle
\mathcal{l}_{\rmdesi}=\prod_i\exp(-\frac{1}{2}[\frac{f(x_i)-y_i}{σ_i}]) · 2601.06656

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