Méthodes de quantification optimale pour le filtrage et applications à la finance

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Méthodes de quantification optimale pour le filtrage et applications à la finance"

Transcription

1 Méthodes de quantification optimale pour le filtrage et applications à la finance Afef Sellami To cite this version: Afef Sellami. Méthodes de quantification optimale pour le filtrage et applications à la finance. Mathématiques [math]. Université Paris Dauphine - Paris IX, Français. <tel > HAL Id: tel Submitted on 10 Feb 2006 HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

2 ÍÒ Ú Ö Ø È Ö ÙÔ Ò º ºÊº Å Ø Ñ Ø ÕÙ Ð ÓÒ ÌÀ Ë ÔÓÙÖ Ð³Ó Ø ÒØ ÓÒ Ù Ø ØÖ ÓØ ÙÖ Ò Ë Ò ÖÖ Ø Ù ¾ ÚÖ Ð ¾¼¼¾µ ËÔ Ð Ø Å Ø Ñ Ø ÕÙ ÔÔÐ ÕÙ ÈÖ ÒØ Ô Ö Ë ÄÄ ÅÁ ½¾ Ñ Ö ¾¼¼ Å Ø Ó ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð ÔÓÙÖ Ð ÐØÖ Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð Ò Ò ÂÍÊ Ö Ø ÙÖ Ø Ê ÔÔÓÖØ ÙÖ ËÙ Ö ÒØ ÁÒÚ Ø ÅÓÒ ÙÖ ÐÐ È Ë ÈÖÓ ÙÖ Ð³ÍÒ Ú Ö Ø È Ö ÎÁ ÅÓÒ ÙÖ ÀÙÝ Ò ÈÀ Å ÈÖÓ ÙÖ Ð³ÍÒ Ú Ö Ø È Ö ÎÁÁ Å Ñ Î Ð ÒØ Ò ÆÇƹ Ì ÄÇÌ ÈÖÓ ÙÖ Ð³ÍÒ Ú Ö Ø È Ö Î ÅÓÒ ÙÖ Ö ÒÓ Ä Ä Æ Ö Ø ÙÖ Ö Ö Ð³ÁÊÁË ¹ÁÆÊÁ Ê ÒÒ ÅÓÒ ÙÖ ÎÐ ÄÄ ÈÖÓ ÙÖ Ð³ÍÒ Ú Ö Ø Å ÖÒ ¹Ð ¹Î ÐÐ ÅÓÒ ÙÖ Ö Ø Ò ÊÇ ÊÌ ÈÖÓ ÙÖ Ð³ÍÒ Ú Ö Ø È Ö ÙÔ Ò Å Ñ Ò ËÍÄ Å Ö ØÖ Ö Ö Ð³ÁÆÊÁ ÊÓÕÙ ÒÓÙÖØ

3 ijÍÒ Ú Ö Ø Ò³ ÒØ Ò ÓÒÒ Ö ÙÙÒ ÔÔÖÓ Ø ÓÒ Ò ÑÔÖÓ Ø ÓÒ ÙÜ ÓÔ Ò ÓÒ Ñ Ò Ð Ø ÓÔ Ò ÓÒ Ó Ú ÒØ ØÖ ÓÒ Ö ÓÑÑ ÔÖÓÔÖ Ð ÙÖ ÙØ ÙÖ º

4 Ê Ñ Ö Ñ ÒØ Å ÔÖ Ñ Ö Ö Ñ Ö Ñ ÒØ ÚÓÒØ Ñ Ô Ö ÒØ Ø Ñ Ó ÙÖ ÔÓÙÖ ØÓÙØ Ð ÙÖ ÑÓÙÖ Ø Ð ÙÖ ÓÙØ Òº Ù Ð Ø Ò Ð ÓÒØ Ù Ñ ÓÑÑÙÒ ÕÙ Ö Ð ÙÖ Ò Ö Ø Ñ Ö ÓÒÒ Ö Ð ÓÒ Ò ÕÙ Ñ Ø ÙØ Ò Ð ÑÓÑ ÒØ ÓÙØ º ØÖ Ú Ð Ð ÙÖ Ø Ú ØÓÙØ Ñ Ö Ø ØÙ º ØØ Ø Ò³ ÙÖ Ø Ñ ÚÙ Ð ÓÙÖ Ò Ð ÔÖ ÙÜ Ò Ö Ñ ÒØ Ñ Ö Ø ÙÖ Ø Åº ÐÐ È Ø Åº ÀÙÝ Ò È Ñ ÕÙ ÓÒØ ØÓÙ ÓÙÖ Ù ØÖ ÔÓÒ Ð Ø Ð³ ÓÙØ Ñ ÒØ ÖÖÓ Ø ÓÒ º Ö Ð ÙÖ ÑÔÐ Ø ÓÒ Ð ÙÖ Ô Ø Ò Ø Ð ÙÖ ÓÒ Ð ØÖ Ú Ð ÔÙ ØÖ Ñ Ò ÓÙØ Ð ÙÖ Ò Ö Ñ Ö Ú Ð º Â Ö Ñ Ö Ù ÅÑ º Î Ð ÒØ Ò ÒÓÒ¹ Ø ÐÓØ Ø Åº Ö ÒÓ Ä Ð Ò ³ ÚÓ Ö ÔØ Ö ÔÔÓÖØ Ö ØÖ Ú Ðº Ä ØÖ Ú ÙÜ Åº ÎÐ ÐÐÝ ÓÒØ ÙÓÙÔ ÓÒØÖ Ù Ò Ð³ÓÖ Ò¹ Ø Ø ÓÒ Ñ Ö Ö º  ٠٠ÓÙÖ ³ Ù ÓÒÓÖ Ô Ö ÔÖ Ò Ô ÖÑ Ð Ñ Ñ Ö Ù ÙÖÝ Ø ÐÙ Ò Ù ØÖ Ö ÓÒÒ ÒØ º ź Ö Ø Ò ÊÓ ÖØ ÅÑ Ò ËÙÐ Ñ Ø Åº Æ Þ Ö ÌÓÙÞ ÓÒØ Ø Ò Ø Ø ÙÖ ØØ Ø Ô Ö Ð ÙÖ ÓÙÖ Ù Å Ë ÕÙ ³ Ù Ú Ú ÙÓÙÔ ³ ÒØ Ö Ø Ù ÙÖ Ù ÕÙ³ Ð ÒØ ÔØ ³ ØÖ Ò ÑÓÒ ÙÖÝ Ø Ð Ò Ö Ñ Ö Ò Ö Ñ Òغ Ò Ò Ñ Ö ÙÜ Ø Ö Ù ÙÖ Ù Ú Ð Ö Ø ÔÓÙÖ ØØ ÐÐ Ñ Ò Ø ØÓÙ Ð ÓÒ ÑÓÑ ÒØ Ô ÖØ ÙØÓÙÖ ³ÙÒ Ó Ø Ö ÓÙ ³ÙÒ Ù ÓÒ Ô ÓÒÒ º Å Ö ËØ Ô Ò ÔÓÙÖ Ò Ø Ø ÓÒ Ù º ÍÒ Ö Ò Ñ Ö Ð Ñ ÒØ Åº  ÕÙ ÈÓÖØ ÕÙ ØÓÙ ÓÙÖ ÔÙ ØÖÓÙÚ Ö Ð Ø ÑÔ Ö ÓÙ Ö Ñ ÔÖÓ Ð Ñ Ò ÓÖÑ Ø ÕÙ Ñ Ð Ö ÙÒ ÑÔÐÓ Ù Ø ÑÔ ØÖ Ö º Â Ò ÙÖ ÓÙ Ð Ö Ö Ñ Ö Ö ØÓÙ Ñ Ñ Õ٠ѳÓÒØ Ô ÙÐ ÙÖ ÒØ ÖÒ Ö ÒÒ º Å Ô Ò Ú Å ÖÓÙ Ò ÕÙ ØÓÙ ÓÙÖ Ø Ð ÔÓÙÖ ÑÓ Ð Æ Ö Ò ÆÓÙÖ Ø Ï Ð ÓÒØ Ð³ Ñ Ø Ñ³ Ø ØÖ Ö ØÓÙ Ð ÙØÖ ÕÙ Ò ÙÖ ÒÓÑÑ Ö ÕÙ³ Ð ØÖÓÙÚ ÒØ Ò Ð Ò Ð Ø ÑÓ Ò Ñ ÔÖÓ ÓÒ Ö Ø ØÙ º

5

6 Ì Ð Ñ Ø Ö ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¼º½ ÉÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¼º½º½ Ò Ø ÓÒ Ø Ö ÙÐØ Ø ÔÖ Ð Ñ Ò Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¼º½º¾ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð³ ÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¼º½º ÙØÖ ÔÔÐ Ø ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¼º¾ Ä ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¼º¾º½ Ä ÐØÖ ÓÔØ Ñ Ð º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¼º¾º¾ Ä Ñ Ø Ó ³ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾½ ¼º ÈÖ Ò Ô ÙÜ Ö ÙÐØ Ø º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ Á ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ¾ ½ Ö Ø ÇÖ Ö Ñ ½ ½º½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ½º¾ ÈÖ Ð Ñ Ò Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º¾º½ ÉÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÐØ Ö Ò Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º¾º¾ ÖÓÙÒ ÓÒ ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ò ÓÔØ Ñ Ð ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ º º º º º º º º ½º¾º Ò Ö Ö Ø ÓÖ Ö Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º ÇÒ Ø Ô Ö Ø ÓÖ Ö Ø Ö Ø Ú Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ½º º½ Ò Ø ÓÒ Ó Ø Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ½º º¾ ÖÖÓÖ ÓÙÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º ÌÛÓ Ø Ô Ø Ö Ø Ú Ö Ø ÓÖ Ö Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º º½ ÁÒØ Ö Ø ÓÒ Ý Ô ÖØ ÓÖÑÙÐ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º º¾ ÆÙÑ Ö Ð Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¼ ½º º ÖÖÓÖ ÓÙÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º º Ì Ó Ö ÙÐ Ö Þ Ò ÖÒ Ð º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º ÓÒÚ Ö Ò Ö ÙÐØ ÓÖ Ø ÒÓÖÑ Ð Þ ÐØ Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º ÆÙÑ Ö Ð ÐÐÙ ØÖ Ø ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º º½ à ÐÑ Ò ÐØ Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º

7 Ì Ð Ñ Ø Ö ½º º¾ ÒÓÒ Ð ØÓ Ø ÚÓÐ Ø Ð ØÝ ÑÓ Ð ËÎŵ º º º º º º º º º º º º º º ½ ½º º ÆÙÑ Ö Ð Ø Ð ØÝ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ÔÔ Ò Ü º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ÔÔ Ò Ü º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ÓÑÔ Ö ÓÒ ÔÔÖÓ ¾º½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º½º½ Ë ÕÙ ÒØ Ð Ò Ø ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º¾ ÉÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÐØ Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¾º¾º½ ÖÓ ÓÖ Ö Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¾º¾º¾ Ö Ø ÓÖ Ö Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ¾º È ÖØ Ð ÐØ Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º º½ Ë ÕÙ ÒØ Ð ÁÑÔÓÖØ Ò Ë ÑÔÐ Ò ËÁ˵ º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º º¾ Ë ÕÙ ÒØ Ð ÁÑÔÓÖØ Ò Ê ÑÔÐ Ò ÓÖ ÓÓØ ØÖ Ô ÐØ Ö ËÁʵ º º º º ¾º º Ð Ñ ÒØ ÓÖ ÓÑÔ Ö ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º ËØ Ø ÕÙ Ø ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º º½ à ÐÑ Ò ÐØ Ö Ã µ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¼ ¾º º¾ ÒÓÒ Ð ØÓ Ø ÚÓÐ Ø Ð ØÝ ÑÓ Ð ËÎŵ º º º º º º º º º º º º º º ¼ ¾º º ÜÔÐ Ø ÒÓÒ Ð Ò Ö ÐØ Ö ½ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¼ ¾º ÆÙÑ Ö Ð ÜÔ Ö Ñ ÒØ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ¾º º½ ËØ Ø ÓÒ ÖÝ Ù ÓÔØ Ñ Ð ÕÙ ÒØ Þ Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ¾º º¾ ÓÒÚ Ö Ò Ø Ø º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º º Ê ÙÐØ Ò ÓÑÑ ÒØ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ÁÁ ÈÖ ØÖ Ø Ñ ÒØ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ Ò ÐØÖ ½¼½ Ç ÖÚ Ø ÓÒ ÔÖ ÔÖÓ Ò ÓÖ ÒÙÑ Ö Ð ÐØ Ö Ò ½¼ º½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¼ º¾ ÇÔØ Ñ Ð ÐØ Ö Ò Ö Ø Ò Ð º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¼ º¾º½ Ë ÕÙ ÒØ Ð Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¼ º¾º¾ ËØ Ð ØÝ Û Ø Ö Ô Ø ØÓ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÑÔÖ ÓÒ º º º º º º º º º º º ½¼ º¾º Ü ÑÔÐ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¼ º ÓÒØ ÒÙÓÙ Ø Ø Ò Ð º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½½¼ º º½ Ü ÑÔÐ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½½ Ñ Ö Ò ÓÔØ ÓÒ Ò Ô ÖØ Ð Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ñ Ö Ø ½¾½ º½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¾¾ º¾ ÈÖ Ð Ñ Ò Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¾ º Ò ÓÔØ Ñ Ð ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÔÔÖÓ ÓÖ Ø ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ó Ø ÐØ Ö ÔÖÓ ½¾ º º½ Ì ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ñ Ø Ó º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¾

8 Ì Ð Ñ Ø Ö º º¾ Ì ÖÖÓÖ Ò ÐÝ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¾ º º ÇÔØ Ñ Ð ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ò Ö Ø Ó ÓÒÚ Ö Ò º º º º º º º º º º º º º ½ ½ º º ÈÖ Ø Ð ÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ó Ø ÓÔØ Ñ Ð ÔÔÖÓÜ Ñ Ø Ò ÐØ Ö ÔÖÓ ½ º ÔÔÐ Ø ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð ØÓÔÔ Ò ÙÒ Ö Ô ÖØ Ð Ó ÖÚ Ø ÓÒ º º º º º º º º º º º ½ º ÆÙÑ Ö Ð ÐÐÙ ØÖ Ø ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ½

9 Ì Ð Ñ Ø Ö

10 ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¼º½ ÉÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ Ä ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø ÙÒ Ñ Ø Ó Ù Ù ØÖ Ø Ñ ÒØ Ù Ò Ð Ø Ð³ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒº ÐÐ ÓÒ Ø ÔÔÖÓ Ö ÙÒ Ò Ð Ú Ð ÙÖ Ò ÙÒ Ô ÓÒØ ÒÙ Ô Ö ÙÒ Ò Ð Ú Ð ÙÖ Ò ÙÒ Ô Ö Øº гÓÖ Ò ØØ Ø Ò ÕÙ Ø ÑÓØ Ú Ô Ö Ö ÓÒ ÔÖ Ø ÕÙ ³ Ó¹ ÒÓÑ ØÖ Ò Ñ ÓÒ ¾¼ Ø ÚÙ Ò Ù Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ ³ Ð Ö Ö Ö ÒØ ÓÑ Ò ÒÓØ ÑÑ ÒØ ÔÙ ÕÙ ÐÕÙ ÒÒ Ð ÔÖÓ Ð Ø ÒÙÑ Ö ÕÙ º Ò ØØ Ø ÓÒ ÒÓÙ ÐÐÓÒ ÓÔØ Ö ÙÒ ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ Ö ÓÐÙÑ ÒØ ÔÖÓ Ð Ø Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ò Ö ÔÔ Ð ÒØ ÕÙ ÐÕÙ Ö ÙÐØ Ø Ø ÓÖ ÕÙ ÙØ Ð Ø Ò Ñ ØØ ÒØ Ò Ú Ò ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð ÔÐÙ Ö ÒØ º ¼º½º½ ¼º½º½º½ Ò Ø ÓÒ Ø Ö ÙÐØ Ø ÔÖ Ð Ñ Ò Ö ÉÙ ÒØ Ø ÓÒ Ú Ö Ð Ð ØÓ Ö ÇÒ ÔÐ Ò ÙÒ Ô ÔÖÓ Ð Ø (Ω, F, P) Ø ÓÒ ÓÒÒ ÙÒ Ú Ö Ð Ð ØÓ Ö Ú Ð ÙÖ Ò R d X ÐÓ P X ÙÔÔÓ ÑÙÐ Ð º ÍÒ ÒØ Ö N N Ø ÒØ Ü ÙÒ N¹ ÕÙ ÒØ ÙÖ Ø ÙÒ ÔÔÐ Ø ÓÒ ÓÖ Ð ÒÒ h N ÔÔÐ ÕÙ ÒØ R d Ò ÙÒ Ò Ñ Ð Ò Γ = {x 1,...,x N } R d º ÈÓÙÖ Ò Ö Ñ Ò Ö ÙÒ Õ٠г ÔÔÐ Ø ÓÒ h N ÓÒ Ó Ò Ô Ö Ò ÔÐÙ ÙÒ Ô ÖØ Ø ÓÒ ÓÖ Ð ÒÒ (A i ) 1 i N г Ô R d ÔÓÙÖ ÚÓ Ö h N (X) = N x i 1 A i(x). i=1 Ä N¹ÕÙ ÒØ ÙÖ Ø ÓÒ Ô Ô Ö Ð ÓÒÒ Γ = {x 1,...,x N } Ð Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø ÐÐ N ÔÔ Ð Ù Ò Ñ Ð ÒØÖ ÔÓ ÒØ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÙ ÒØÖÓ ÓÙ ÒÓÖ N¹ÕÙ ÒØ ÙÖ ¹ Ó h N º ÍÒ Ô ÖØ Ø ÓÒ ÓÖ Ð ÒÒ (A i ) 1 i N г Ô R d º ÕÙ Ò Ñ Ð A i Ö Ó ÙÒ ÒØÖ x i Õ٠гÓÒ ÙÔÔÓ Ö ØÓÙ ÓÙÖ ÔÔ ÖØ Ò Ö A i º

11 ½¼ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º ½ È ÖØ Ø ÓÒ Ð³ Ô Ó ÙÒ Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ò ÙÜ Ñ Ò ÓÒ ÉÙ Ò X L p ÓÒ Ò Ø ÙÒ N¹ÕÙ ÒØ ÙÖ L p ¹ÓÔØ Ñ Ð X Ô Ö Ð³ ÔÔÐ Ø ÓÒ h N ÓÐÙØ ÓÒ Ù ÔÖÓ Ð Ñ ³ÓÔØ Ñ Ø ÓÒ Ô Ö Ñ ØÖ Ô Ö Ð Ø ÐÐ Ð Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ N inf{ X h(x) p p, h : R d R d, ÔÔÐ Ø ÓÒ ÓÖ Ð ÒÒ ØºÕº h(r d ) N}. ¼º½º½µ ³ ÔÖ Ð Ö ÙÐØ Ø Ø Ð Ô Ö Ü ÑÔÐ Ò ¾ ÔÖÓ Ð Ñ Ñ Ø ÙÒ ÓÐÙØ ÓÒ h N Ò Ô Ö ÙÒ N¹ÕÙ ÒØ ÙÖ Γ N = {x1,...,x N } Ú Ö ÒØ E X h N(X) p = E min x h N (Rd ) X x p, Ø Ô Ö Ð Ô ÖØ Ø ÓÒ (C i (Γ )) 1 i N Ø ÎÓÖÓÒÓ Ó Ø Ò Ñ Ð Ò ÒØ h N ÓÑÑ ÙÒ ÔÖÓ Ø ÓÒ Ù ÔÐÙ ÔÖÓ ÚÓ Ò ÙÖ Ð³ Ò Ñ Ð ÒØÖ (xi ) 1 i N ÚÓ Ö ÙÖ ½µº ËÓ Ø Ä ØÓÖ ÓÒ ½ ³ Ö Ø ÐÓÖ C i (Γ ) {ξ R d t.q. ξ x i = min 1 k N ξ xk }. D X,p N := X h (X) p p = min 1 i N X xi p p. ÐÐ ÓÒÚ Ö Ú Ö Þ ÖÓ ÕÙ Ò Ð Ø ÐÐ Ù ÕÙ ÒØ ÙÖ N Ø Ò Ú Ö + Ø Ú Ø ÓÒÚ Ö Ò Ø Ö Ô Ö Ð Ø ÓÖ Ñ ÓÖ ÒÓÒ ÓÑÑ Ù Ø ½ ÇÒ ÒÓØ Ö Ô Ö ÐÐ ÙÖ Ð³ ÖÖ ÙÖ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ X h N(X) pº

12 ÉÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ ½½ Ì ÓÖ Ñ ¼º½º½ º ¾ µ ÇÒ ÙÔÔÓ ÕÙ R d ξ p+r P X (dξ) < + ÔÓÙÖ r > 0º ÐÓÖ lim(n p d D X,p N N ) = J p,d ϕ d, d+p Ó P X (dξ) = ϕ(ξ)λ d (dξ) + µ(dξ) µ λ d λ d Ñ ÙÖ Ä Ù ÙÖ R d µ Ø ÔÓÙÖ ØÓÙØ q R + g q := ( g q (u)du) 1 q º Ê Ñ ÖÕÙ ¼º½º½ J p,d ÓÖÖ ÔÓÒ Ð Ð Ñ Ø ÔÓÙÖ Ð ÐÓ ÙÒ ÓÖÑ ÙÖ [0, 1]º ÇÒ Ø ÕÙ 1 J p,1 = 2 p (p+1) Ø ÕÙ J 2,2 = 5 18 º ³ÙÒ Ñ Ò Ö Ò Ö Ð ÓÒ Ò ÓÒÒ Ø Ô Ð Ú Ð ÙÖ 3 ØØ ÓÒ Ø ÒØ ÔÓÙÖ d > 2 Ñ ÓÒ J 2,d d 2πe º º ¾ µº ÆÓÙ ÔÓÙÚÓÒ Ò Ö Ö ÕÙ X h N (X) p = O(N 1 d) Ù ÚÓ Ò N + º È Ö ÐÐ ÙÖ Ð Ö ÒØ Ð ÒÓØ Ö ÕÙ Ð ÕÙ ÒØ ÙÖ L 2 ¹ÓÔØ Ñ ÙÜ Ú Ö ÒØ ÙÒ ÔÖÓ¹ ÔÖ Ø Ø Ø Ø ÓÒÒ Ö Ø ÚÓ Ö ÕÙ E[X h N(X)] = h N(X). ¼º½º¾µ ØØ ÔÖÓÔÖ Ø Ô ÖÑ Ø ³ÙØ Ð Ö Ø ÖÑ ÓÖÖ Ø ÙÖ ÔÖ Ñ Ö ÓÖ Ö Ò Ð ¹ Ö ÒØ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÑÑ ÒÓÙ ÐÐÓÒ Ð ÚÓ Ö Ò Ð Ô Ö Ö Ô Ù Ú ÒØ ÔÓÙÖ Ð³ ÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ ÔÙ ÔÐÙ ÐÓ Ò Ò Ð Ü ÑÔÐ ³ Ú ÐÙ Ø ÓÒ ³ÓÔ¹ Ø ÓÒ Ñ Ö Ò ÓÙ ÐØÖ º Ô ØÖ ½µº ³ÙÒ ÔÓ ÒØ ÚÙ ÔÖ Ø ÕÙ Ò Ö Ð ÓÒØ ÓÒ h N ÔÓÙÖ ÙÒ Ø ÐÐ ÕÙ ÒØ ÙÖ Ü N ³ Ú Ö ØÖ ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ ³ÓÔØ Ñ Ø ÓÒ Þ Ð Ø Ö ÓÙ Ö ÒÓØ ÑÑ ÒØ Ò Ð ÑÙÐØ Ñ Ò ÓÒÒ Ðº Ò Ø ÔÓÙÖ ÔÐÙ ÙÖ ÐÓ Ò Ñ Ò ÓÒ ½ Ð Ü Ø ÓÐÙØ ÓÒ Ò ÐÝØ ÕÙ ÖÑ ÓÙ Ñ ¹ ÖÑ ÕÙ Ô ÙÚ ÒØ Ñ ÒØ ØÖ ÐÙÐ º ÇÒ Ø Ö Ô Ö Ü ÑÔÐ Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ð ÐÓ ÒÓÖÑ Ð Ô Ö Ð Ñ Ø Ó Æ ÛØÓÒ ÓÙ Ð ÐÓ ÜÔÓÒ ÒØ ÐÐ ÒØÖ ÙØÖ Ò ½ º È Ö ÐÐ ÙÖ Ò Ð Ô ÖØ ÙÐ Ö ³ÙÒ ÐÓ Ò¹ Ø ÐÓ ¹ÓÒ Ú Ð ÓÐÙØ ÓÒ Ù ÔÖÓ Ð Ñ ¼º½º½µ Ø ÙÒ ÕÙ ¾ ÕÙ Ô ÖÑ Ø Ð³ÙØ Ð Ø ÓÒ ³ Ð ÓÖ Ø Ñ ÒÙÑ Ö ÕÙ ³ÓÔØ Ñ Ø ÓÒ Ø Ð Õ٠г Ð ÓÖ Ø Ñ Ù Ö ÒØ ÓÙ ÐÙ Ù ÔÓ ÒØ Ü ÔÔ Ð Ù Ñ Ø Ó ÄÐÓÝ Á ¾ º Ñ Ø Ó Ø ÖÑ Ò Ø Ú ÒÒ ÒØ Ö Ô Ñ ÒØ Ð Ñ ØØÖ Ò ÙÚÖ Ò Ñ Ò¹ ÓÒ ÙÔ Ö ÙÖ ½º ³ÙÒ Ô ÖØ Ô Ö ÕÙ³ ÐÐ ÑÔÐ ÕÙ ÒØ ÐÙÐ ³ ÒØ Ö Ð ØÖÓÔ ÓÑÔÐ Ü Ù Ð Ð Ñ Ò ÓÒ ½ ³ ÙØÖ Ô ÖØ Ô Ö ÕÙ Ð ÓÐÙØ ÓÒ ¼º½º½µ Ò³ Ø Ô ÙÒ ÕÙ ÕÙ Ñ ÒÙ ÒÓÖ Ð³ Ø Ö ÓÐÙØ ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ º Ò ÐÓÖ ÓÒ ÔÖ Ö ÙØ Ð Ö Ð ÓÖ Ø Ñ ØÓ Ø ÕÙ ³ ÔÔÖ ÒØ ÓÒ ÙÖ Ð ÑÙÐ Ø ÓÒº ÇÒ Ø Ö Ò ÓÒØ ÜØ Ð³ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÑÔ Ø Ø Ú Ä ÖÒ Ò Î ØÓÖ ÉÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÄÎÉ Ð ÓÖ Ø Ñµ Ù ÔÔ Ð Ð ÓÖ Ø Ñ ÃÓ ÓÒ Ò Þ ÖÓ ÚÓ Ò Ð Ð ÓÖ Ø Ñ Ò Ø ÕÙ ¾ Ó٠г Ð ÓÖ Ø Ñ ÄÐÓÝ Á ÑÙÐØ Ñ Ò ÓÒÒ Ð ¾ º ÍÒ ØÙ Ø ÐÐ Ñ Ø Ó ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÕÙ Ö Ø ÕÙ ÓÔØ Ñ Ð Ø ÔÖÓÔÓ Ò º ÁÐ Ø ÒÓØ Ö ÕÙ ³ Ø Ð ÕÙ Ö Ø ÕÙ (p = 2) ÕÙ Ø Ð ÔÐÙ ÓÙÚ ÒØ ØÙ ÙÖ Ð ÔÐ Ò ÒÙÑ Ö ÕÙ Ñ Ñ Ð Ö ÙÐØ Ø Ø ÓÖ ÕÙ ÓÒØ Ò Ö Ð Ñ ÒØ ÒÓÒ ÔÓÙÖ p ÕÙ ÐÓÒÕÙ º

13 ½¾ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ÆÓÙ Ò Ø ÐÐ ÖÓÒ Ô ÔÐÙ Ú ÒØ Ø Ô Ø Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ö Ð Ò³ Ø Ô Ù ÒØÖ ÒÓØÖ ØÖ Ú Ðº ÆÓÙ ÒÓÙ ÒØ Ö ÖÓÒ ÔÐÙØØ Ð³ ÜÔÐÓ Ø Ø ÓÒ ÕÙ ÒØ ÙÖ ÓÔØ Ñ ÙÜ ÔÓÙÖ Ö ÒØ ÔÔÐ Ø ÓÒ ÔÖ Ø ÕÙ º Ø Ø Ð Ø ÑÔÓÖØ ÒØ ³ ÒØÖÓ Ù Ö ØÓÙØ ³ ÓÖ ÙÒ Ò Ø ÓÒ ÔÖÓ Ù ÕÙ ÒØ ÓÙ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ù Ö ÒØ Ð ÒÓØ ÓÒ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÒØ ÓÒÒ ÐÐ ÔÖÓ Ù º º µº Ö Ð³Ó Ø Ù ÔÖÓ Ò Ô Ö Ö Ô º ¼º½º½º¾ ÉÙ ÒØ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ù Ò Ð Ö ÒØ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ð Ø ÓÙÚ ÒØ Ö ÕÙ ÓÒ Ö Ö Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ³ÙÒ ÔÖÓ Ù Ñ Ö ÓÚ Ò Ø ÑÔ Ö Ø (X k ) k 0 ÓÒØ ÓÒ ÓÒÒ Ø Ð Ý¹ Ò Ñ ÕÙ ³ ÚÓÐÙØ ÓÒ Ñ Ò Ö ÔÓÙÚÓ Ö Ò ÑÙÐ Ö Ð ØÖ ØÓ Ö º ÍÒ ÔÔÖÓ ÔÓ Ð Ò Ø ÕÙ ÒØ Ö ÕÙ Ú Ö Ð X k Ò Ø Ò ÒØ ÓÑÔØ ÐÓ Ñ Ö Ò Ð ÓÒ Ô ÖÐ ÓÒ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ñ Ö Ò Ð º ÈÓÙÖ Ð ÓÒ Ó Ø Ü Ö ÙÒ Ø ÐÐ Ö ÐÐ N k ÕÙ Ô Ø ÑÔ Ø ÙÒ N k ¹ÕÙ ÒØ ÙÖ L p ¹ÓÔØ Ñ Ð X k L p Õ٠гÓÒ ÒÓØ Ö Γ k = {x 1 k,...,xn k k }º È Ö ÓÒ ÕÙ ÒØ ÓÒ Ò Ø Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÎÓÖÓÒÓ µ X k Ô Ö N k ˆX k = h N k (X k ) = x i k 1 C i (Γ k )(X k ). i=1 ¼º½º µ Ä ÔÖÓ Ù Ò ÕÙ ÒØ ( ˆX k ) k 0 Ò Ú Ö ÔÐÙ Ð ÔÖÓÔÖ Ø Å Ö ÓÚº Ô Ò ÒØ ÙÒ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ð ÔÖÓ Ð Ø ØÖ Ò Ø ÓÒ ÒØÖ Ö ÒØ Ø Ø ÙÜ Ø Ù¹ Ú Ö Ø ÔÓ Ð ØÖ Ú Ö Ð Ô Ö Ñ ØÖ ÓÑÔ ÒÓÒ p ij k ÔÓÙÖ i {1,...,N k} Ø j {1,...,N k+1 } Ò Ô Ö p ij k = P[X k+1 C j (Γ k+1 ) X k C i (Γ k )] = P[ ˆX k+1 = x j k+1 ˆX k = x i k ]. ³ÙÒ Ñ Ò Ö Ò Ö Ð ÔÓÙÖ 0 k < n i {1,...,N k } Ø f ÓÖ Ð ÒÒ Ò R d ÓÒ ÒÓØ Ö N k+1 P k f(x i k ) = E[f( ˆX k+1 ) ˆX k = x i k ] = f(x j k+1 )pij k. ÈÓÙÖ ÓÖ ÞÓÒ n Ö ÓÒÒ Ð 100µ Ð Ø ÓÒ ÔÓ Ð ÐÙÐ Ö Ø ØÓ¹ Ö Ò Ø Ð Ð Ñ ÒØ Ð Ð Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø Ð Ô Ö Ñ ØÖ ÓÑÔ ÒÓÒ º º Ð (x i k ) Ø Ð (pij k ) ÔÓÙÖ 0 k n 1 i N k Ø 1 j N k+1 º ÔÖ ¹ ØÖ Ø Ñ ÒØ ÓÒÒ Ø Ó ¹Ð Ò Ô ÖÑ Ø Ñ Ò Ñ Ö Ð ÐÙÐ ³ Ú ÒØÙ Ð Ø Ñ Ø ÙÖ ÙØ Ð ÒØ Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒº ÍÒ Ü ÑÔÐ Ö ÐÐ ÔÓÙÖ Ð ÐÓ ÒÓÖÑ Ð ÒØÖ Ö Ù Ø Ø ÔÓÒ Ð Ø Ø Ð Ö Ð Ô ÖØ Ö ØØÔ»»ÛÛÛºÔÖÓ º Ù Ùº Ö»Ô Ô Ö Ó»Ô»ÕÙ ÒØ º ØÑк j=1

14 ÉÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ ½ ¼º½º¾ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð³ ÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ ÍÒ ÔÔÐ Ø ÓÒ ÑÑ Ø Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø Ð ÐÙÐ ³ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ÒÙÑ ¹ Ö ÕÙ ³ ÒØ Ö Ð Ô Ö Ö ÔÔÓÖØ ÙÒ Ñ ÙÖ ÓÒÒ º ÇÒ ÔÓ Ð ÔÖÓ Ð Ñ Ð³ Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ð³ ÒØ Ö Ð E[f(X)] ÔÓÙÖ X ÐÓ P X ÙÖ (R d, B(R d ))º Ë ˆX Ò ÙÒ N¹ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ L 2 ¹ÓÔØ Ñ Ð X ÒÓÙ ÔÓÙÚÓÒ ÒÓÙ ÓÒÒ Ö ÓÑÑ Ø Ñ Ø ÙÖ E[f( ˆX)]º ÓÑÑ ˆX Ø ÙÒ Ú Ö Ð Ð ØÓ Ö Ö Ø Ð ÐÙÐ Ø Ø Ñ Ø ÙÖ Ö ÙÑ Ö ÙÒ ÓÑÑ ÔÓÒ ¹ Ö Ò ÓÒØ Ð Ø ÖÑ ÓÒØ ÐÙ Ô ÖØ Ö Ø Ð ÔÖ ¹ ÐÙÐ º Ò Ö ÔÖ Ò ÒØ Ð ÒÓØ Ø ÓÒ Ù Ô Ö Ö Ô ÔÖ ÒØ ÓÒ ÔÓ E[f(X)] E[f( ˆX)] = N x i i=1 1 Ci (Γ)(x)P X (dx) = N x iˆp i, i=1 Ó ˆp i = P X (C i (Γ)) = P(X C i (Γ))º Ä ÔÓÒ Ö Ø ÓÒ p i ÓÒØ Ù Ô Ö Ñ ØÖ ÓÑÔ ÒÓÒ ÕÙ Ô ÙÚ ÒØ ØÖ ÐÙÐ Ò Ñ Ñ Ø ÑÔ ÕÙ Ð Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Γ Ø ØÓ Ò Ø Ð Ð Ô Ò ÒØ Ð³ Ø Ñ Ø ÓÒº ij ÖÖ ÙÖ ³ Ø Ñ Ø ÓÒ Ø ÓÒØÖÐ Ô Ö Ð³ ÖÖ ÙÖ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ = X ˆXº Ò Ø ÕÙ Ò f Ø ÓÒØ ÒÙ Ö Ú Ð Ö Ú ÓÖÒ Ð Ü Ø ξ (X, ˆX) Ø Ð ÕÙ f(x) f( ˆX) = Df(ξ),, Ó <.,. > Ò Ð ÔÖÓ Ù Ø Ð Ö ÒÓÒ ÕÙ ÙÖ R d º ÓÒÒ Ð Ñ ÓÖ Ø ÓÒ ³ ÖÖ ÙÖ ÕÙ³ÓÒ ÔÔ ÐÐ Ö ³ÓÖ Ö Þ ÖÓ E[f(X)] E[f( ˆX)] C 1 C 2. ¼º½º µ ÉÙ Ò f Ø ÓÒØ ÒÙ ¾ Ó Ö Ú Ð Ö Ú ÓÒ ÓÖÒ ÓÒ Ô ÙØ Ú ÐÓÔÔ Ö f ÙÒ ÓÖ Ö ÙÔ Ö ÙÖ Ò ³ Ø Ð Ö ÙÒ Ñ ÓÖ Ø ÓÒ ³ ÖÖ ÙÖ ³ÓÖ Ö ½º Ò Ø Ð Ü Ø ξ (X, ˆX) Ø Ð ÕÙ f(x) f( ˆX) = Df( ˆX), D 2 f(ξ). Ò ÓÑÑ ˆX Ú Ö Ð ÔÖÓÔÖ Ø Ø Ø ÓÒÒ Ö Ø ¼º½º¾µ Ð Ø ÔÓ Ð ³ Ø Ð Ö E[f(X)] E[f( ˆX)] E E[f(X) f( ˆX) ˆX] CE, C 2 2. ¼º½º µ Ò ÙØ Ð ÒØ Ð Ø ÓÖ Ñ ÓÖ ¼º½º½ ÓÒ Ó Ø ÒØ ÙÒ Ø ÙÜ ÓÒÚ Ö Ò Ò O(N 1 d ) Ò Ð Ð³ Ò Ð Ø ¼º½º µ Ø ÑÓÝ ÒÒ ÒØ Ð³ ÝÔÓØ ÔÐÙ Ö ØÖ Ø Ú ÙÖ Ð ÓÒØ ÓÒ f ÓÒ ÙÒ Ø ÙÜ ÓÒÚ Ö Ò ÙÜ Ó ÔÐÙ Ö Ô O(N 2 d ) Ô ÖØ Ö ¼º½º µº ij ÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø ÙÒ Ñ Ø Ó ÕÙ ³ ÔÔÖÓ Ò ÓÒ ÔÖ Ò Ô Ñ Ø Ó ÅÓÒØ ÖÐÓ ÐÐ ³ ÔÔÙ ÙÖ ÙÒ Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ Ð ÐÓ

15 ½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ X Ô Ö ÙÒ Ò Ñ Ð Ö Ø Ò ÔÓÒ Ö º ij Ø Ñ Ø ÙÖ ÅÓÒØ ÖÐÓ ³ Ö Ø Ò Ø ÓÑÑ Ð ÓÑÑ ÕÙ ÔÓÒ Ö ÙÖ ÙÒ ÒØ ÐÐÓÒ Ø ÐÐ M E[f(X)] 1 M M f(x i ) Ó (X 1,...,X M ) iid X 1 P X. i=1 Å Ð ÔÖ Ò Ô Ö Ø Ð Ñ Ñ Ö Ò Ö Ò Ô Ö ÒØ Ð ÙÜ Ñ Ø Ó Ä Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ò ÕÙ Ð ÔÓÒ Ö Ø ÓÒ Ô ÙÚ ÒØ ØÖ ÐÙÐ Ó Ò Ø ØÓ Ò Ø Ð Ð Ô Ö ÔÐÙ ÙÖ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð Ó º Ä Óѹ ÔÐ Ü Ø Ù ÐÙÐ ÜÐÙØ ÓÒ Ð ÔÖÓ ÙÖ ³ÓÔØ Ñ Ø ÓÒ ÕÙ ÒØ ÙÖ Ø ÓÑÔØ ÙÐ Ñ ÒØ Ð ÓÔ Ö Ø ÓÒ Ð Ñ ÒØ Ö ÓÑÑ Ø ÔÓÒ Ö Ø ÓÒº Ù ÓÒØÖ Ö Ð Ñ Ø Ó ÅÓÒØ ÖÐÓ ÙØ Ð ÒØ ÙÒ Ô ÖØ Ð Ô Ø ÐÙÐ Ò Ð ÑÙÐ Ø ÓÒ ÓÒÐ Ò ÒØ ÐÐÓÒ X i º ij Ø Ñ Ø ÙÖ ÅÓÒØ ÖÐÓ Ø ÙÒ Ø Ñ Ø ÙÖ Ð ØÓ Ö ÓÒØ Ð Ù Ö Ö Ö Ð Ú Ö Ò ÐÓÖ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ô Ö ÔÖÓ ÙÖ ÓÒØÖÐ Ø Ñ Ò Ñ Ø ÓÒ Ú Ö Ò º ÓÒ ÓÔÔÓ Ð³ Ø Ñ Ø ÙÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø ÙÒ Ø Ñ Ø ÙÖ Ø ÖÑ Ò Ø º Ä Ú Ø ÓÒÚ Ö Ò Ò ÐÓ µ Ø Ñ Ø ÙÖ ÅÓÒØ ÖÐÓ Ø O(N 1 2) Ì Äµ Ð Ø Ò Ô Ò ÒØ Ð Ñ Ò ÓÒº Ä ÐÓ Ù ÐÓ Ö Ø Ñ Ø Ö Ö Ð Ð Ú Ø log log N ÓÒÚ Ö Ò Ôº º Ò N º Ä ÓÒÚ Ö Ò Ø Ñ Ø ÙÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ò ÕÙ Ô Ò ÒØ Ð Ñ Ò ÓÒ Ø ÝÑÔØÓØ ÕÙ Ñ ÒØ ÔÐÙ Ö Ô Ù ÕÙ³ Ð Ñ Ò ÓÒ 2 ÔÓÙÖ ÐÐ Ù ØÝÔ ÓÖ Ö ¼ Ø Ù ÕÙ³ Ð Ñ Ò ÓÒ 4 ÔÓÙÖ ÐÐ Ù ØÝÔ ÓÖ Ö ½º Ù Ð Ð Ñ Ø Ó ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ò Ö Ø Ô ÓÑÔ Ø Ø Ú ÐÓÖ ÕÙ N + Ô Ò ÒØ ÐÐ Ö Ú Ð ÒÓÖ ØÖ Ò ÔÖ Ø ÕÙ ÒÓØ ÑÑ ÒØ Ò Ñ Ò ÓÒ ÑÓÝ ÒÒ (d 10) ÐÓÖ ÕÙ N Ò³ Ø Ô ØÖ Ö Ò º ÁÐ Ø Ð Ø ÓÑÔ Ö Ö ÙÒ Ñ Ø Ó Ø ÖÑ Ò Ø ÓÑÑ Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø ÙÒ Ñ Ø Ó ÓÙÖÒ ÒØ ÙÒ Ö ÙÐØ Ø Ð ØÓ Ö ÓÑÑ Ð Ñ Ø Ó ÅÓÒØ ÖÐÓº Æ Ò¹ ÑÓ Ò Ð³ÓÒ Ø ÒØ Ð ÔÖ Ø ÕÙ ÙØ Ð Ø ÓÒ Ð Ô Ö Ø Ò ØÙÖ Ð ÓÑÔ Ö Ö Ð³ Ö¹ Ö ÙÖ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ú Ð Ø ÐÐ ³ÙÒ ÒØ ÖÚ ÐÐ ÓÒ Ò º ÌÝÔ ÕÙ Ñ ÒØ Ú ÙÒ Ó Ü ÕÙ Ø ³ ÒØ ÖÚ ÐÐ ÓÒ Ò Ö Ú ÒØ ÓÑÔ Ö Ö f(x) f( ˆX) 2 Ø 2σ f(x) N ÔÓÙÖ ˆX ÙÒ N¹ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ L 2 ¹ÓÔØ Ñ Ð Ø f Ä Ô ØÞ ÒÒ ÓÙ Ò ÔÐÙ ÙÒ Ú Ö ÐÐ Ñ ÒØ ÓÑÔ Ö Ö X ˆX 2 Ø 2σ X N ÔÓÙÖ Ð Ñ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ³ÓÖ Ö ¼ Ø X ˆX 2 2 Ø 2σ X N ÔÓÙÖ Ð Ñ ³ÓÖ Ö ½º ÁÐ Ø ÒØ Ö ÒØ ÚÓ Ö ÐÓÖ ÕÙ³ Ð Ü Ø Ù Ð Ö Ø ÕÙ N 0 c ÔÓÙÖ Ð Ñ ³ÓÖ Ö ¼ Ø N 1 c ÔÓÙÖ Ð Ñ ³ÓÖ Ö ½ ÔÓÙÖ Ð ÕÙ Ð N N 0 c N 1 c г ÖÖ ÙÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø Ò¹ Ö ÙÖ Ð ÐÓÒ Ù ÙÖ Ð³ ÒØ ÖÚ ÐÐ ÓÒ Ò ÓÒÒ Ô Ö Ð Ñ Ø Ó ÅÓÒØ ÖÐÓº Ö ÙÐØ Ø Ø Ø ÐÐ Ò º ÁÐ Ø Ô Ö ÐÐ ÙÖ ÔÓ Ð ³ ÔÔÐ ÕÙ Ö ÙÒ Ö ÓÒÒ Ñ ÒØ ³ ÒØ ÐÐÓÒÒ ÔÖ Ö ÒØ Ð Ò Ð³ ÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒº Ò Ø ÓÒ ¼º½º½ ÒØ ÐÐÓÒÒ ÈÖ Ö ÒØ Ð ³ Ø Ð ÔÖÓ ÙÖ Ô Ö Ð ÕÙ ÐÐ ÓÒ ÔÔÖÓ Ñ Ò Ö ÑÔ Ö ÕÙ ÙÒ Ñ ÙÖ ÔÖÓ Ð Ø Ð ÑÙÐ Ö ν Ò ÙØ Ð ÒØ

16 ÉÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ ½ ÙÒ ÒØ ÐÐÓÒ (ξ 1,...,ξ N ) ³ÙÒ ÙØÖ Ñ ÙÖ ÔÖÓ Ð Ø µ Ø ÐÓ ³ ÑÔÓÖØ Ò ÔÐÙ Ð ÑÙÐ Öº ˳ Ð Ü Ø ÙÒ ÓÒØ ÓÒ m Ø ÙÒ ÓÒ Ø ÒØ m Ú Ö ÒØ ν(dx) = m(x)µ(dx) Ø m(x) m, г ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ø ÐÓÖ ÓÒÒ Ô Ö ν 1 N N i=1 m(ξ i)δ ξi º Ë ÓÒ Ò Ô Ö p Ð Ò Ø X Ø Ô Ö q ÙÒ Ò Ø ³ ÑÔÓÖØ Ò ÕÙ Ú Ö Ö f p q C b ÓÒ ÔÓÙÖÖ ÙØ Ð Ö Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ³ÙÒ Ú Ö Ð Y Ò Ø q ÔÓÙÖ Ø Ñ Ö E[f(X)]º E[f(X)] = E[f(Y ) p(y ) ) ] E[f(Ŷ )p(ŷ q(y ) q(ŷ )], E[f(X)] E[f(Ŷ )p(ŷ ) q(ŷ )] C Y Ŷ 2. ¼º½º µ ¼º½º ÙØÖ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ä ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ØÓÖ ÕÙ Ñ ÒØ ÓÒÒÙ ÔÐÙ ÙÖ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ò Ð ÓÑ Ò Ð Ø ÓÖ Ð³ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ù ØÖ Ø Ñ ÒØ Ù Ò Ð Ø ÓÑÔÖ ÓÒº Ô Ò ÒØ Ð ÓÐÙØ ÓÒ ÕÙ³ ÐÐ Ó Ö Ù ÔÖÓ Ð Ñ ³ ÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ô ÖÑ Ø Ð³ ÔÔÐ ÕÙ Ö Ò ÒÓÙÚ ÙÜ ÓÑ Ò ÔÓÙÖ Ö ÓÙ Ö ÔÖÓ Ð Ñ ÑÔÐ ÕÙ ÒØ ÙÒ ÐÙÐ ÒÙÑ Ö ÕÙ ³ ÒØ ¹ Ö Ð ³ Ô Ö Ò ÓÙ ³ Ô Ö Ò ÓÒ Ø ÓÒÒ ÐÐ º Ø Ð ÔÖÓ Ð Ñ ÔÓ ÒØ Ò Ò Ò Ò Ð Ö ÑÓ Ð ³ Ú ÐÙ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ù Ø Ö Ú Ó ÙÒ ÐÙÐ ³ Ô Ö Ò ÓÒ ¹ Ø ÓÒÒ ÐÐ Ø Ö ÕÙ Ø ÓÙÚ ÒØ ØÝÔ ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ö ÓÖÑÙÐ Ñ Ò Ö Ö ØÖÓ Ö Ò ÙØ Ð ÒØ ÙÒ ÔÖ Ò Ô ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø ÓÒ ÝÒ Ñ ÕÙ º Ä ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ô Ö ÓÒ ÔÖ Ò Ô ÔÖ ¹ØÖ Ø Ñ ÒØ Ø ÐÙÐ Ó ¹Ð Ò Ö ÐÐ ³ ÔØ Ò ØÝÔ ³ ÔÔÖÓ º È ÖÑ Ð ÔÔÐ Ø ÓÒ ÕÙ ³ Ò Ö Ú ÒØ Ò Ö ÓÒ Ø Ó Ø ÔÖÓÔÓ ÙÒ Ð ÓÖ Ø Ñ ³ Ú ÐÙ Ø ÓÒ ³ÓÔØ ÓÒ Ñ Ö Ò Ø ³ Ø Ñ Ø ÓÒ Ø ÑÔ ³ ÖÖ Ø ÓÔØ Ñ Ð Ð Ø ³ Ü Ö¹ гÓÔØ ÓÒ ÐÓÖ Õ٠г Ø ÓÙ ÒØ Ù Ø ÙÒ Ù ÓÒ ÖÓÛÒ ÒÒ º ÓÑÑ ÔÓÙÖ Ð ÔÖÓ Ð Ñ ³ ÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö Õ٠гÙØ Ð Ø ÓÒ ÕÙ ÒØ ÙÖ Ø Ø ÓÒÒ Ö Ô ÖÑ Ø Ò ØØ ÔÔÐ Ø ÓÒ ³ Ñ Ð ÓÖ Ö Ð³ Ø Ñ Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ô Ö Ð Ô ÙÒ ÓÖ Ö ÙÔ Ö ÙÖ ÓÒÚ Ö Ò º µº È Ö ÐÐ ÙÖ È Ø È Ñ ¾ Ò ÒØ ÙÒ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ñ Ö Ó¹ Ú ÒÒ ÔÖÓ Ù ÕÙ ÔÖ ÖÚ Ð ÔÖÓÔÖ Ø Å Ö ÓÚ Ù ÔÖÓ Ù ÓÖ Ò Ð Ø Ô ÖÑ Ø ÔÖÓÔÓ Ö ÙÒ ÓÐÙØ ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ ÓÒØÖÐ ØÓ Ø ÕÙ ÔÔ Ö ÒØ Ò ÔÖÓ Ð Ñ Ø ÕÙ Ò Ò Ö Ø ÓÒ ÔÓÖØ Ù ÐÐ º Ò ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð Ö ÓÐÙØ ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ö ØÖÓ Ö Ø Ö Ò Ù ÔÓ Ð Ö ÙÜ Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÔÖ ÐÙÐ º ÍÒ ÙØÖ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ù Ù ÓÑ Ò Ù ØÖ Ø Ñ ÒØ Ù Ò Ð Ø ÐÐ Ð Ö ÓÐÙØ ÓÒ ÔÖÓ Ð Ñ ÐØÖ ÒÓÒ Ð Ò Ö º ÐÐ Ø ÒØÖÓ Ù Ø Ò ½ Ó Ð ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ ³ÙÒ ÓÐÙØ ÓÒ ÕÙ ÒØ ÐÐ Ö ØÖÓ Ö Ô ÖÑ ÚÓ Ö Ð³ Ø Ø ÓÖ ÕÙ Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ØÓÙØ Ò Ð ÒØ ÔÓ Ð ÙÒ ÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ð ÕÙ Ø ÓÖÛ Ö º Á Ù

17 ½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ÓÑÑ ÔÓÙÖ Ð³ ÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ð ÔÖÓ Ð Ñ ÐØÖ ÒÓÒ Ð Ò Ö Ñ Ø ÙÒ ÓÐÙØ ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ ÔÖÓ Ð Ø ØÝÔ ÅÓÒØ ÖÐÓ ÓÒ Ô ÙØ ÐÓÖ ÔÓ Ö Ð ÕÙ Ø ÓÒ Ù Ú ÒØ ÓÑÑ ÒØ ÔÓ Ø ÓÒÒ ÒØ Ð Ñ Ø Ó ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ô Ö Ö ÔÔÓÖØ Ù Ñ Ø Ó Ô ÖØ ÙÐ Ö Ù ØÝÔ ÅÓÒØ ÖÐÓ È ÙعÓÒ Ò Ö ÔÖÓ ÙÖ ÔÖ ¹ØÖ Ø Ñ ÒØ ÒÓÖ ÔÐÙ Ð ÓÖ ÔÓÙÖ Ñ ¹ Ð ÓÖ Ö Ð Ö Ô Ø Ù ÐÙÐ ÓÒ Ð Ò ÉÙ Ð Ö Ø Ð³ Ø Ø ÐÐ ÔÖÓ ÙÖ ÙÖ Ð Ø ÙÜ ÓÒÚ Ö Ò Ð³ ÖÖ ÙÖ ³ Ø Ñ Ø ÓÒ ÌÓÙ ÓÙÖ Ò Ð Ö Ù ÐØÖ Ð Ö ÒØ Ö ÒØ ³ ØÙ Ö Ð Ô Ñ ÒÙÑ Ö ÕÙ ØÝÔ ÓÖ Ö ½ ÓÑÑ Ð Ø Ù Ö Ò Ó Ð³ÙØ Ð Ø ÓÒ Ð ÔÖÓ¹ ÔÖ Ø Ø Ø ÓÒÒ Ö Ø Ô ÖÑ Ø Ò Ö Ô Ù Ó¹ Ñ Ö ÙÖ ÓÙØ ÒØ ÙÒ ÓÖ Ö ÓÒÚ Ö Ò º Ñ Ò ÓÒØ Ô ÑÔÐ Ñ ÒØ Ð Ò Ð³ Ø Ø Ö Ð Ñ ØØ ÒØ Ò Ù ÕÙ ÒØ Ø ÒÓÒ Ð ÒÙÑ Ö ÕÙ Ñ Òغ Ä ÕÙ Ø ÓÒ Ø ÓÒ ÓÑÑ ÒØ Ò Ö Ñ ÒÙÑ Ö ÕÙ ÔÖ Ñ Ö ÓÖ Ö ÑÔÐ Ñ ÒØ Ð Ø ÔÖ ÖÚ ÒØ Ð Ø ÙÜ ÓÒÚ Ö Ò Ñ Ò Ú Ò Ô Ö Ð Ô Ù Ó¹ Ñ Ò Ò Ð Ø ÒØ Ö ÒØ Ö Ð Ú Ö ÕÙ Ð ÔÓ ÒØ ÓÑÑÙÒ ØÓÙØ Ð ÔÔÐ Ø ÓÒ Ø Ø Ð³ÙØ Ð Ø ÓÒ ÓÖÑÙÐ Ø ÓÒ Ö ØÖÓ Ö ÔÓÙÖ Ø Ð Ö Ñ ÓÖ Ø ÓÒ Ð³ ÖÖ ÙÖ ÙÖ Ð Ú Ð ÙÖ Ó Ø Ò ÓÒØ ÓÒ Ð³ ÖÖ ÙÖ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒº È Ö Ð Ù Ø ÓÖ Ñ ÓÖ Ð Ú ÒØ Ò Ù Ø ÔÓ Ð Ù Ö ÙÒ Ø ÙÜ ÓÒÚ Ö Ò Ò ÓÒØ ÓÒ Ð Ø ÐÐ Ö ÐÐ º Ò Ò Ò Ð ÔÖÓ Ð Ñ Ø ÕÙ Ù ÐØÖ Ø ÓÑÒ ÔÖ ÒØ Ò Ð ÑÓ Ð ³ Ø ÚÓÐ Ø Ð Ø ØÓ Ø ÕÙ Ð ÚÓÐ Ø Ð Ø Ø ÚÙ ÓÑÑ ÙÒ Ò Ð ÓÒØ Ð ÓÙÖ Ð³ Ø Ø Ð³Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÖÙ Ø º Ä ÒÓÖ ÙÒ ÕÙ Ø ÓÒ ÔÓ Ò ÙØ Ð ÒØ Ð ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ô ÙعÓÒ ÔÖÓÔÓ Ö ÓÐÙØ ÓÒ ÔÖÓ¹ Ð Ñ ³ Ú ÐÙ Ø ÓÒ ³ÓÔØ ÓÒ Ñ Ö Ò ÓÙ ³ÓÔØ Ñ Ø ÓÒ ÔÓÖØ Ù ÐÐ ¾ Ò ÙÒ Ö Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ô ÖØ ÐÐ ØÝÔ ÕÙ Ñ ÒØ ÙÒ ÑÓ Ð ÚÓÐ Ø Ð Ø ØÓ Ø ÕÙ Ò ÒÓØÖ ØÖ Ú Ð ÒÓÙ ÒÓÙ ÓÑÑ ÒØ Ö Ð³ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ù ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ ÔÐÙ Ô ÖØ ÙÐ Ö Ñ ÒØ Ù ÐÙÐ Ù ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ³ÙÒ Ô ÖØ Ø Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ù ÐØÖ ³ÙÒ ÙØÖ º Ä ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ Ø ÒØ Ù ÙÖ Ú ÐÓÔÔ Ñ ÒØ ØØ Ø ÒÓÙ Ý ÓÒ Ö ÖÓÒ ØÓÙØ Ð Ø ÓÒ Õ٠٠غ ¼º¾ Ä ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ ÆÓÙ ÒÓÙ ÒØ Ö ÓÒ Ñ ÒØ Ò ÒØ ÙÜ Ô Ø ÓÒ ³ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ ÐØÖ Ø ÕÙ ÐÕÙ ÓÐÙØ ÓÒ ÔÖÓÔÓ Ò Ð Ð ØØ Ö ØÙÖ ÔÓÙÖ Ð Ö ÓÙ Ö º ÇÒ Ô ÖÐ ÔÖÓ Ð Ñ ÐØÖ ÕÙ Ò ÓÒ Ø ÙÒ Ý Ø Ñ ÓÒØ Ð³ ÚÓÐÙØ ÓÒ Ò ÓÒØ ÓÒ Ù Ø ÑÔ Ø Ö Ô Ö ÙÒ ÔÖÓ Ù ÓÒØ ÓÒ Ò³Ó ÖÚ ÕÙ Ø Ø ÖÙ Ø º Ä ÐØÖ ³ Ò Ö Ø Ò ÙÒ ÔÔÖÓ Ý ÒÒ Ö ÓÒ Ø ØÙØ ÓÒ Ð ÐÓ ÓÒ Ø ÓÒÒ ÐÐ Ù ÔÖÓ Ù ÙÒ Ò Ø ÒØ ÓÒÒ Ò ³ ÔÔÙÝ ÒØ ÙÖ Ð Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ø Ù ÕÙ³ Ø Ò Ø Òغ ÁÐ ÓÒÒ Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ Ú Ö Ù Ò Ò Ð ÓÑ Ò Ð ÓÑÑ Ò Ý Ø Ñ Ô Ý ÕÙ ÕÙ Ò Ð Ö ÔÐÙ Ö ÒØ Ñ Ö Ò Ò Ö º Ò ÕÙ Ù Ø ÒÓÙ Ò ÓÒ ÙÒ Ö Ò Ö Ð ÒÓØÖ ÔÖÓ Ð Ñ ÐØÖ Ð ÓÒ Ø ØÙ Ö ÕÙ ÐÕÙ Ú Ö ÒØ ÔÖ ÒÓØÖ

18 Ä ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ ½ ÑÓ Ð ³ Ø Ø ÔÓÙÖ ØÓÙØ Ð Ø º È Ö ÐÐ ÙÖ ÒÓÙ Ô ÖÓÒ Ò Ö ÚÙ ÕÙ ÐÕÙ Ñ Ø Ó ÒÙÑ Ö ÕÙ ÐØÖ ÕÙ ÒÓÙ ÖÚ ÖÓÒØ ÔÓ ÒØ Ô ÖØ ÒÓÙÚ ÐÐ Ñ Ø Ó ÓÙ ÔÓ ÒØ ÓÑÔ Ö ÓÒ Ú ÐÐ ¹ º ¼º¾º½ Ä ÐØÖ ÓÔØ Ñ Ð ÇÒ ÔÐ Ò Ð Ö ³ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ Ø ÑÔ Ö Ø Ø ÓÖ ÞÓÒ Ò Ü n N º ÇÒ ÓÒ Ö Ð ÔÖÓ Ù Ò Ð (X k ) Ø Ó ÖÚ Ø ÓÒ (Y k ) Ö Ô Ö Ð ÝÒ Ñ ÕÙ Ù Ú ÒØ { Xk = F k (X k 1, ε k ), X 0 ÐÓ µ 0 ÓÒÒÙ ÔÖ ÓÖ ¼º¾º½µ Y k = G k (X k, η k ), k 1. Ó (ε k ) Ø (η k ) Ò ÒØ Ù Ø Ò Ô Ò ÒØ Ú Ö Ð Ð ØÓ Ö Ø Ò Ô Ò¹ ÒØ X 0 º Ä Ù Ø (ε k ) 1 k n ÑÓ Ð Ð³ ÒÒÓÚ Ø ÓÒ Ù ÔÖÓ Ù (η k ) 1 k n Ö ÔÖ ÒØ Ð³ ÑÔ Ö Ø ÓÒ Ó ÖÚ Ø ÓÒ º ÇÒ ÔÖÓÔÓ Ø ÖÑ Ò Ö Ð³ Ø Ø Ù Ý Ø Ñ ÙÒ Ø Ò Ð n Ü Ò ³ ÔÔÙÝ ÒØ ÙÖ Ð Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ø Ù ÕÙ³ ØØ Ø º Ù Ò Ð Ø Ò ÕÙ Ö Ø Õ٠г Ø Ñ Ø ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð X n ÒØ Ð Ó ÖÚ Ø ÓÒ Y 1:n = (Y 1,...,Y n ) Ø ÓÒÒ Ô Ö Ð³ Ô Ö Ò ÓÒ Ø ÓÒÒ ÐÐ E[X n Y 1:n ]. Ñ Ò Ö ÔÐÙ Ò Ö Ð Ð³ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ð ÔÐÙ Ö ÔÓÒ Ð ØÖ Ú Ö Ð Ó ÖÚ Ø ÓÒ Y 1:n Ø ÓÒÒ Ô Ö Ð ÐÓ ÓÒ Ø ÓÒÒ ÐÐ L(X n Y 1:n )º Ä ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ ÓÒ Ø ÓÒ ÐÙÐ Ö ØØ ÐÓ ÔÖÓ Ð Ø Ñ Ò Ö Ü Ø Ò Ð Ù ÐØÖ ÓÔØ Ñ Ð ÓÙ Ñ Ò Ö ÔÔÖÓ ÓÒ Ô ÖÐ Ö Ò ÐØÖ ÓÙ ¹ÓÔØ Ñ Ðº Ä ÓÖÑÙÐ Ø ÓÒ ÜÔÐ Ø Ð ÓÐÙØ ÓÒ Ù ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ Ò³ Ø Ò Ö Ð Ñ ÒØ Ô ÔÓ Ð º Ò Ø Ò ÙÒ Ö Ò Ö Ð ³ Ø ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ Ñ Ò ÓÒ Ò Ò º Ù Ò Ú Ù ÔÔÐ Ø ÓÒ ÓÒ Ô Ö Ð ÔÐÙ ÓÙÚ ÒØ ÔÔÖÓ Ö Ð Ò Ø Ð ÐÓ ÓÒ Ø ÓÒÒ ÐÐ ØÖ Ú Ö ÙÒ Ò Ñ Ð ÓÒØ ÓÒ Ø Ø ÕÙ³ÓÒ ÒÓØ Ö Ñ Ò Ö Ò Ö ÕÙ fº ÇÒ ÓÒÒ ÓÒ ÔÓÙÖ Ó Ø ÐÙÐ Ö Ò ÙÒ ÔÖ Ñ Ö Ø ÑÔ ÓÙ Π y,n (dx) = P[X n dx Y 1 = y 1,...,Y n = y n ], Π y,n f = E[f(X n ) Y 1 = y 1,...,Y n = y n ]. ÁÐ Ö Ò Ù Ø ÔÓ Ð ³ ÒÚ Ö Ð ÔÖÓ Ð Ñ ³ Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ù ÐØÖ Ð ØÓ Ö Π Y,n (dx) = P[X n dx Y 1,...,Y n ] ÓÙ Π Y,n f = E[f(X n ) Y 1,...,Y n ]. ¼º¾º½º½ ÅÓ Ð Ò Ö Ð ³ Ø Ø Ä ÔÖÓ Ù Ò Ð (X k ) Ø ÙÒ Ò Å Ö ÓÚ ÓÒØ Ð ÝÒ Ñ ÕÙ Ø Ö Ô Ö Ð³ ÕÙ Ø ÓÒ X k = F k (X k 1, ε k ),

19 ½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ó F k : R d R q R d Ø ÙÒ ÓÒØ ÓÒ ÓÖ Ð ÒÒ Ø (ε k ) 1<k n Ø ÙÒ Ù Ø Ú Ö Ð Ð ØÓ Ö Ú Ð ÙÖ Ò R q Ñ Ñ ÐÓ Ò Ø pµ Ò Ô Ò ÒØ ÒØÖ ÐÐ Ø Ò Ô Ò ÒØ X 0 º Ä ÐÓ µ 0 X 0 Ø ÙÔÔÓ ÓÒÒÙ ÔÖ ÓÖ º È Ö ÐÐ ÙÖ ÓÒ Ò Ô Ö P k (x, dx ) Ð ÒÓÝ Ù ØÖ Ò Ø ÓÒ X k X k+1 Ø ÓÒ ÒÓØ ÔÓÙÖ ØÓÙØ ÓÒØ ÓÒ f µ 0 f = f(x)µ 0 (dx) Ø P k f(x) = f(x )P k (x, dx ). Ä ÔÖÓ Ù Ó ÖÚ Ø ÓÒ (Y k ) Ó Ø Ð ÝÒ Ñ ÕÙ Ù Ú ÒØ Y k = G k (X k, η k ), Ó G k : R d R q R d Ø ÙÒ ÓÒØ ÓÒ ÓÖ Ð ÒÒ Ø (η k ) ÙÒ Ù Ø Ú Ö Ð Ð ØÓ Ö Ú Ð ÙÖ Ò R q Ò Ô Ò ÒØ σ(x 0, ε k, k 1)º ÇÒ ÙÔÔÓ ÕÙ Ð ÐÓ ÓÒ Ø ÓÒÒ ÐÐ L(Y k X k ) Ø ÓÐÙÑ ÒØ ÓÒØ ÒÙ Ô Ö Ö ÔÔÓÖØ Ð Ñ ÙÖ Ä Ù ÙÖ R d º ËÓ Ø P[Y k dy X k = x k ] = g k (x k, y)λ d (dy). ¼º¾º¾µ Ä ÐÓ Ò Ø Ð Ù Ò Ð Ø ÒØ ÔÖ ÓÖ ÓÒÒÙ ÓÒ ÔÓÙÖÖ ÙÔÔÓ Ö Ò Ô ÖØ Ò Ö Ð Ø ÕÙ Y 0 = y 0 Ü º Ä ÔÖÓ Ù (X k, Y k ) Ø ÙÒ Ò Å Ö ÓÚ ØÖ Ò Ø ÓÒ ÓÒÒ Ô Ö P[(X k, Y k ) (dx, dy) X k 1, Y k 1 ] = P[Y k dy X k 1, Y k 1, X k ]P[X k dx X k 1, Y k 1 ], = g k (x, y)p k 1 (X k 1, dx)λ d (dy). Ö Ð³ Ò Ô Ò Ò ÒØÖ η k Ø (X k 1, η k 1 ) Ø ¼º¾º¾µº È Ö ÓÒ ÕÙ ÒØ Ð ÐÓ Ó ÒØ L(X 0,...,X n, Y 0,...,Y n ) ³ Ö Ø L(X 0,...,X n, Y 0,...,Y n ) = µ 0 (dx 0 )δ y0 n k=1 g k (x k, y k )P k (x k 1, dx k )λ d (dy k ), Ø Ô Ö Ð ÓÖÑÙÐ Ý ÔÓÙÖ Ð Ú Ø ÙÖ Ð ØÓ Ö Ò Ø ÓÒ Ò Ù Ø Ð ÓÖÑÙÐ Ã ÐÐ ÒÔÙÖ ËØÖ Ð ¾... f(x0:n )µ 0 (dx 0 ) n k=1 E[f(X 0:n ) Y 1:n = y 1:n ] = g k(x k, y k )P k (x k 1, dx k )... µ0 (dx 0 ) n k=1 g. k(x k, y k )P k (x k 1, dx k ) ¼º¾º µ ÈÐÙ Ô ÖØ ÙÐ Ö Ñ ÒØ ÓÒ Ò Ø Ð ÐØÖ Ú ÐÙ ÙÖ Ð ÓÒØ ÓÒ Ø Ø f Ô Ö Π y,n f = E[f(X n ) Y 1:n = y 1:n ] = π y,nf π y,n 1, Ó π y,n f Ø Ð ÐØÖ ÒÓÒ ÒÓÖÑ Ð Ò Ô Ö π y,n f = E[f(X n ) n g k (X k, y k )]. k=1

20 Ä ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ ½ Ò Ð Ù Ø ÙÒ ÒØ ÐÐÓÒ y 1:n ³Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ø ÒØ Ü ÓÒ ÓÒ ÓÒ Ö Ô Ö Óѹ ÑÓ Ø Ð Ò Ø ÓÒ Ø ÓÒÒ ÐÐ g k Ú Ð ÓÒØ ÓÒ ÚÖ Ñ Ð Ò Ó g k (x k ) = g k (x k, y k ), Ð Ô Ò Ò Ò y k Ö ÑÔÐ Ø ÐÓÖ ÕÙ Ð³Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ø Ü º ¼º¾º½º¾ ÓÖÑÙÐ Ø ÓÒ Ö ÙÖ Ú Ò ÙØ Ð ÒØ Ð ÔÖÓÔÖ Ø Å Ö ÓÚ Ù Ò Ð (X k ) Ð Ø ÔÓ Ð ÓÑÔÓ Ö ÕÙ ÒØ ÐÐ Ñ ÒØ Ð ÐÙÐ Π y,n f Ô Ö ÙÒ Ö ÙÑ ÒØ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø ÓÒ ÝÒ Ñ ÕÙ º Ò Ø Ð Ô ³ÙÒ ÐØÖ ÙÒ Ø ÒØ ÖÑ Ö 0 k n 1 Ù ÐØÖ Ð Ø Ù Ú ÒØ Ô ÙØ ØÖ Ø Ò ÙÜ Ø Ô ÓÒÒÙ ÓÙ Ð ÒÓÑ ³ Ø Ô ÔÖ Ø ÓÒ Ø Ñ ÓÙÖº ÈÖ Ø ÓÒ Π k Π k+1 k Å ÓÙÖ Π k+1. ÈÖ Ø ÓÒ ³ Ø ÙÒ Ø Ô ØÖ Ò Ø ÓÒ Ð Ò Ö ÕÙ ÙØ Ð Ð³ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÔÖ ÓÖ Ð ØÖ Ò Ø ÓÒ Ù Ò Ðº ÇÒ Ò Ø ÐÓÖ Ð ÔÖ Ø ÓÒ Π k+1 k (dx ) = Π k (dx)p k (x, dx ). ¼º¾º µ Å ÓÙÖ ³ Ø Ð³ Ø Ô ÓÖÖ Ø ÓÒ Ð ÔÖ Ø ÓÒ ÕÙ ÙØ Ð Ð³ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÓÙÖÒ Ô Ö Ð ÒÓÙÚ ÐÐ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ØÓÑ Ð Ø k + 1 ÓÒ Ö º ÐÐ Ø ÒÓÒ Ð Ò Ö Ö ØÙ ÙÒ ÒÓÖÑ Ð Ø ÓÒ Ù Ð ÓÖÑÙÐ Ý ÔÓÙÖ Ð³ Ô Ö Ò ÓÒ ¹ Ø ÓÒÒ ÐÐ º ÜÔÐ Ø Ñ ÒØ ÓÒ Π k+1 (dx) = g k+1(x)π k+1 k (dx) gk+1 (x)π k+1 k (dx). ¼º¾º µ Ä ØÖ Ò Ø ÓÒ π k π k+1 ÔÓÙÖÖ Ù ØÖ ÑÓ Ð Ô Ö Ð Ò Ø ÓÒ ³ÙÒ ÓÔ Ö Ø ÙÖ ØÖ Ò Ø ÓÒ Ò H y,k f(x) = E[f(X k )g k (X k, y k ) X k 1 = x], 1 k n, π y,0 f = E[f(X 0 )] = H y,0 f, π y,k f = π y,k 1 H y,k f, 1 k n. ¼º¾º µ Ò Ð Ù Ø Ð ³ Ú Ö Ö Ô Ö ÐÐ ÙÖ ØÖ ÙØ Ð ÚÓ Ö ÕÙ ØØ ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ ÓÖÛ Ö ÔÓÙÖÖ ØÖ ÒÚ Ö Ò ÙÒ Ñ Ö ØÖÓ Ö ÓÙ Û Ö ÚÓ Ö ½ µº ØØ Ò ÒÓÙ Ò ÓÒ Ð ÓÔ Ö Ø ÙÖ R y,k ÓÑÑ Ù Ø R y,n f = f, R y,k 1 f = H y,k R y,k f, 1 k n. ¼º¾º µ Ø ÓÒ Ð³ Ð Ø π y,n = µ 0 R y,0 º

21 ¾¼ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¼º¾º½º Ä ÑÓ Ð ³ Ø Ø Ö Ø Ä ÓÖÑÙÐ Ø ÓÒ Ö ÙÖ Ú Ù ÐÙÐ Ù ÐØÖ Ô Ö Ð ÕÙ Ø ÓÒ ¼º¾º µ Ø ¼º¾º µ Ö Ò Ð Ö ÓÐÙØ ÓÒ Ù ÔÖÓ Ð Ñ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ñ ÒØ Ò Ð Ö ³ÙÒ Ò Ð Ô ³ Ø Ø Ö Øº Ò Ø ÔÓÙÖ ØÓÙØ 0 k n X k (Ω) = {x 1 k,...,xn k k } Ø P k = (P ij k ) Ò Ð Ñ ØÖ ØÖ Ò Ø ÓÒ Ù Ò Ð (X k ) ÒØÖ k Ø k + 1 ³ ÔÖ Ð Ô Ö Ö Ô ÔÖ ÒØ Ð ÓÔ Ö Ø ÙÖ H y,k ³ Ö Ú ÒØ ÑÔÐ Ñ ÒØ H y,k f(x i k 1 ) = N k j=1 f(x j k )Pij k 1 g k(x j k, y k). Ô ÖÑ ØØ ÒØ Ò ÙÒ ÐÙÐ ÒÙÑ Ö ÕÙ ÜÔÐ Ø Ù ÐØÖ Ô Ö Ð Ð Ö ÙÖ ÓÒ ¼º¾º µº Ò ÓÒ Ö ÒØ ÕÙ π y,k M 1,Nk (R) Ø ÕÙ H y,k M Nk 1,N k (R) ÓÒ ÓÙØ Ø Ù Ý Ø Ñ Ö ÙÖ Ñ ØÖ Ð Ù Ú ÒØ H ij y,k Ò Ð Ñ ÒØ Ò ÒÓÖÑ Ð ÒØ = P ij k 1 g k(x j k, y k), 0 < k n, π y,0 = µ 0, π y,k = π y,k 1 H y,k. Π i y,n = πy,k i Nn j=1 πj y,k N n Ø Π y,n f = Π i y,n f(x i n). i=1 ¼º¾º½º ÐØÖ Ã ÐÑ Ò ÉÙ Ò ÓÒ ÓÖØ Ù Ö Ö Ø ÔÖ ÒØ Ð³ Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ü Ø Ù ÐØÖ Ò ÙØ Ð ÒØ Ð ÕÙ Ø ÓÒ ¼º¾º µ Ø ¼º¾º µ Ú ÒØ ÔÐÙ Ð Ø Ö ÐÐ ÑÔÐ ÕÙ Ð ÐÙÐ Ù ³ ÒØ Ö Ð º Ä ÑÓ Ð ³ Ø Ø Ø Ã ÐÑ Ò¹ ÙÝ ÓÒ Ø ØÙ ÙÒ Ö Ö ÑÓ Ð Ô ³ Ø Ø ÓÒØ ÒÙ Ó ÙÒ ÓÖÑÙÐ Ø ÓÒ ÜÔÐ Ø Ù ÐØÖ Ø ÔÓ Ð º ÇÒ Ô ÖÐ ÐØÖ Ñ Ò ÓÒ Ò ¾ º ÇÒ ÓÒ Ö X k = ρ k X k 1 + θ k ε k+1, X 0 N(m 0, Σ 0 ), Y k = X k + α k η k, ¼º¾º µ ε k et η k iid N(0, I d ), ρ k, θ k, α k M d (R). Ò Ô ÖØ ÙÐ Ö (X k, Y k ) Ø ÙÒ Ù Ø Ù ÒÒ ³Ó г Ò Ù Ø ÕÙ Ð ÐØÖ Π k Ò ÕÙ Ð ÔÖ Ø ÓÒ Π k+1 k ÓÒØ Ù Ò ÐÓ Ö Ô Ø Ú N(m k, Σ k ) Ø ¾ ÐØÖ Ö Ú ÒØ ÐÓ Ô Ö Ñ ØÖ Ô Ö ÙÒ Ò Ñ Ð Ò Ô Ö Ñ ØÖ

22 Ä ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ ¾½ N(m k+1 k, Σ k+1 k )º Ä Ô Ö Ñ ØÖ m k Σ k m k+1 k Ø Σ k+1 k ÓÒØ ÓÒÒÙ Ö ÙÖ Ú Ñ ÒØ Ô Ö Ð³ Ð ÓÖ Ø Ñ Ù Ú ÒØ º ¾½ µ k = 1,...,n m k+1 k = ρ k m k, Σ k+1 k = ρ k Σ k ρ k + θ kθ k, m k = m k k 1 + K k ( Yk m k k 1 ), Σ k = (I K k )Σ k k 1, K k = Σ k k 1 ( Σk k 1 + α k α k) 1. ¼º¾º µ ¼º¾º½º Ä ÐØÖ ÜÔÐ Ø Ñ Ò ÓÒ Ò Ò Ò ÙÒ Ö ÔÐÙ Ò Ö Ð Ð ÑÓ Ð ³ Ø Ø Ø ÒÓÒ Ð Ò Ö ÓÙ ÒÓÒ Ù Òº Ò ÔÐÙ ÙÖ ØÖ Ú ÙÜ ÓÒØ Ø Ð ÓÖ ÔÓÙÖ Ò Ö Ð ÓÒ Ø ÓÒ Ô ÖÑ ØØ ÒØ ³ ÚÓ Ö ÐØÖ Ñ Ò ÓÒ Ò º ÇÒ Ø Ö Ò Ò ¾ ¼ ÔÓÙÖ Ð ÐØÖ Ø ÑÔ Ö Ø Ø ½ ÔÓÙÖ Ð ÐØÖ Ø ÑÔ ÓÒØ ÒÙº Ä Ö ÙÐØ Ø ØÖ Ú ÙÜ ÑÓÒØÖ ÒØ ÕÙ³ Ò ÓÖ ÕÙ ÐÕÙ Ô ÖØ ÙÐ Ö ½¾ ½½ ½¼ µ Ô Ù ÑÓ Ð Ô ÖÑ ØØ ÒØ Ò Ö ÐØÖ Ñ Ò ÓÒ Ò º Ò Ô Ö Ö Ô ÒÓÙ ÒÓÙ ÒØ Ö ÓÒ Ù ÐØÖ ÜÔÐ Ø Ñ Ò ÓÒ Ò Ò ÒØÖÓ Ù Ø Ò ½ ½ ½¾ ÕÙ Ö Ö ÔÖ ÔÐÙ Ø Ö Ò Ð Ü ÑÔÐ ³ ÔÔÐ Ø ÓÒ ÚÓ Ö Ô ØÖ ¾µº ij Ø Ò Ö ÙÒ Ñ ÐÐ Ô Ö Ñ ØÖ ÐÓ ÒÚ Ö ÒØ Ô Ö Ð ÓÔ Ö Ø ÓÒ ÔÖ Ø ÓÒ ¼º¾º µ Ø Ñ ÓÙÖ ¼º¾º µ Ò ÓÔØ ÒØ ÓÒ Ø ÓÒ Ù ÒØ ÙÖ Ð ØÖ Ò Ø ÓÒ Ù Ò Ð P k Ø ÙÖ Ð ÚÖ Ñ Ð Ò g k º ÇÒ ÒØÖÓ Ù Ø Ñ ÐÐ (F i,θ ) i N,θ Θ ÐÓ Ô Ö Ñ ØÖ Ô Ö ÙÒ Ò Ñ Ð Ò ÓÒÒ Θ ÕÙ³ÓÒ Ð Ö Ø Ò ÙÒ Ñ ÐÐ F Ô Ö Ð ÑÓÝ Ò Ñ Ð Ò Ó ÒØ α = (α i ) i N Sº F = {ν = i 0 α i ν i θ, α = (α i) i N S, θ Θ, ν i θ Fi,θ }, Ó S = {α = (α i ) i N, i 0, α i 0, i 0 α i = 1}º Ä ÒØ Ö ÒØ Ò ÔÖ Ø ÕÙ Ø ÐÙ Ó ÒØ Ñ Ð Ò ÐÓÒ Ù ÙÖ Ò l N Ú Ö ÒØ α i = 0 ÔÓÙÖ ØÓÙØ i > l ÕÙ Ô ÖÑ ØØ ÒØ Ò Ö ÐÓ Ô Ò ÒØ ³ÙÒ ÒÓÑ Ö Ò Ô Ö Ñ ØÖ º Ò Ô ÖØ ÒØ ³ÙÒ Ò Ð ÐÓ Ò Ø Ð Ò F Ô Ö Ñ ØÖ Ñ Ð Ò Ò ÓÒ ÑÓÒØÖ ÕÙ Ð ÐÓ Ù ÐØÖ Ø Ð ÔÖ Ø ÓÒ ÓÒØ Ù Ò F Ø ÓÒØ Ó ÒØ Ñ Ð Ò ÐÓÒ Ù ÙÖ Ò º Ô Ö Ñ ØÖ ÓÒØ ÐÙÐ Ð ÕÙ ÒØ ÐÐ Ñ ÒØ ÜÔÐ Ø Ñ ÒØ º Ð ÓÖ Ø Ñ µº ¼º¾º¾ Ä Ñ Ø Ó ³ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ÇÙØÖ Ð Ú ÐÓÔÔ Ñ ÒØ Ô ÖØ ÙÐ Ö ÔÖ ÒØ Ñ Ø Ó ÒÙÑ Ö ÕÙ ÓÒØ Ø ÓÔØ ÔÓÙÖ ÓÙÖÒ Ö Ø Ñ Ø ÓÒ Ð Ò Ð Ó ÙÙÒ ÓÐÙØ ÓÒ ÜÔÐ Ø Ò³ Ø ÓÒÒ º Ò ÕÙ ³ ÔÔÖÓ Ö ÒØ Ñ Ø Ó ³ ÔÔÙ ÒØ ØÓÙØ ÙÖ Ð ÔÖ Ò Ô

23 ¾¾ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ØÖÓÙÚ Ö ÙÒ Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ Ò ¹ Ñ Ò ÓÒÒ ÐÐ Ð ÐÓ Ó Ø Π k º Ò ÕÙ Ù Ø ÒÓÙ ÔÖ ÒØÓÒ Ù ÒØ Ñ ÒØ ØÖÓ Ñ Ø Ó ³ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ º ¼º¾º¾º½ ÐØÖ Ã ÐÑ Ò Ø Ò Ù ØØ Ñ Ø Ó Ø ÙØ Ð Ò ÑÓ Ð Ù Ò Ñ ÒÓÒ Ð Ò Ö º ÐÐ ÔÓÙÖ ÔÖ Ò Ô ÓÒ Ö Ö ÕÙ ÐÓ Ð Ñ ÒØ Ð³ ÚÓÐÙØ ÓÒ Ù Ý Ø Ñ Ô ÙØ ØÖ ÔÔÖÓ Ô Ö ÕÙ Ø ÓÒ Ð Ò Ö Ú Ú ÐÓÔÔ Ñ ÒØ Ì ÝÐÓÖ Ð³ÓÖ Ö ÙÒº ÇÒ ÓÒ Ö Ð Ý Ø Ñ ÒÓÒ Ð Ò Ö { Xk+1 = F k (X k, ε k+1 ), Y k = G k (X k ) + α k η k. ¼º¾º½¼µ ÈÓÙÖ Ý Ø Ñ Ð ÔÖÓ Ù ÓÐÙØ ÓÒ (Π k ) Ò³ Ø Ô Ù Ò ÑÓÑ ÒØ Ò Ô ÙÚ ÒØ ØÖ ÐÙÐ Ñ Ò Ö ÑÔÐ º Ô Ò ÒØ Ý Ø Ñ Ô ÙØ ØÖ Ð Ò Ö Ò Ô ÖÑ ØØÖ Ð ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ ³ÙÒ Ð ÓÖ Ø Ñ ³ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ö ÙÖ Ù ØÝÔ ¼º¾º µº Ä ÐÓ Ù ÐØÖ Π k Ò ÕÙ ÐÐ ÔÖ Ø ÓÒ Π k k 1 ÓÒØ ÐÓÖ ÔÔÖÓ Ô Ö ÐÓ Ù ÒÒ N(m k, Σ k ) Ø N(m k+1 k, Σ k+1 k )º ËÓ Ø X k+1 F k (m k, 0) + D x F k (m k, 0)(X k m k ) + D ε F k (m k, 0)ε k+1, Y k G k (m k k 1 ) + DG k (m k k 1 )(X k m k k 1 ) + α k η k. È Ö Ò ÐÓ Ù ÑÓ Ð Ð Ò Ö Ù Ò ÓÒ Ò Ø ÐÓÖ Ö ÙÖ Ú Ñ ÒØ m k+1 k = F k (m k, 0), Σ k+1 k = D x F k (m k, 0)Σ k D x F k (m k, 0) + D ε F k (m k, 0)D ε F k (m k, 0), m k = m k k 1 + K k ( Yk G k (m k k 1 ) ), Σ k = ( I K k DG k (m k k 1 ) ) Σ k k 1, K k = Σ k k 1 DG k (m k k 1 ) ( DG k (m k k 1 )Σ k k 1 DG k (m k k 1 ) + α k α k) 1. ¼º¾º½½µ ÒÓØÖ ÓÒÒ Ò ØØ Ñ Ø Ó Ò³ Ø Ô Ñ Ø Ñ Ø ÕÙ Ñ ÒØ Ù Ø Ò Ð Ò Ö Ð Ñ Ñ ÔÐÙ ÙÖ Ú ÐÓÔÔ Ñ ÒØ ÓÒØ Ø Ø ÔÓÙÖ Ô ÖØ ÙÐ Ö Ô Ö Ü ÑÔÐ ÔÓÙÖ ³Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ò Ø ÑÔ ÓÒØ ÒÙµº ÐÐ Ö Ø ØÓÙØ Ó ØÖ ÙØ Ð Ò Ð ÔÖ Ø ÕÙ º ËÓÒ Ø Ø ØÖ Ö Ô Ö Ð³ Ü Ø Ò ÓÖØ ÒÓÒ Ð Ò Ö Ø Ð³ ÑÔÖ ÓÒ Ò Ð Ô Ø ÓÒ Ð ÐÓ Ò Ø Ð Ð³ Ò Ø Ð Ø Ù Ý Ø Ñ ººº ¼º¾º¾º¾ Å Ø Ó Ö ÐÐ ØØ Ñ Ø Ó ³ ÔÔÙ ÙÖ Ð ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ Ö ÐÐ ³ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ÕÙ Ú ¹ Ö Ð X k Ô Ö Ú Ö Ð Ö Ø º Ò Ð Ø ÖÑ ÒØÖÓ Ù Ø Ò ÔÖ Ñ Ö Ø ÓÒ Ð ³ Ø Ð ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ ÕÙ ÒØ ÙÖ Ú Ö Ð X k Ø Ð Ò Ø ÓÒ ØÖ Ò Ø ÓÒ Ö Ø ³ÙÒ Ø Ð³ ÙØÖ Ñ Ò Ö Ö Ú Ò Ö Ù Ù ÑÓ Ð Ö Øº Ê Ú ÒÓÒ ÙÜ Ò Ø ÓÒ

24 Ä ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ ¾ Ð ÔÖ Ñ Ö Ø ÓÒ Ø ÒÓÒ Ô Ö Ð ˆX k Ð N k ¹ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ X k º ÇÒ ÒÓØ Ö (A i k ) 1 i N k Ð Ô ÖØ Ø ÓÒ Ó ØØ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø ˆX k (Ω) = Γ k = {x 1 k,...,xn k k }º ÇÒ Ô ÙØ ÐÓÖ ÔÔÖÓ Ö Ð ÐØÖ Ö ÙÖ Ú Ñ ÒØ Ò Ò ÒØ Ð³ Ø Ñ Ø ÙÖ ˆπ y,n Ô Ö Ð³ Ð ÓÖ Ø Ñ Ò Ô Ö Ù ÑÓ Ð ³ Ø Ø Ö Ø ½ ½ µ Ĥ y,k f(x i k 1 ) = E[f( ˆX k )g k ( ˆX k, y k ) ˆX k 1 = x i k 1 ], = N k j=1 ˆπ y,0 f = E[f( ˆX 0 )], ˆπ y,k f = ˆπ y,k 1 Ĥ y,k f. f(x j ij k )ˆP k 1 g k(x j k, y k), Ò ÓÒ Ö ÒØ ÕÙ ˆπ y,k M 1,Nk (R) Ø ÕÙ Ĥy,k M Nk 1,N k (R) ÓÒ ÓÙØ Ø Ù Ý Ø Ñ Ö ÙÖ Ñ ØÖ Ð Ù Ú ÒØ Ĥ ij y,k = ˆπ y,0 ˆP ij k 1 g k(x j k, y k), 0 < k n, = ˆµ 0 = Ĥy,0, ˆπ y,k = ˆπ y,k 1 Ĥ y,k. Ä Ó Ü Ù ÕÙ ÒØ ÙÖ ÒÓØ ÑÑ ÒØ Ð Ö ÐÐ Γ k Ø Ð Ô ÖØ Ø ÓÒ Ó ÓÒ Ø ØÙ ÒØ ÙÒ ÔÓ ÒØ ÖÙ Ð Ò Ð ÕÙ Ð Ø Ð³ Ø Ñ Ø ÓÒº ÓÑÑ ÔÓÙÖ Ð ÔÖÓ Ð Ñ Ð³ ÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ð Ø ÔÓ Ð ÚÓ Ö ØØ ÔÔÖÓ ÓÑÑ ÙÒ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ð³ÓÖ Ö Þ ÖÓ ÓÔ Ö Ø ÙÖ R k Ò ¼º¾º µº ÁÐ ÓÒØ ÕÙ ÒØ ÐÐ Ñ ÒØ ÔÔÖÓ Ô Ö ÓÔ Ö Ø ÙÖ ÓÒ Ø ÒØ Ô Ö ÑÓÖ ÙÜ R y,n f = f, R y,k 1 f = Ĥy,k R y,k f, 1 k n, ¼º¾º½¾µ ÔÓÙÖ Ó Ø Ò Ö Ñ Ò Ö ÕÙ Ú Ð ÒØ ˆπ y,n = R y,0 º Ò ½ ØØ Ò Ø ÓÒ Ö ØÖÓ Ö ¼º¾º½¾µ Ô ÖÑ Ø ³ Ø Ð Ö ÙÒ ÓÒØÖРг ÖÖ ÙÖ ÔÓÙÖ ÙÒ Ó Ü Ù ÙÜ Ù ÕÙ ÒØ ÙÖ Ø Ð ÓÒØ ÓÒ Ø Ø fº Ò Ø ÙÒ Ó Ü ÕÙ ÒØ ÙÖ L 2 ¹ÓÔØ Ñ Ð ÒÓÙ Ô ÖÑ Ø ³ Ø Ð Ö ÙÒ Ø ÙÜ ÓÒÚ Ö Ò Ú Ö Þ ÖÓ Ô Ö Ð Ù Ø ÓÖ Ñ ÓÖº Ø ÔÓ Ð ØÖ Ú Ö Ð ÓÒØÖРг ÖÖ ÙÖ ÙÖ Ð ÐØÖ Ô Ö Ð³ ÖÖ ÙÖ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ì ÓÖ Ñ ¼º¾º¾ ½ ËÙÔÔÓ ÓÒ P k Ø Ä Ô ØÞ Ò Ø f Ø ÓÖÒ Ä Ô ØÞ ÒÒ ÓÒØ ÒÙ ÐÓÖ Ð Ü Ø ÙÒ Ù Ø ÔÓ Ø Ú ÓÒ Ø ÒØ (C n j (y)) 0 j n Ø ÐÐ ÕÙ π n f ˆπ n f n Cj n (y) X j ˆX j 2. j=0

25 ¾ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ê Ñ ÖÕÙ ¼º¾º¾ Ä Ô Ò Ò Ò Ð Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÓÒ Ø ÒØ Ö ÐÐ Cj n (y) Ô ÙÚ ÒØ ØÖ Ö Ò Ù ÜÔÐ Ø º º ½ µº Ê Ñ ÖÕÙ ¼º¾º Ä Ö ÙÐØ Ø Ù Ì ÓÖ Ñ ¼º¾º¾ Ö Ò Ù Ð Ó Ü ³ÙÒ ÕÙ Ò¹ Ø ÙÖ L p ¹ÓÔØ Ñ Ð ÔÓÙÖ Ø Ð Ö ÙÒ Ø ÙÜ ÓÒÚ Ö Ò Ð³ ÖÖ ÙÖ Ú Ö Þ ÖÓº Ä Ó Ü ÕÙ Ö Ø ÕÙ Ø Ù Ø Ô Ö Ð Ð Ø Ö Ð Ø Ú Ù ÐÙÐ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ ¹ Ø ÓÒº ¼º¾º¾º Å Ø Ó Ô ÖØ ÙÐ Ö ÓÒØ Ñ Ø Ó ÔÖÓ Ð Ø Ó Ð³ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ø Ù Ø Ô Ö Ð ÐÓ Ö Ò ÒÓÑ Ö º ij Ø ÔÖÓ Ñ Ø Ó Ö ÐÐ Ò Ð Ò Ó Ð ÔÖ Ò Ô ³ ÔÔÖÓ¹ Ö Ð ÐÓ Ô Ö ÙÒ Ñ ÙÖ Ö Ø Ò Ø Ö Ø ÒÙ º ÓÑÑ ÔÓÙÖ Ð ÔÖÓ Ð Ñ ³ ÒØ Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ô Ö Ñ Ø Ó ÅÓÒØ ÖÐÓ ØØ Ñ ÙÖ Ö Ø Ö Ð ÔÓ ÒØ ³ÙÒ Ò¹ Ø ÐÐÓÒ Ð ØÓ Ö ÔÔ Ð Ý Ø Ñ Ô ÖØ ÙÐ º ij Ð ÓÖ Ø Ñ Ù ÐØÖ Ô ÖØ ÙÐ ³ ÔÔÙ Ò Ù Ø ÙÖ Ð ÔÖÓÔ Ø ÓÒ Ò Ð Ø ÑÔ Ù Ý Ø Ñ Ô ÖØ ÙÐ Ò Ø Ð Ñ ÒØ Ù ³ÙÒ ÒØ ÐÐÓÒ Ð ÐÓ Ò Ø Ð µ 0 º ij Ð ÓÖ Ø Ñ Ð ÔÐÙ Ð Ñ ÒØ Ö ÐØÖ Ô ÖØ ÙÐ Ö Ø Ð ÐØÖ ÅÓÒØ ÖÐÓ ÔÓÒ Ö ÔÔ Ð Ù ËÁË ÔÓÙÖ Ë ÕÙ ÒØ Ð ÁÑÔÓÖØ Ò Ë ÑÔÐ Ò Ð ÓÖ Ø Ñº ÈÓÙÖ ÕÙ Ø ³Ó ÖÚ Ø ÓÒ k ÓÒ Ò Ø Ð³ Ø Ñ Ø ÙÖ Π M k f Ô Ö Π M k f = M i=1 wk i f(xi k ) Ó Xi k L(X 0:k ) Ø wk i = g k (Xk i)wi k 1 M i=1 g. k(xk i)wi k 1 Ø Ð ÓÖ Ø Ñ Ò Ø ÚÓ Ö ÑÙÐ Ö Ð ÐÓ Ó ÒØ L(X 0:k ) Õ٠г Ú ÒØ ÔÓÙÚÓ Ö Ö Ö ÙÖ Ú Ñ ÒØ Ö Ð Ò ØÙÖ Ñ Ö ÓÚ ÒÒ Ù Ò Ðº ³ÙÒ ÔÓ ÒØ ÚÙ ÔÖ Ø Õ٠г ØØÖ Ø ØØ Ñ Ø Ó Ö Ò Ð ÔÓ Ð Ø ³ÙÒ Ö ØÙÖ ÕÙ ÒØ ÐÐ Ð ÓÐÙØ ÓÒ Ò ÙØ Ð ÒØ Ð ÕÙ Ø ÓÒ ¼º¾º µ Ø ¼º¾º µº Ò Ø Ø ÒØ ÓÒÒ ÙÒ Ý Ø Ñ Ô ÖØ ÙÐ (X i 0:k ) 1 i M ÐÓÒ L(X 0:k ) Ð ÒØ ÐÐÓÒ (X i 0:k+1 ) 1 i M ÑÙÐ ÐÓÒ Ð ØÖ Ò Ø ÓÒ P k Ô ÖØ Ö (X i 0:k ) 1 i M ÓÒØ ÐÓÒ L(X 0:k+1 ) Ø ³ ÔÖ ¼º¾º µ ÓÒ Ò Ø Ð ÔÖ Ø ÓÒ ÑÔ Ö ÕÙ M Π M k+1 k f = wk i f(xi k+1 ). i=1 ij Ø Ô ÓÖÖ Ø ÓÒ ¼º¾º µ ÒØ ÖÚ ÒØ ÙÖ Ð ÔÓÒ Ö Ø ÓÒ wk i ÔÖ Ô Ö g k Ò ÕÙ ÒÓÙÚ Ù ÔÓ ÒØ ÑÙÐ Ó Ø Ô Ö Ð ÐÙÐ Ð Ú Ð ÙÖ Π M k+1 f = M i=1 g k+1(x i k+1 )wi k f(xi k+1 ) M i=1 g k+1(x i k+1 )wi k = M wk+1 i f(xi k+1 ). i=1 ÆÙÑ Ö ÕÙ Ñ ÒØ Ð Ñ Ø Ó ÓÙ Ö ³ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ö Ò ÔÓÒ Ö Ø ÓÒ ½ º ÈÓÙÖ Ý Ö Ñ Ö Ð ÓÐÙØ ÓÒ Ð ÔÐÙ ÕÙ Ø Ð ÔÐÙ Ö Ô Ò Ù Ò Ð Ð ØØ Ö ØÙÖ

26 ÈÖ Ò Ô ÙÜ Ö ÙÐØ Ø ¾ ÔÖÓÔÓ ³ ÓÙØ Ö ÙÒ Ø Ô Ö ÒØ ÐÐÓÒÒ Ò ³ Ñ Ð ÓÖ Ö Ð³ ÜÔÐÓÖ Ø ÓÒ Ð³ Ô ³ Ø Ø Ô Ö Ð Ô ÖØ ÙÐ ¾¾ ½ º ØÝÔ ³ Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ ÒØ Ð Ú Ö ÒØ ÐÐÓÒÒ ÑÙÐØ ÔÐ Ð Ô ÖØ ÙÐ ÓÖØ ÔÓÒ Ö Ø ÓÒ Ø Ð Ñ Ò Ð ÙØÖ Ð Ø Ö ØÖÓÙÚ ÓÙ ÔÐÙ¹ ÙÖ ÔÔ ÐÐ Ø ÓÒ ÐØÖ Ô ÖØ ÙÐ Ö Ú ÒØ Ö Ø ÓÒ ÐØÖ ÓÓØ Ö Ô ¾ ÓÙ ÐØÖ ÅÓÒØ ÖÐÓ ¼ ÓÒ Ð ÒÓØ Ö ËÁÊ ÔÓÙÖ Ë ÕÙ ÒØ Ð ÁÑÔÓÖØ Ò Ê ÑÔÐ Ò º ¹ Ö ÒØ ØÝÔ ÓÒÚ Ö Ò Ñ Ø Ó ÓÒØ Ø Ð Ò ½ ½ º ÁÐ Ø Ô Ò ÒØ Ò Ö Ñ ÒØ ÓÒÒ Ö ÕÙ Ð ÓÐÙØ ÓÒ Ù Ö ÒØ ÐÐÓÒÒ Ô ÙØ ³ Ú Ö Ö Ò Ù ÒØ Ò ÔÐÙ ÙÖ ÔÖ Ø ÕÙ º ÁÐ ÖÖ Ú Ò Ø ÕÙ³ ÐÐ Ô ÙÚÖ Ð ÔÓÔÙÐ Ø ÓÒ Ô ÖØ ¹ ÙÐ Ò ÓÒ ÒØÖ ÒØ Ð ÒÙ ÙÖ Ô Ù ÔÓ ÒØ º Ä Ø ÐÐ Ø Ú Ø Ò Ö Ù Ø ÓÒ Ô ÖÐ Ò Ö Ò Ô ÖØ ÙÐ Ù ÐØÖ ËÁʺ ÇÒ Ö ÔÓÖØ Ö ½ Ø ÙÜ Ö Ö Ò ÕÙ³ Ð ÓÒØ ÒÒ ÒØ ÔÓÙÖ ÙÒ Ö ÚÙ ÕÙ ÐÕÙ Ú Ö ÒØ Ô ÖÑ ØØ ÒØ Ö ÓÙ Ö ØÝÔ ÔÖÓ Ð Ñ º ¼º ÈÖ Ò Ô ÙÜ Ö ÙÐØ Ø ØØ Ø ÔÖ ÒØ ÕÙ ÐÕÙ ÓÒØÖ ÙØ ÓÒ Ð Ö ÓÐÙØ ÓÒ Ù ÔÖÓ Ð Ñ Ù ÐØÖ Ò ÙØ Ð ÒØ Ð Ñ Ø Ó Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÔØ Ñ Ð º ÆÓÙ ÒÓÙ ÓÑÑ ÒØ Ö ÙÜ ÔÖÓ Ð Ñ Ø ÓÖ ÕÙ ÔÓ Ô Ö Ð Ñ ÓÖ Ø ÓÒ Ð³ ÖÖ ÙÖ Ò Ö ÒØ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ù Ð¹ ØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ø Ð Ú Ö Ø ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ö ÙÐØ Ø Ú Ð³ ÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ ÙÖ Ñ Ò º ØÖ Ú Ð ³ ÖØ ÙÐ Ò ÙÜ Ô ÖØ º Ä ÔÖ Ñ Ö Ø ÓÒ Ö Ð³ ÔÔÖÓ ÓÒ¹ Ñ ÒØ Ñ Ø Ó ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÓÒ ØÖÙ Ø Ô Ö È Ø È Ñ Ò ½ Ò ÙØ Ð ÒØ ÙÒ ÔÔÖÓ Ú ÐÓÔÔ Ñ ÒØ Ù ÔÖ Ñ Ö ÓÖ Ö Ô ØÖ ½µº Ä ÓÑÔ Ö ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ ØØ ÔÔÖÓ Ô Ö Ö ÐРг ÔÔÖÓ ÅÓÒØ ÖÐÓ ÐØÖ Ô ÖØ ÙÐ Ö Ø Ð³Ó Ø Ù Ô ØÖ ¾ Ò Ð ÕÙ Ð ØØ ØÙ Ö ØÖ Ú Ö ÔÐÙ ÙÖ ÑÓ Ð ³ Ø Ø º Ò Ð ÙÜ Ñ Ô ÖØ ÒÓÙ ÒÓÙ ÓÑÑ ÒØ Ö Ð³ÓÔØ Ñ Ø ÓÒ Ð ÔÖÓ ÙÖ Ù ÐØÖ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ô Ö Ð ÑÓÝ Ò Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ÔÖ ÐÙÐ Ó Ø ØÖ Ú Ö Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ³ÙÒ Ô ÖØ Ô ØÖ µ ÓÙ ³ ÙØÖ Ô ÖØ ØÖ Ú Ö Ð ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ù ÐØÖ Ñ Ñ Ô ØÖ µº Ä ÙØ Ò Ð ÔÖ Ñ Ö ÔÔÖÓ Ø Ø ³ Ð ÓÖ Ö ÙÒ Ð ÓÖ Ø Ñ ÐÙÐ ÔÐÙ Ö Ô ØÓÙØ Ò Ø Ð ÒØ ÙÒ Ñ ÓÖ Ø ÓÒ Ø ÒØ Ð³ ÖÖ ÙÖº Ä ÙÜ Ñ Ú Ø ÓÒÒ Ö ÙÒ ÓÐÙØ ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ù ÔÖÓ Ð Ñ ³ Ú ÐÙ Ø ÓÒ ³ÓÔØ ÓÒ Ñ Ö Ò Ò Ð Ö ³ÙÒ Ñ Ö ÚÓÐ Ø Ð Ø ØÓ Ø ÕÙ ÒÓÒ Ó ÖÚ º Ä Ô ØÖ ½ Ø ÑÓØ Ú Ô Ö Ð ØÖ Ú ÙÜ È È Ñ Ø ÈÖ ÒØ Ñ ÕÙ Ù ¹ Ö ÒØ ÓÒ ØÖÙ Ö Ñ Ø ³ÓÖ Ö ½ º Ô Ö Ö Ô ¼º½º¾ Ø ¼º½º µ ÔÓÙÖ Ð ÐÙÐ Ù ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒº ij ÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ÓÖÖ Ø ÙÖ Ø ³ÓÖ Ö ½ Ò Ð ÓÖÑÙÐ Ö ÙÖ Ú ¼º¾º½¾µ ³ Ò Ô Ö ÒØ Ò Ö ÙÐØ Ø ÐÐÝ È Ø ÈÖ ÒØ Ñ Ò ÓÒÒ Ò Ò ÙÜ ÙÐØ Ô Ö ÔÓÙÖ ÓÙØ Ö Ð ÓÖ Ø Ñ ÒÙÑ Ö ÕÙ ÑÔÐ Ñ ÒØ Ð Ý ÒØ ÙÒ ÓÒÚ Ö Ò ØÝÔ ÓÖ Ö ½º ÁÐ ÐÐ Ø ÔÖÓÔÓ Ö ÓÖÖ Ø ÙÖ ³ÙÒ Ô ÖØ Ð ÒÙÑ Ö ÕÙ Ñ ÒØ Ø ³ ÙØÖ Ô ÖØ ÕÙ Ô ÖÑ ØØ ÒØ ³ Ø Ð Ö ÙÒ Ñ Ð ÓÖ Ø ÓÒ Ù ØÝÔ ÓÒÚ Ö Ò º ÆÓÙ ÔÖÓÔÓ ÓÒ ÙÜ Ö ÓÐÙØ ÓÒ ÔÓ Ð Ù

27 ¾ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ÔÖÓ Ð Ñ ÐÓÒ Ð ÝÔÓØ ÙÖ Ð ÑÓ Ð ³ Ø Øº ÌÝÔ ÕÙ Ñ ÒØ ÓÑÑ Ò Ð Ö Ó¹ ÐÙØ ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ö ØÖÓ Ö Ù ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ô ÖÑ Ø ÓÒ ØÖÙ Ö ÙÒ ÕÙ Ð ØØ Ñ Ø Ñ Ò Ö ÕÙ ³ÓÖ Ö ÙÒ Ó Ð Ø ÖÑ ÓÖÖ Ø ÙÖ Ú ÒÒ ÒØ ³ ÓÙØ Ö ÙÜ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ³ÓÖ Ö Þ ÖÓ Ð Ñ Ò Ö ³ÙÒ Ú ÐÓÔÔ Ñ ÒØ Ì ÝÐÓÖº R n f = f, DR n f = Df, ) R k f = E[g k+1 (X k+1, y k+1 )( Rk+1 f(x k+1 + DR k+1 f(ˆx k+1 ), k+1 ˆX k ], 0 k n 1. ¼º º½µ Ò Ð ÙÜ Ð ÓÖ Ø Ñ ÔÖÓÔÓ Ò Ð Ô ØÖ ½ ÒÓÙ Ò ÓÒ Ð³ÓÔ Ö Ø ÙÖ DR k+1 f ÓÑÑ ÙÒ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ³ÓÖ Ö Þ ÖÓ DR k f Ò Ô ÖØ ÒØ ÙÜ Ö ØÙÖ Ö ÒØ ÖÒ Öº Ä ÔÖ Ñ Ö Ð ÓÖ Ø Ñ Ð ÓÖ Ø Ñ ½ ³ ÔÔÙ ÙÖ ÙÒ Ò Ø ÓÒ Ö ÙÖ Ú ÓÒÒ ÒØ DR k Ò ÓÒØ ÓÒ DR k+1 Ð ÙÜ Ñ Ð ÓÖ Ø Ñ ¾ ÙÖ ÙÒ ØÖ Ò ÓÖ¹ Ñ Ø ÓÒ Ð Å ÐÐ Ú Ò DR k ÔÓÙÖ Ð Ö Ö Ö Ò ÓÒØ ÓÒ R k+1 Ø ³ÙÒ ÓÒØ ÓÒ ÔÓ Õ٠гÓÒ Ò Ø º µº ËÓÙ Ð ÝÔÓØ Ô ÖÑ ØØ ÒØ ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ Ø ³ ÙØÖ ÙÖ Ð ÝÒ Ñ ÕÙ Ù Ò Ð ÒÓÙ Ø Ð ÓÒ ÕÙ Ð ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ÐØÖ ˆπ y,n Ù Ø Ð Ñ Ñ Ð ÓÖ ÒØ Ð Ö ÙÐØ Ø Ù Ì ÓÖ Ñ ¼º¾º¾ Ì ÓÖ Ñ ½º º½ Ø ½º º½µº Ò Ð Ô ØÖ ¾ ÒÓÙ Ö ÓÒ ÙÒ ØÙ ÓÑÔ Ö Ø Ú Ð³ ÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ø Ð ÓÒÚ Ö Ò ÒÙÑ Ö ÕÙ ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ú Ð ÐØÖ Ô ÖØ ÙÐ º ÁÐ Ø ÒØ Ö ÒØ ³Ý ÚÓ Ö Ð Ô Ö ÐÐ Ð ÕÙ Ô ÙØ ØÖ Ø ÓÒ ÔØÙ ÐÐ Ñ ÒØ ÒØÖ Ð ÙÜ ÔÔÖÓ º Ô ÖØ Ö Ö ÒØ Ü ÑÔÐ ÑÓ Ð ³ Ø Ø ÕÙ³ÓÒ Ø Ø Ð ÕÙ Ð Ñ Ø Ó ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ³ Ú Ö ÒØ Ò Ø ÖÑ ÓÒÚ Ö Ò Ñ Ñ Ð ÙÖ ÓÑÔÐ Ü Ø ÒÙÑ Ö ÕÙ Ù Ñ ÒØ Ò Ñ Ò ÓÒ ÙÔ Ö ÙÖ ½º È Ö Ö ÔÔÓÖØ ÙÜ Ñ Ø Ó Ô ÖØ ÙÐ ÐÐ ÓÒØ Ð³ Ú ÒØ ÓÒÒ Ö ÙÒ Ø Ñ Ø ÓÒ Ø ÖÑ Ò Ø Ù ÐØÖ Ø ³ Ú Ø Ö Ð ÔÖÓ Ð Ñ ÔÓ Ô Ö Ð Ú Ö Ò ÓÐÙØ ÓÒ Ô ÖØ ÙÐ Ö º Ò Ð Ô ØÖ ÒÓÙ Ø Ò ÓÒ Ð ÒÓØ ÓÒ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÒØÖÓ¹ Ù Ø Ô Ö ÔÓÙÖ Ð ÐØÖ ÑÓ Ð ³ Ø Ø Ö Ø º Ô Ö Ö Ô ¼º¾º½º µ Ù ÐØÖ Ô ³ Ø Ø ÓÒØ ÒÙ Ð ÓÖ Ø Ñ Ø µº Ø Ö Ò Ù ÔÓ Ð Ô Ö Ð³ ÓÔØ ÓÒ Ñ ÒÙÑ Ö ÕÙ ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒº Ò Ø Ô Ö ÓÒ ÔÖ Ò Ô ÔÖ ¹ ØÖ Ø Ñ ÒØ Ó Ò Ð ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ô ÖÑ Ø ØÓ Ö Ù ÔÖ Ð Ð Ò ÔÐÙ ÕÙ ÒØ ÙÖ Ù Ò Ð Ð ÓÒØ ÓÒ ÚÖ Ñ Ð Ò Ú ÐÙ ÙÖ Ð ÔÖÓ Ù Ø Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ù Ò Ð Ø Ð³Ó ÖÚ Ø ÓÒº Ò ÔÖÓ Ø ÒØ Ð³Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÙÖ Ö ÐÐ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ð Ø Ò ÔÓ Ð ÓÒ ØÖÙ Ö ÙÒ Ð ÓÖ Ø Ñ Ò ÒØ Ô ÒØ ÖÚ Ò Ö Ð ÐÙÐ Ð ÚÖ Ñ Ð Ò ÓÒÐ Ò Ø Ô Ö ÓÒ Õ ÙÒØ ÔÐÙ Ö Ô º ij ÖÖ ÙÖ L 1 ÙÖ Ð³ Ø Ñ Ø ÓÒ Ù ÐØÖ Ð ØÓ Ö Π Y,n Ø ÓÒØÖÐ Ô Ö Ð³ ÖÖ ÙÖ ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ð³Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ò Ð Ö Ø Ì ÓÖ Ñ º¾º½µ Ø Ô Ö ÐÐ Ð³Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ø Ù Ò Ð Ò Ð ÓÒØ ÒÙ Ì ÓÖ Ñ º º¾µº ÓÑÑ ÔÓÙÖ Ð Ò Ð Ð ÔÖÓ ÙÖ ÔÖ ØÖ Ø Ñ ÒØ Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ô ÖÑ Ø ³ Ð ¹ Ö Ö Ð³ Ü ÙØ ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ù Ñ ³ Ø Ñ Ø ÓÒº ÐÐ Ô ÖÑ Ø Ù ³ ÒÚ Ö ÙÒ ÔÖ ¹

28 ÈÖ Ò Ô ÙÜ Ö ÙÐØ Ø ¾ ØÖ Ø Ñ ÒØ ÓÑÔÐ Ø Ù ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒº Ø ØÙ Ò ÔÐÙ ÑÔÐ Ø Ð Ò Ð Ô ØÖ ØÖ Ú Ö ÙÒ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ò Ò Ò º ÆÓÙ ÒÓÙ ÓÑÑ ÒØ Ö Ù ÔÖÓ Ð Ñ ³ Ú ÐÙ Ø ÓÒ ³ÓÔØ ÓÒ Ñ Ö Ò Ò Ð Ö ³ÙÒ ÑÓ Ð Ñ Ö ÚÓÐ Ø Ð Ø ØÓ Ø ÕÙ º Ä ÚÓÐ Ø Ð Ø X k Ø ÑÓ Ð ÓÑÑ ÙÒ Ò Ð Å Ö ÓÚ Ò ÓÒØ Ð ÔÖ Ü ³ Ø Y k ÓÒ Ø ØÙ ÙÒ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÖÙ Ø º ÆÓÙ ÓÒÒÓÒ ÙÒ Ö ÓÐÙØ ÓÒ ÒÙÑ Ö ÕÙ Ù ÔÖÓ Ð Ñ Ö Ö Ø ÑÔ ³ ÖÖ Ø Ò Ö Ñ Ö Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÒÓÑÔÐ Ø º ËÓ Ø [ τ ] u 0 = sup τ Tn Y E k=0 f(x k, Y k ) + h(x τ, Y τ ), ¼º º¾µ Ó Tn Y Ø Ð³ Ò Ñ Ð Ø ÑÔ ³ ÖÖ Ø ÔØ Ð ÐØÖ Ø ÓÒ Ó ÖÚ Ø ÓÒ (Fk Y ) = (σ{y 0,...,Y k }) Ú Ð ÙÖ Ò {0,...,n}º Ò ÓÒ Ö ÒØ Ð Ú Ö Ð Z k = (Y k, Π Y,k ) ÔÖÓ Ð Ñ Ø ØÖ Ò ÓÖÑ Ò ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ Ø ÑÔ ³ ÖÖ Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ÓÑÔÐ Ø [ τ ] u 0 = sup τ Tn Y E k=0 ˆf(Z k ) + ĥ(z τ). ¼º º µ Ó Z k Ö ÙÒ Ò Å Ö ÓÚ Ô Ö Ö ÔÔÓÖØ (P, (Fk Y ))º Ä Ö ÓÐÙØ ÓÒ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ Ð Ñ Ò Ö ÐÐÝ Ø È Ò Ø Ò Ö Ò Ù ÔÓ Ð º ÍÒ Ñ ÓÖ Ø ÓÒ Ð³ ÖÖ ÙÖ Ø ÓÒÒ Ô Ö Ð Ì ÓÖ Ñ º º¾º ËÙÖ Ð ÔÐ Ò ÒÙÑ Ö ÕÙ Ø Ü ÑÔÐ Ø ÐÐÙ ØÖ Ô Ö ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ ³ Ú ÐÙ Ø ÓÒ ³ÓÔØ ÓÒ Ñ Ö Ò Ð Ø ÓÒ Ø Ø ÕÙ Ð Ú Ð ÙÖ Ð³ÓÔØ ÓÒ Ò Ó ¹ ÖÚ Ø ÓÒ Ô ÖØ ÐÐ ÓÒÚ Ö Ú Ö ÐÐ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ØÓØ Ð ÕÙ Ò Ð Ø ÐÐ ÕÙ ÒØ ÙÖ Ø Ò Ú Ö + º Ä Ô ØÖ ÔÓÖØ ÙÖ ÙÒ ÖØ Ð Ó¹ Ö Ø Ú Àº È Ñ Ø Ïº ÊÙÒ Ð Ö Ø ÔÙ Ð Ò º Ä ÙØÖ Ô ØÖ ÓÒØ Ð³Ó Ø ÔÖ ¹ÔÙ Ð Ø ÓÒ Ù Ð ÓÖ ØÓ Ö ÈÖÓ ¹ Ð Ø Ø ÅÓ Ð Ð ØÓ Ö º ÌÓÙ Ð Ô ØÖ Ô ÙÚ ÒØ ØÖ ÐÙ Ò Ô Ò ÑÑ ÒØ Ð ÙÒ ÙØÖ Ð Ð Ø ÙÖ Ø ÔÖ ³ ÜÙ Ö Ð Ö Ô Ø Ø ÓÒ Ò Ú Ø Ð Ò Ð Ò Ø ÓÒ Ø ÔÖ Ð Ñ Ò Ö º

29 ¾ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ

30 ÈÖ Ñ Ö Ô ÖØ ÐØÖ Ô Ö ÕÙ ÒØ Ø ÓÒ ¾

31

32 ÔØ Ö ½ Ö Ø ÇÖ Ö Ñ ÈÖ ÔÙ Ð Ø ÓÒ Ù Ð ÓÖ ØÓ Ö ÈÖÓ Ð Ø Ø ÅÓ Ð Ð ØÓ Ö Ì ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÐØ Ö Ò Ñ Ø Ó ½ µ Ö ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ñ Ø Ó ØÓ ÓÐÚ ÒÓÒÐ Ò Ö ÐØ Ö Ò ÔÖÓ Ð Ñ Û Ø Ö Ø Ø Ñ Ó ÖÚ Ø ÓÒ º ÁØ Ö Ð ÓÒ Ó ¹Ð Ò ÔÖ ÔÖÓ Ò Ó ÓÑ Ò Ð Ö Ò ÓÖ Ö ØÓ ÓÒ ØÖÙØ Ø Ö ÙÖ Ú Ñ ÓÖ ÐØ Ö ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒº Ï Ú Ö Ò ÑÔÖÓÚ Ñ ÒØ Ó Ø Ñ Ø Ó Ý Ø Ò Ú ÒØ Ó Ø Ø Ø ÓÒ ÖÝ ÕÙ ÒØ Þ Ö ÔÖÓÔ ÖØݺ Ì Ý Ò Ö ÒØ Ø Ù Ó Ú Ò Ò ÓÖÖ Ø ÓÒ Ø ÖÑ ØÓ Ö Ñ ÓÒ Ô Û Ð Ò Ö ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ º ÓÒÚ Ö Ò Ö ÙÐØ Ö Ú Ò Ò ÓÑÔ Ö ÓÒ Û Ø ÕÙ ÒØ Ð ÅÓÒØ ÖÐÓ Ñ Ø Ó Ñ º ÆÙÑ Ö Ð Ö ÙÐØ Ö ÔÖ ÒØ ÓÖ ÓØ Ô ÖØ ÙÐ Ö Ó Ð Ò Ö Ù Ò ÑÓ Ð Ò ØÓ Ø ÚÓÐ Ø Ð ØÝ ÑÓ Ð º Ã Ý ÛÓÖ ÉÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÒÓÒÐ Ò Ö ÐØ Ö Ò Ó Ò ÔÖ ÔÖÓ Ò Ø Ø ÓÒ ÖÝ ÕÙ ÒØ Þ Ö ØÓ Ø ÚÓÐ Ø Ð ØÝ ÑÓ Ð º ½

33 ¾ Ö Ø ÇÖ Ö Ñ ½º½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ÁÒ Ú Ö Ð ÒØ Ð Ø Ó Ø Ò Ö ÕÙ Ö ØÓ Ø Ñ Ø Ø Ò Ò Ø Ø Ó Ý Ø Ñ Ù Ò ÒÓ Ý Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ó Ø ÚÓÐÙØ ÓÒ ÓÚ Ö Ø Ñ º ÓÑÑÓÒ Ñ ÒÒ Ö ØÓ Ó Ø Ø Ý Ò ÔÔÖÓ Û ÓÒ ØÖÙØ Ø ÔÖÓ Ð ØÝ Ò ØÝ ÙÒØ ÓÒ Ô µ Ó Ø Ø Ø Ø Ú Ò Ø ÓÒ Ø ÓÒ ÐÐÝ ØÓ ÐÐ Ø Ú Ð Ð Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ø ÐÐ Ø Ø º ÁÒ Ø Ù Ò Ð Ò Ö ÐÐ Ð Ó Ø Ã ÐÑ Ò Ã µ ¾½ ½ Ø Ö ÕÙ Ö Ô Ù Ò Ò Ý ÓÑÔÙØ Ò ÕÙ ÒØ ÐÐÝ Ø ØÛÓ Ö Ø ÑÓÑ ÒØ Û Ò Ø ÖÑ Ò Ø Ü ØÐݺ ËÓ Ò Ø Ò ÜÔÐ Ø ÓÐÙØ ÓÒ ÔÖÓÚ º ÍÒ ÓÖØÙÒ Ø ÐÝ Ü ÔØ Ò Ø ÓÖ Ò Û ÓØ Ö Ð Ø Ö Ø Ò Ø Ø Ø Ô ½ Ò ÓÑ ÓØ Ö Ñ Ü Ò Ù Ò ÑÓ ¹ Ð ½ Ø Ö Ù Ù ÐÐÝ ÒÓ ÐÓ ÜÔÖ ÓÒ ØÓ Ø ÔÖÓ Ð Ñ ÓÐÙØ ÓÒº ËÓ Ñ ÒÝ ÒÙÑ Ö Ð Ø Ñ Ø ÓÒ Ú Ò Ù Ø ØÓ Ö ÔÖ ÒØ Ò Ö ÙÖ Ú ÐÝ ÔÖÓ Ù ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ó Ø Ø Ø Ô º ÁÒ Ø ÓÒØ ÜØ ØÛÓ Ö ÒØ ÔÔÖÓ Ò Ñ ÒØ ÓÒ ÖØ Ø Ö ÕÙ Ö Ô Ö Ô¹ Ö ÒØ ÑÔÐ Û ÛÓÙÐ ÔÖÓÚ Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ó Ø ØÖ ÙØ ÓÒ Û Ò Ø Þ ÓÑ Ú ÖÝ Ð Ö ½ Ø ÒÐÙ ÓÖ Ü ÑÔÐ ÓÓØ ØÖ Ô Ý Ò Ñ Ø Ó ¾ ÓÖ Ø ÒØ Ö Ø Ò Ô ÖØ Ð ÐØ Ö º Ë ÓÒ ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ó Ø Ø Ø Ô Ù Ò ÓÖ Ö ØÓ ÓÑ ØÓ Ø Ö Ø Ò Ø º Ø Þ Ó Ø ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÖÓÛ ØÓ Ò Ò ØÝ Ø ÓÛÒ Ø Ø Û Ò ÝÑÔØÓØ ÐÐÝ ÔÔÖÓ Ø ÓÒØ ÒÙÓÙ Ò Ò Ø Ø Ø Ô º À Ö Ø Ð Û ÐÐ Ò Ø Ñ Ø Ò ÓÑ Û Ø Ó Ø ØÓ ÓÑ Ú Ò Ö ÔÓ ÒØ Û Ò Ò Ø Ø Ø Ö Ø ØÖ ÙØ ÓÒº Ì ØÖ ÙØ ÓÒ Û ÐÐ ÔÔÖÓ Ø ÓÒØ ÒÙÓÙ Ô Ø Ö Þ Ø Ð Ö Öº Ì Û Ø ÅÓÒØ ÖÐÓ ÐØ Ö ½ ½ Ù Ò Ö Ò ÓÑ ÑÔÐ ØÓ ÓÑÔÙØ Ö Ò Ø Ã Ø Û Ñ Ø Ó ¾ ÓÖ Ð Ò Ö ÒÓÒ Ù Ò ÑÓ Ð Ù Ò ÔÖ Ò Ö Ò ÓÔØ Ñ Ð ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÐØ Ö Ò ½ Ù Ò Ó Ð Ò ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ ØÓ ÔÖÓ Ù Ò ÓÔØ Ñ Ð ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ó Ø Ø Ø ÔÖÓ Ö Ü ÑÔÐ Ó Ø ÔÔÖÓ º Ì Ø Ò ÕÙ Ó ÓÔØ Ñ Ð ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ó Ö Ò ÓÑ Ú ØÓÖ Ô ÐÐÝ Ù ÙÐ Ò ÔÖÓ Ð Ñ Û Ö Ñ ÒÝ ÜÔ Ø Ø ÓÒ ÓÖ ÓÒ Ø ÓÒ Ð ÜÔ Ø Ø ÓÒ Ò ØÓ ÓÑÔÙØ º ÁØ ÔÔ Ö Ò ÒØ Ñ Ø Ó ØÓ ØÖ Ò ÓÖÑ Ò ÒØ Ö Ð ÒØÓ Ò Ø Û Ø ÙÑ Û Ø ÓÒØÖÓÐÐ Ô¹ ÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ÖÖÓÖº Ï Ò Ò ÓÑ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ó Ø Ø Ò ÕÙ Ò º ÁÒ ÓÑ ÒÙÑ Ö Ð Ñ Ø Ó ØÓ ÓÒ ØÖÙØ ÓÔØ Ñ Ð ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ö ÓÖ ÑÙÐØ Ñ Ò ÓÒ Ð Ù Ò ØÖ ÙØ ÓÒ Ö Ú Òº ÆÓÛ ÓÖ Ø Ô Ø Ñ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ð Ñ Û ØÖ Ø Ö Û Ù Ã ÐÐ ÒÔÙÖ¹ËØÖ Ð ÓÖÑÙÐ ¾ ØÓ Ö Ú ÝÒ Ñ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ò ÓÖÑÙÐ ÐÐÓÛ Ò ØÓ Ø Ñ Ø Ø Ô Ö ÙÖ Ú Ðݺ Ä Ò ½ Ø ÔÔÖÓ Ñ ÔÓ Ð Ø Ù Ó ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ø Ø Ñ Ø Ô Ò ÓÖ Ö ØÓ ÓÑÔÙØ ÓÒ Ø ÓÒ Ð ÜÔ Ø Ø ÓÒ º Ï Û ÐÐ ÐÐ Ø Ð ÓÖ Ø Ñ ÒØÖÓ Ù Ò ½ Ø Þ ÖÓ ÓÖ Ö Ñ º ÁÒ Ø Ô Ô Ö Û Ö ÒØ Ö Ø Ý Ö Ø ÓÖ Ö ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ù Ò ÓÔØ Ñ Ð ÓÖ Ø Ð Ø Ø Ø ÓÒ ÖÝ ÕÙ ÒØ Þ Ö ØÓ Ø Ñ Ø Ø Ö ÕÙ Ö Ô º Ì ÔÔÖÓ Û Ö Ø ÒØÖÓ Ù Ò ÓÖ ÓÐÚ Ò ÓÔØ Ñ Ð ØÓÔÔ Ò Ø Ñ ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ñ ÐÝ ÑÙÐØ ¹ Ø Ñ Ö Ò ÓÔØ ÓÒ

34 ÈÖ Ð Ñ Ò Ö ÔÖ Ò º ÁØ ÑÔÖÓÚ Ø ÓÒÚ Ö Ò Ö Ø Ó Ø Ñ Ø Ó º ÁÒ Ö Ø Ø Ó Ø ÔÖ ÒØ ÓÖ Ô Ø Ñ Ø ÓÒ ÙØ Û Ø Ô Ù Ó¹ÒÙÑ Ö Ð Ñ Û ÒÒÓØ ÑÔÐ Ñ ÒØ Ò ÔÖ Ø º ÇÙÖ Ñ Ö ØÓ ÔÖÓÔÓ ÓÔ Ö Ø Ò Ö Ø ÓÖ Ö Ñ Û ÑÔÖÓÚ Ø ÓÒÚ Ö Ò Ö Ø Ó Ø Þ ÖÓ ÓÖ Ö Ñ ÖÓÑ ÓØ Ø ÓÖ Ø Ð Ò ÔÖ Ø Ð Ú ÛÔÓ ÒØ º Ï Ö Ø ÔÖ ÒØ Ø Ñ Ò Û Ö Û Ý Ø Ø Ò ØÙÖ Ð Ñ ÒÒ Ö ØÓ Ú Ø Ñ Ò Ø ÔÔÖÓÔÖ Ø ÓÖÑÙÐ Ø ÓÒ ØÓ Ø Ð ÖÖÓÖ Ø Ñ Ø º Ì Ò Û ÓÛ ÓÛ ØÓ Ö Ú Ø ÓÖÛ Ö ÓÖÑÙÐ Ø ÓÒ ØÓ ÑÔÐ Ñ ÒØ Ò ÔÖ Ø º Ì Ô Ô Ö ÓÖ Ò Þ ÓÐÐÓÛ Ò Ø ÓÒ Ø ÓÒ Û Ú ÓÑ Ö ÔÖ Ð Ñ Ò Ö ÓÒ ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ò ÐØ Ö Ò º Ì Ø Ö Ò ÓÙÖØ Ø ÓÒ Û ÐÐ Ð Û Ø Ø Ð ÓÖ Ø Ñ Ù Ò Ö Ø ÓÖ Ö Ñ º ÓÒ ÔÖ ÒØ Ø ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ÔÖÓ ÙÖ Ø Ñ Ò Ø Ö Û Ö Ò ÓÖÛ Ö ÓÖÑÙÐ Ø ÓÒ Ò Ò ÐÐÝ ÓÒÚ Ö Ò Ø ÓÖ Ñ º Ì Ò Ø Ø Ø ÓÒ Ø ØÓ ÙÑÑ Ö Þ Ø ÔÖ Ú ÓÙ Ö ÙÐØ Ò ÒÐ Ö Ø Ñ ØÓ Ø Ó ÒÓÖÑ Ð Þ ÐØ Ö º Ò ÐÐÝ ÒÙÑ Ö Ð Ö ÙÐØ Ö ÔÖ ÒØ Ò Ø ÜØ Ø ÓÒ ÒÐÙ Ò ÓÑÔ Ö ÓÒ Û Ø Ô ÖØ Ð Ñ Ø Ó ÓÖ Ú Ö Ð ÑÓ Ð º ÆÓØ Ø ÓÒ p (1, + ) Ü Ö Ð ÒÙÑ Ö. Ò. p ÒÓØ Ö Ô Ø Ú ÐÝ ÙÐ Ò ÒÓÖÑ ÓÒ R d Ò L p ¹ÒÓÖѺ Cb,Lip 1 Ø Ø Ó ÓÒØ ÒÙÓÙ Ö ÒØ Ð ÙÒØ ÓÒ Rd R ÓÙÒ Û Ø ÓÙÒ Ä Ô ØÞ ÓÒØ ÒÙÓÙ Ö Ú Ø Ú Ò Cb k Ø Ø Ó ÓÒØ ÒÙÓÙ k¹ø Ñ ¹ Ö ÒØ Ð ÙÒØ ÓÒ R d R ÓÙÒ Û Ø ÓÙÒ Ö Ú Ø Ú º Ï Û ÐÐ Ð Ó Ò f = sup x R d f(x) Ò [f] Lip = sup x x f(x) f(x ) x x º α > 0 ÒÓØ Ò Ö ÓÒ Ø ÒØ.,. Ø ÙÐ Ò ÒÒ Ö ÔÖÓ ÙØ ÓÒ R d A Ø ØÖ Ò ÔÓ Ó Ø Ö Ð Ñ ØÖ Ü Aº Ò ÐÐÝ (e i ) 1 i d Ø ÒÓÒ Ð ÓÖØ ÓÒÓÖÑ Ð Ó R d º ½º¾ ½º¾º½ ÈÖ Ð Ñ Ò Ö ÉÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÐØ Ö Ò Ñ Ï ÓÒ Ö Ü Ö Ø ÓÖ ÞÓÒ n N Ò ÓÑ ÔÖÓ Ð ØÝ Ô (Ω, F, P)º Ò Ð ÔÖÓ Ò R d ¹Ú ÐÙ Ö Ø Ø Ñ Ò Å Ö ÓÚ Ò (X k ) 0 k n ÚÓÐÚ Ò ÓÖ Ò ØÓ Ø ÓÐÐÓÛ Ò Ò Ð ÕÙ Ø ÓÒ X k+1 = F k+1 (X k, ε k+1 ), 0 k n 1, ½º¾º½µ Û Ö F k : R d R q R d ÓÖ Ð ÙÒØ ÓÒ Ò (ε k ) 1<k n ÕÙ Ò Ó R q ¹Ú ÐÙ Ö Ò ÓÑ Ú Ö Ð Ò Ô Ò ÒØ Ó X 0 º Ì ØÖ ÙØ ÓÒ µ 0 Ó X 0 ÙÔÔÓ ØÓ ÒÓÛÒº ÙÖØ ÖÑÓÖ P k (x, dx ) Û ÐÐ ÒÓØ Ø ÔÖÓ Ð ØÝ ØÖ Ò Ø ÓÒ Ó X k Ò µ 0 f = f(x)µ 0 (dx) and P k f(x) = f(x )P k (x, dx ). Ø Ø Ñ Ø Ô k Y k Ò R d ¹Ú ÐÙ ÒÓ Ý Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ó X k Ñ º Ì ÝÒ Ñ Ó Ø Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÔÖÓ (Y k ) 0 k n Ö Ö Ú Ò Ý ÓÖ Ð ÙÒØ ÓÒ G k : R d R d R q R d

35 Ö Ø ÇÖ Ö Ñ Ó Ø Ø Y k = G k (Y k 1, X k, η k ), 1 k n, ½º¾º¾µ Û Ö (η k ) ÕÙ Ò Ó R q ¹Ú ÐÙ Ö Ò ÓÑ Ú Ö Ð Ò Ô Ò ÒØ Ó σ(x 0, ε k, k 1)º Ï ÙÑ ÓÖ ÓÒÚ Ò Ò Ø Ø Y 0 = 0 Ò Ø Ø ÓÖ Ú ÖÝ 1 k n Ø ØÖ ÙØ ÓÒ Ó Y k Ú Ò X k Ò Y k 1 Ñ Ø ÓÒØ ÒÙÓÙ ÓÒ Ø ÓÒ Ð Ô y g k (Y k 1, X k, y)º Ï ÙÔÔÓ Ò Ø ÓÒ Ø Ø g k Ø Ø ÓÐÐÓÛ Ò Ä Ô ØÞ ÙÑÔØ ÓÒ x, x R d, y, y R d g k (y, x, y ) g k (y, x, y ) [g k ] y,y Lip x x Ò max sup g k (y, x, y ) L y,y < +. 0 k n x R d Ê Ñ Ö ½º¾º½ Ø Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ü Û Û ÐÐ ÖÓÔ Ø Ô Ò ÒÝ Ó [g k ] y,y Lip Ò L y,y Ò (y, y ) ÓÖ ÒÓØ Ø ÓÒ Ð ÓÒÚ Ò Ò º Ì ÔÖÓ Ð Ñ Û Ñ ØÓ ÓÐÚ ØÓ ÓÑÔÙØ Π n f = E[f(X n ) Y 1 = y 1,...,Y n = y n ], ÓÖ ÒÝ Ö ÓÒ Ð ÓÖ Ð ÙÒØ ÓÒ f : R d R Ò Ú Ò Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÕÙ Ò y = (y 1,...,y n )º Í Ò Ã ÐÐ ÒÔÙÖ¹ËØÖ Ð ÓÖÑÙÐ ¾ Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ö Ù ØÓ Ø ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ Ó Ø ÙÒÒÓÖÑ Ð Þ ÐØ Ö π n Ò Ý Ì Ò Π n f = πnf π n1 º π n f = E[f(X n ) n g k (y k 1, X k, y k )]. k=1 Ê Ñ Ö ½º¾º¾ ÓÖ ÓÒÚ Ò Ò Ø Ô Ò ÒÝ Ó Π n Ò π n Ò Ø Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ò ÓÑ ØØ y Ü º ÓÖ Ø Ñ Ö ÓÒ Û Û ÐÐ ÒÓØ g k (x) := g k (y k 1, x, y k ) ÓÖ 1 k n Ò g 0 := 1º Ý ÒØÖÓ Ù Ò Ø ÓÔ Ö ØÓÖ (H k ) 0 k n Ò ÐÓÛ ÕÙ ÒØ Ð Ò Ø ÓÒ Ó Ø ÙÒ¹ ÒÓÖÑ Ð Þ ÐØ Ö π n Ò Ú Òº Æ Ñ ÐÝ ÓÒ Ò ÓÖ Ú ÖÝ x R d { Hk f(x) = g k (x)e[f(x k+1 ) X k = x], 0 k n 1, ½º¾º µ Hnf(x) n = g n (x)f(x), Ø Ò Û Ú π n f = µ 0 H 0 H n nf. ÓÒ ÕÙ ÒØÐÝ Û Ò ÛÖ Ø ÕÙ ÒØ ÐÐÝ Ø Ö Ò Ø ÓÖÛ Ö Û Ý ½º¾º µ U 0 = µ 0 H 0, U k = U k 1 H k, 1 k n 1, ½º¾º µ

36 ÈÖ Ð Ñ Ò Ö ÓÖ Ò Ø Û Ö Û Ý Ó Ø Ø π n f = µ 0 R 0 f = U n 1 H n nfº R n = H n n, R k = H k R k+1, 0 k n 1, ½º¾º µ Ê Ñ Ö ½º¾º ÆÓØ Ø Ø G k Ô Ò ÓÒ X k 1 Ò Ø Ó X k ÓÖ 1 k n Û Ö Ð ØÓ ÓÒ Ö Ø ÓÒ Ø ÓÒ Ð Ô Ó Y k Ú Ò X k 1 Ò Y k 1 º Ï Ò Ø Ò Ò Ö ÒØÐÝ Ø ÓÔ Ö ØÓÖ H k Ó Ø Ø π n f Ø ÐÐ Ø Ý ÓÖÑ ÐÐÝ ÕÙ Ø ÓÒ ½º¾º µº Æ Ñ ÐÝ { Hk f(x) = g k+1 (x)e[f(x k+1 ) X k = x], 0 k n 1, ½º¾º µ Hnf(x) n = f(x). Ì Ò Ñ ½º¾º µ Ò ½º¾º µ Û Ø Ø Ò Û Ò Ø ÓÒ Ó Ø (H k ) ÓÔ Ö ØÓÖ Ö Ø ÐÐ Ú Ð º Ê Ñ Ö ½º¾º Ï Ò G k Ô Ò ÓÒ ÓØ X k 1 Ò X k Û Ò Ð Ó ÔØ Ø Ñ ØÓ Ø ÑÓ R 2d ¹Ú ÐÙ Ò Ð Å Ö ÓÚ Ò Z k = (X k 1, X k ) Ò Ø Ñ Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÔÖÓ Y k º ÁÒ Ø Û Ò Ø Ò Û Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÝÒ Ñ Ḡ k (Y k 1, Z k, η k ) Def = G k (X k 1, Y k 1, X k, η k ). Ï Ù Ø Ò ØÓ Ö ØÓÖ Ø Ø ÕÙ Ø ÓÒ Ó ØÝÔ ½º¾º½µ Ò ½º¾º¾µº Ì ÔÓ ÒØ Ø Ø Ò Ø Ø Ò Ð Ñ Ò ÓÒ ØÛ Ø ÓÖ Ò Ð ÓÒ º Ì Ò ÒÙÑ Ö ÐÐÝ ÓÒ¹ ØÖ Ò Ò Ô ÖØ ÙÐ ÖÐÝ Û Ò Ù Ò Ö ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ñ Ø Ó º ÖÓÑ Ø Ö ÙÖ Ú Ò Ø ÓÒ Ó Ø Ö U k ÓÖ R k Ø ÓÑ Ð Ö Ø Ø Ø Û ÐÐ Ù ÙÐ ØÓ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø X k Ý Ö Ò ÓÑ Ú Ö Ð ˆX k Ø Ò Ò Ø ÒÙÑ Ö Ó Ú ÐÙ Ò ÓÖ Ö ØÓ ØÖ Ò ÓÖÑ ÓÒ Ø ÓÒ Ð ÜÔ Ø Ø ÓÒ Ò Ò Ø Û Ø ÙÑ º Ì ÓÔ Ö Ø ÓÒ ÓÑÑÓÒÐÝ ÐÐ ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ò ÜØ Ò Ú ÐÝ Ù Ò Ò Ð ÔÖÓ Ò Ð ¾ µº Ì ÑÔÓÖ Ö ÐÝ Û ÙÔÔÓ Ø Ø Û Ö Ð ØÓ ÓÒ ØÖÙØ Ù Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ˆX k º Ï Ò Ø Ò Ù ÖÖÓÖ k := X k ˆX k º ÙÖØ Ö Ø Ð ÓÙØ Ø ÖÖÓÖ ÑÓ ÙÐÙ k p p 1 Û ÐÐ Ú Ò Ò Ø Ò ÜØ Ô Ö Ö Ô º ÁÒ ½ Ø ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ˆX k Ö Ù ØÓ ÔÖÓ Ù Ô Û ÓÒ Ø ÒØ ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ó R k º ËÓ Ø Ò ØÙÖ Ð ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ ÔÖÓ ÙÖ Ý ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ò Ò ½º¾º µ ÐÓÛ ÔÔ Ö Þ ÖÓ ÓÖ Ö Ñ º ÁØ Ò ÓÐÐÓÛ Ĥ k f( ˆX k ) = g k ( ˆX k )E[f( ˆX k+1 ) ˆX k ], 0 k n 1, Ĥnf( n ˆX n ) = g n ( ˆX n )f( ˆX ½º¾º µ n ). Ò Ò ˆµ 0 Ø Ö Ø ØÖ ÙØ ÓÒ Ó ˆX 0 Û Ú Ö Ô Ø Ú ÐÝ Ø ÓÐÐÓÛ Ò ÓÖÛ Ö Ò Û Ö Ø Ö Ø Ú Þ ÖÓ ÓÖ Ö ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ñ Û 0 = ˆµ 0 Ĥ 0, Û k = Û k 1 Ĥ k, 1 k n 1, ½º¾º µ

37 Ö Ø ÇÖ Ö Ñ Ò ˆR n = H n n, ˆR k = Ĥ k ˆRk+1, 0 k n 1, ½º¾º½¼µ Ó Ø Ø ˆπ n f = ˆµ 0 ˆR0 f = Û n 1 H n nfº ÓÖÑ ÐÐÝ Ø Ñ Ð ØÐÝ Ö ÒØ ÖÓÑ Ø Ø ÔÖ ÒØ Ò ½ Ø Ò Ø ÓÒ Ó H k ÓÔ Ö ØÓÖ Ö ÒØ Ò Ù Ò Ø Ñ ØÖÙØÙÖ µº Æ Ú ÖØ Ð Ø Þ ÖÓ ÓÖ Ö ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÐØ Ö Ø Ñ ØÓÖ Ø Ð Ö Ñ Ò Ø Ñ º Ì ÓÖÑ Ó Ø Ñ ÐÐÓÛ ØÓ ÔÖÓ Ù Ó ØÐ ÐÝ ÓÑ ÖÖÓÖ ÓÙÒ ÓÖ Û Ö Ð Ó Ø Ø ÙÒØ ÓÒ f Ø Ò Ò Ø ÓÖ Ò Ð Ø ÓÖ Ñ Ø Ð Ò ½ º Ì ÓÖ Ñ ½º¾º½ ÙÑ Ø Ø Ø ØÖ Ò Ø ÓÒ ÖÒ Ð P k Ó Ø Ò Ð Å Ö ÓÚ Ò Ö Ã¹Ä Ô ØÞ ÓÔ Ö ØÓÖ º f : R d R Ä Ô ØÞ [P k f] Lip K[f] Lip º Ì Ò ÓÖ ÒÝ f Ù Ø Ø Hnf n ÓÙÒ Ä Ô ØÞ ÓÒØ ÒÙÓÙ Ò 0 k n Ø Ö Ü Ø ÕÙ Ò Ó ÔÓ Ø Ú ÓÒ Ø ÒØ (C k,n j ) k j n Ù Ø Ø Ò C k,n j α(p, f)l n k Kn j+1 1 K 1 º R k f(x k ) ˆRk f( ˆX k ) p n j=k C k,n j j p ÈÖÓÓ º Ì ÔÖÓÓ Ó Ø Ö ÙÐØ ÐÝ ÔØ ÖÓÑ ½ Ý ÓÒ Ö Ò Ø Ø Ñ ½º¾º½¼µ ÓÒ Ø Ò Ø ÓÒ ½º¾º µ Ó Ø H k ÓÔ Ö ØÓÖ º Ï ÑÔÐÝ Ø Ò ÓÒ Ö¹ Ø ÓÒ Ø Ø Ø Ø Ð Ø Ø Û Û ÐÐ Ú Hnf n Ò Ø Ó fº ÓÖ Ø Ø Ö ÓÒ Ø Ä Ô ØÞ ÓÙÒ ÙÑÔØ ÓÒ Ñ ÓÒ Hnf n Ö Ø Ö Ø Ò ÓÒ fº ÓÖ Ø Ð ÔÖÓÓ ÔÔ Ò Ü ½º º º Ê Ñ Ö ½º¾º Ì Ø ØÖÙØÙÖ ½º¾º½¼µ Ó Ø Þ ÖÓ ÓÖ Ö Ñ Ò Ù ÙÐ Ò Ö ÙÐ Ö ØÝ Ò ÓÙÒ Ò ÙÑÔØ ÓÒ Ú ØÓ Ø Ý Hnf n Ò Ø Ó f ½ µº Ì Ò Ú ÒØ Ô ÖØ ÙÐ ÖÐÝ Û Ò Ø ÓÒ Ø ÓÒ Ð Ô g k Ó ØÓ Þ ÖÓ Ú ÖÝ Ø x + º ÓÖ Ü ÑÔÐ g n (x) = 1 2π exp( yn x 2 2 ) Hnf n Ä Ô ØÞ ÓÒØ ÒÙÓÙ Ò ÓÙÒ ÓÖ f ÓÙÒ Ä Ô ØÞ ÓÒØ ÒÙÓÙ Û ÐÐ ÓÖ ÒÝ Ä Ô ØÞ ÙÒØ ÓÒ f Ù Ø Ø f(x) = O(exp( α x 2 2 )) ÓÖ ÓÑ 0 < α < 1º ÓÖÓÐÐ ÖÝ ½º¾º½ Á P k Ä Ô ØÞ Ò Hnf n ÓÙÒ Ä Ô ØÞ ÓÒØ ÒÙÓÙ Ø Ò Ø Ö Ü Ø ÕÙ Ò Ó ÔÓ Ø Ú ÓÒ Ø ÒØ (Cj n) 0 j n Ù Ø Ø n π n f ˆπ n f Cj n j p. Ä Ø Ù ÒÓÛ Ü Ñ Ò Ø ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÖÖÓÖ k Ò ØÖÝ ØÓ Ø Ð ÓÑ ÓÒÚ Ö Ò Ö Ø ØÓÛ Ö ¼ Ò Û ÓÖÓÐÐ ÖÝ ½º¾º½ Û ÐÐ Ú ÓÒÚ Ö Ò Ö Ø Ó Ø Þ ÖÓ ÓÖ Ö ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÐØ Ö Ø Ñ Ø ÓÒº j=0

38 ÈÖ Ð Ñ Ò Ö ½º¾º¾ ÖÓÙÒ ÓÒ ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ò ÓÔØ Ñ Ð ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ì Ñ Ó ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ø Ò Ø ÓÒ Ó Ö Ò ÓÑ Ú Ö Ð Ø Ò Ò Ø ÒÙÑ Ö Ó Ú ÐÙ Ò R d Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ó Ò R d ¹Ú ÐÙ ÓÒ º ÁÒ Ø Ô Ö Ö Ô Û Û ÐÐ ÔÖ ÒØ Ö ÙÐØ Ù ÙÐ ØÓ ÓÙÖ ÛÓÖ ÙÖØ Ö Ø Ð Ò ÓÙÒ Ò ¾ º Ä Ø X : (Ω, F, P) R d Ö Ò ÓÑ Ú ØÓÖ Ò Ð Ø P X ÒÓØ Ø ÔÖÓ Ð ØÝ ØÖ ÙØ ÓÒº ÔÓ Ø Ú ÒØ Ö N Ò Ü Ð Ø h : R d R d ÓÖ Ð Ñ Ô Ù Ø Ø h(r d ) Nº Ï Ý Ø Ø h(x) N¹ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ó X Ò Ø Ø h(r d ) N¹ÕÙ ÒØ Þ Öº ÓÖ ÓÒÚ ¹ Ò Ò Ø ÙÒØ ÓÒ h Ø Ð Û ÐÐ ÐÐ N¹ÕÙ ÒØ Þ Öº ÆÓÛ Û Ò X L p (Ω) Û Ñ ØÓ ÓÒ ØÖÙØ Ò L p ¹ÓÔØ Ñ Ð N¹ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ó Xº Ì Ø ØÓ Ø ÖÑ Ò Ø ÙÒØ ÓÒ h ÒÝ Û Ñ Ò Ñ Þ Ø L p ¹ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÖÖÓÖº Ì ÑÓÙÒØ ØÓ ÓÐÚ Ò Ø ÓÔØ Ñ Þ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ð Ñ inf{ X h(x) p p, h : R d R d, ÓÖ Ð Ñ Ô ºØº h(r d ) N}. ½º¾º½½µ Ì ÓÔØ Ñ Þ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ð Øµ ÓÒ ÓÐÙØ ÓÒ º ¾ µº ÒÝ Ù ÓÐÙØ ÓÒ h ÐÐ Ò L p ¹ÓÔØ Ñ Ð N¹ÕÙ ÒØ Þ Ö ÓÖ L p ¹ÓÔØ Ñ Ð N¹Ó ÓÓ µº ÙÖØ ÖÑÓÖ ÓÒ ÓÛ Ø Ø L p ¹ÓÔØ Ñ Ð N¹ÕÙ ÒØ Þ Ö Ú ÙÐÐ Þ º h (R d ) = N Ò Û ÒÓØ Γ := h (R d ) = {x 1,...,x N }º ÁØ Ð Ö Ø Ø Ò Ø h Û ÐÐ Ò Ö ÐÝ ÔÖÓ Ø ÓÒ ÓÐÐÓÛ Ò Ø Ò Ö Ø Ò ÓÖ ÖÙÐ ÓÒ Γ º Æ Ñ ÐÝ h (ξ) = N x i 1 Ci (Γ )(ξ) i=1 ½º¾º½¾µ Û Ö (C i (Γ )) 1 i N ÐÐ Ø ÎÓÖÓÒÓ Ö Ñ Ó Γ Ñ ÙÔ ÓÖ Ð Ô ÖØ Ø ÓÒ Ó R d Ø Ý Ò C i (Γ ) {ξ R d s.t. ξ x i = min 1 k N ξ xk }. ÓÒ ÕÙ Ò Ø Ò Ù L p ¹Ñ Ò ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ÖÖÓÖ ÓÖ L p ¹ ØÓÖØ ÓÒµ Ö D X,p N := X h (X) p p = min 1 i N X xi p p. ÓÖ Ò ØÓ ¾ D X,p N ØÖ ØÐݵ Ö Ò ÕÙ Ò ÓÒÚ Ö Ò ØÓ ¼ Û Ò N + º ÙÖØ ÖÑÓÖ Ø Ö Ø Ó ÓÒÚ Ö Ò Ó D X,p N ØÓÛ Ö ¼ ÖÙÐ Ý ÓÖ³ Ì ÓÖ Ñ Ì ÓÖ Ñ ½º¾º¾ ¾ µ ÙÑ Ø Ø R d ξ p+η P X (dξ) < + ÓÖ ÓÑ η > 0º Ì Ò lim N (N p d D X,p N ) = J p,d ϕ d d+p Û Ö P X (dξ) = φ(ξ)λ d (dξ) + µ(dξ) µ λ d λ d Ä Ù Ñ ÙÖ ÓÒ R d µ Ò ÓÖ Ú ÖÝ q R + g q := ( g q (u)du) 1 q º

39 Ö Ø ÇÖ Ö Ñ Ì Ø ÓÖ Ñ ÓÑ Ò Û Ø ÓÖÓÐÐ ÖÝ ½º¾º½ Ø Ð ÓÒÚ Ö Ò Ö Ø Ö ÙÐØ ÓÖ Ø ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Þ ÖÓ ÓÖ Ö Ñ ½º¾º µº ÆÓÛ Ð Ø Ù ÒØÖÓ Ù Ò ÑÔÓÖØ ÒØ ÔÖÓÔ ÖØÝ Ó ÕÙ Ö Ø ÓÔØ Ñ Ð ÕÙ ÒØ Þ Ö ÈÖÓÔÓ Ø ÓÒ ½º¾º½ ËØ Ø ÓÒ ÖÝ ÕÙ ÒØ Þ Ö ÔÖÓÔ ÖØݵ Á ˆX L 2 ¹ÓÔØ Ñ Ð N¹ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ó X Ø Ò Ø Ø Ø ÓÒ ÖÝ ÕÙ ÒØ Þ Ö ÔÖÓÔ ÖØÝ Ú Ö º Æ Ñ ÐÝ E[X ˆX] = ˆX. ½º¾º½ µ Ì ÔÖÓÔ ÖØÝ Ó Ö Ø ÐÔ ØÓ ÔÔÖ Ø Ø ÕÙ Ð ØÝ Ó ÓÑ Ø Ñ Ø ÓÒ º Ì ÓÛÒ Ò ÙÖØ Ö Ø Ð Ò ÓÖ ÒÙÑ Ö Ð ÒØ Ö Ø ÓÒ Ò Ò ÓÖ ÓÔØ Ñ Ð ØÓÔÔ Ò ÔÖÓ Ð Ñ º ÌÓ ÐÐÙ ØÖ Ø Ø ÔÓ ÒØ Ý ÓÖØ Ü ÑÔÐ Ø Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ó ÔÔÖÓÜ Ñ Ø Ò f(x) Ý f( ˆX) Û Ò f Cb 2 º Ï Ú ÓÖ ÓÑ ξ (X, ˆX) f(x) f( ˆX) = Df( ˆX), D 2 f(ξ). ËÓ ˆX Ø Ø ÓÒ ÖÝ N¹ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ó X Û Ú E[f(X) ˆX] f( ˆX) = Df( ˆX), E[ ˆX] E[ D 2 f(ξ) ˆX] E[f(X) ˆX] f( ˆX) p 1 2 D2 f, p 1 2 D2 f 2 2p Ï Ø Ø ÓÛ Ò ØÓ Ø Ø Ø ÓÒ ÖÝ ÕÙ ÒØ Þ Ö ÔÖÓÔ ÖØÝ ½º¾º½ µ Û Ù ØÓ Ò ÓÒ ÓÖ Ö Ò Ø Ñ Ø ÓÒ Ó ØÐ Ðݺ ØÓ ÓÙÖ ÐØ Ö Ò ÔÖÓ Ð Ñ Û Ö ÒØ Ö Ø Ò ÕÙ ÒØ Þ Ò Ø Å Ö ÓÚ Ò (X k ) 0 k n º Ï ÑÙ Ø ØØÐ Ø Ø Ô 0 k n ÕÙ ÒØ Þ Ö Þ N k Ò Ò L p ¹ÓÔØ Ñ Ð N k ¹ ÕÙ ÒØ Þ Ö Ó X k ÒÓØ Γ k = {x 1 k,...,xn k k }º ÓÒ ÕÙ ÒØÐÝ Û Ò ( ˆX k ) Ò L p ¹ÓÔØ Ñ Ð (N k )¹ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ó Ø ÔÖÓ (X k ) Ý N k ˆX k = x i k 1 C i (Γ k )(X k ), for 0 k n. i=1 ½º¾º½ µ Ø Ö ÙÐØ Ò ÔÖÓ ( ˆX k ) 0 k n ÒÓ ÐÓÒ Ö Å Ö ÓÚ Ò Ø ÔÖÓ ÙÖ ÐÐ Ñ Ö Ò Ð ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ ½ Ó Ø ÔÖÓ (X k )º Æ Ú ÖØ Ð Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÓÒ Ó Ø ØÖ Ò Ø ÓÒ ÖÒ Ð P k Ó Ø Ò ÔÖÓÚ Ý Ø ÓÐÐÓÛ Ò ØÖ Ò Ø ÓÒ ÔÖÓ Ð ØÝ Ø ÖÑ p ij k = P[ ˆX k+1 = x j k+1 ˆX k = x i k ], i {1,...,N k} Ò j {1,...,N k+1 }. ÓÖ 0 k < n Ò i {1,...,N k } Û Û ÐÐ ÒÓØ N k+1 P k f(x i k ) = E[f( ˆX k+1 ) ˆX k = x i k ] = ½ ÅÓÖ Ø Ð ÓÒ ÔÖÓ ÕÙ ÒØ Þ Ø ÓÒ Ö Ú Ò Ò ½ º j=1 f(x j k+1 )pij k.

Ê ÙÐ Ø ÓÒ Ö Ò Ð Ý Ø Ñ ØÖ Ù Ö Ø ØÙÖ Ø Ð ÓÖ Ø Ñ Ö Ö Ï ÙØ Ð Ø ÙÐØ ÆÓØÖ ¹ Ñ Ä È Ü Æ ÑÙÖ Ð ÕÙ Û ÙØ Ð Ò Óº ÙÒ Ôº º Ê ÙÑ º ij ÑÔÓÖØ Ò Ð ÓÖ Ø Ñ Ö Ô ÖØ Ø ÓÒ Ö Ò Ð Ý Ø Ñ ØÖ Ù Ò³ Ø ÔÐÙ ÑÓÒØÖ Öº Ò Ø Ð Ó Ü ³ÙÒ ØÝÔ

Plus en détail

Î ÐÙ Ø Ê Ñ ÙÖ Ô Ø Ð ÓÒÓÑ ÕÙ µ Ð Ê ÓÙÐ Ø ² Ì ÖÖÝ ÊÓÒ ÐÐ ÖÓÙÔ Ê Ö ÇÔ Ö Ø ÓÒÒ ÐÐ Ö Ø ÄÝÓÒÒ Ñ Ð ÐºÖ ÓÙÐ ØÖ ØÐÝÓÒÒ º Ö Ø ÖÖݺÖÓÒ ÐÐ Ö ØÐÝÓÒÒ º Ö ÈÐ Ò Ð³ ÒØ ÖÚ ÒØ ÓÒ ½º ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ÓÒ ÔÖÓÔÖ Ø Î ÐÙ ¹ Ø¹Ê Ä Ü

Plus en détail

ÍÒ Ú Ö Ø ËØÖ ÓÙÖ Á ÙÐØ Ë Ò ÓÒÓÑ ÕÙ Î ÄÍ ÌÁÇÆ ÅÈÁÊÁÉÍ Ë Å ÆÁËÅ Ë ÌÊ ÆËÅÁËËÁÇÆ Ë ÀÇ Ë ÇÆ Å ÆÌ Í Ì ÆÇÆ ÇÆ Å ÆÌ Í Î ÊË Ä Ë Å Ê À Ë ÇÍÊËÁ ÊË Ì ÔÖ ÒØ ÔÓÙÖ Ð³Ó Ø ÒØ ÓÒ Ù Ø ØÖ ÓØ ÙÖ Ä³ÍÒ Ú Ö Ø ËØÖ ÓÙÖ Á ÈÖ ÒØ

Plus en détail

Ï Í Å Ò Ò ÁÒØ Ö¹Ë Ø Ò ÐÝ Ù ÓÑÔÓÖØ Ñ ÒØ ÍØ Ð Ø ÙÖ ÁÑÔ Ø ÁÑÑ Ø ÁÒØ Ö Ø Ï Í Å Ò Ò Í Ö Ú ÓÙÖ Ò ÐÝ Û Ø ÁÑÑ Ø ÁÑÔ Ø º Å Ð ½ ¾µ ź Ì Ö ½µ Ⱥ ÈÓÒ Ð Ø ½µ ½µ ÄÁÊÅÅ ÍÅÊ ÆÊË ¼ ½ ½ ÊÙ ¾ ÅÓÒØÔ ÐÐ Ö Ü Ö Ò ¾µ Ä ÓÖ ØÓ

Plus en détail

Ê ÔÔÓÖØ Ø Ù ÐÐ ÙÑ Î Ð ÓÒ ¾ Ù Ò ¾¼¼¼ Ì Ð Ñ Ø Ö Á ÓÖ Ð ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ ½ ÈÖ ÒØ Ø ÓÒ Ð Ó Ø ¾ Ä ÓÑ Ò ³ Ø Ú Ø ¾º½ Ñ Ò ØÖ Ø ÓÒ Ý Ø Ñ Ð³ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ º º º º º º º º º º º ¾º¾ Ö Ø ØÙÖ Ö ÙÜ ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ º º º º º º º º

Plus en détail

ÓÐ ÓØÓÖ Ð Å Ø Ñ Ø ÕÙ Ë Ò Ø Ì ÒÓÐÓ Ð³ÁÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ ÁÒ ÓÖÑ Ø ÕÙ Í Ê ÁÅ ÓÖÑ Ð Ø ÓÒ ÓÒÒ Ò ÓÙÑ ÒØ Ö Ø ÓÒÒ Ò ÓÒ ÔØÙ ÐРг ³ÓÒØÓÐÓ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð Ö ÔØ ÓÒ ÓÙÑ ÒØ Ù ÓÚ Ù Ð ÌÀ Ë ÔÖ ÒØ Ø ÓÙØ ÒÙ ÔÙ Ð ÕÙ Ñ ÒØ Ð Å Ö ¾¼¼ ÔÓÙÖ

Plus en détail

Ì ÖÖÝ ÅÓÝ ÙÜ ÖÓÙÔ Å Ë ÂÙ ÐÐ Ø ¾¼¼¾ Ì Ò ÕÙ ÑÙÐØ ÒØ ÔÓÙÖ Ð Ö ÙØ ÓÒ Ð³ ÑÔÐ Ø ÓÒ Ð Ñ Ò Ò ÙÒ Ò ÐÓ Ø ÕÙ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ð³ Ò Ù ØÖ ÓÖ Ø Ö Ö Ø ÙÖ ÈÖÓ º Ö Ñ ¹ Ö Ó¹ Ö Ø ÙÖ ÈÖÓ º ËÓÔ ³ ÑÓÙÖ ÈÖÓ º ÖÒ Ö Ô Ò ÈÖÓÔÓ Ø ÓÒ Ø ÓØÓÖ

Plus en détail

ÍÒ Ú Ö Ø ÅÓÒØÖ Ð ÍÒ ÑÓ Ð ÙÒ ÓÖÑ ÔÓÙÖ Ð ÑÓ Ð Ø ÓÒ Ø Ð Ñ Ø ÑÓ Ð Ø ÓÒ ³ÙÒ Ñ ÑÓ Ö ³ ÒØÖ ÔÖ Ô Ö ÇÐ Ú Ö Ö Ô ÖØ Ñ ÒØ ³ Ò ÓÖÑ Ø ÕÙ Ø Ö Ö ÓÔ Ö Ø ÓÒÒ ÐÐ ÙÐØ ÖØ Ø Ò Ì ÔÖ ÒØ Ð ÙÐØ ØÙ ÙÔ Ö ÙÖ Ò ÚÙ Ð³Ó Ø ÒØ ÓÒ Ù Ö È

Plus en détail

Vérification d invariants de systèmes paramétrés par superposition

Vérification d invariants de systèmes paramétrés par superposition Université defranche-comté École doctorale Sciences Pour l Ingénieur et Microtechniques U.F.R. des Sciences et Techniques Vérification d invariants de systèmes paramétrés par superposition THÈSE présentée

Plus en détail

ÍÒ Ú Ö Ø Ö ÒÓ Ê Ð ÌÓÙÖ ÓÐ ÓØÓÖ Ð Ë ÒØ Ë Ò Ø Ì ÒÓÐÓ ÒÒ ÍÒ Ú Ö Ø Ö ¾¼¼¾¹¾¼¼ BLOIS CHINON ÌÀ Ë ÈÇÍÊ Ç Ì ÆÁÊ Ä Ê Ç Ì ÍÊ Ä³ÍÆÁÎ ÊËÁÌ ÌÇÍÊË ÔÐ Ò ÁÒ ÓÖÑ Ø ÕÙ ÔÖ ÒØ Ø ÓÙØ ÒÙ ÔÙ Ð ÕÙ Ñ ÒØ Ô Ö Æ ÓÐ Ä ÊÇ À Ð Ñ Ö

Plus en détail

P etit pat hw o rk de ombinatoire énumérative Mireille Bousquet-Mélou, CNRS, LaBRI, Bo rdeaux http://www.lab ri.fr/ b ousquet

P etit pat hw o rk de ombinatoire énumérative Mireille Bousquet-Mélou, CNRS, LaBRI, Bo rdeaux http://www.lab ri.fr/ b ousquet Ô Ø ÛÓÖ È Ø Ø ÓÑ Ò ØÓ Ö ÒÙÑ Ö Ø Ú Å Ö ÐÐ ÓÙ Õ٠عŠÐÓÙ ÆÊË Ä ÊÁ ÓÖ ÙÜ ØØÔ»»ÛÛÛºÐ Ö º Ö» ÓÙ ÕÙ Ø Ä ÓÑ Ò ØÓ Ö ÒÙÑ Ö Ø Ú ººº ³ ØÕÙÓ ÈÓÙÖÕÙÓ ÓÑÑ ÒØ ÇÅÈÌ Ê κ ij ÖØ ÓÑÔØ Ö Ô Ðغ Ø Ð ÖÐ ÒÓÑ Ö Ö Ö ÒÓÑ Ö Ö ÒÓÑ

Plus en détail

ÇÆ ÈÌÁÇÆ Ì Ê ÄÁË ÌÁÇÆ ³ÍÆ ÈÈÄÁ ÌÁÇÆ ËÌÁÇÆ Ê Ë Í Ë ÇÅÈÇË ÆÌË Ê È ÊÌÁË Ô Ö ÅÓ Ñ Ö Þ Ñ ÑÓ Ö ÔÖ ÒØ Ù Ô ÖØ Ñ ÒØ Ñ Ø Ñ Ø ÕÙ Ø ³ Ò ÓÖÑ Ø ÕÙ Ò ÚÙ Ð³Ó Ø ÒØ ÓÒ Ù Ö Ñ ØÖ Ò ÅºËºµ ÍÄÌ Ë Ë Á Æ Ë ÍÆÁÎ ÊËÁÌ ËÀ Ê ÊÇÇÃ

Plus en détail

Ä Ù Ù ÊÇÇÌ Ö ÔÓÙÖ Ä ÒÙÜ Ö ÙÑ Ö º ÙÑ Ä ÒÙܺ ͺÇÖ Ö º ÙÑ Ö Ò ÜºÓÖ Î Ö ÓÒ ¾º ¾½ Ë ÔØ Ñ Ö ½ Ì Ð Ñ Ø Ö ½ ÈÖ Ñ ÙÐ ½ ½º½ À ØÓ Ö Ù º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º

Plus en détail

¹ËÁÊ ¹ Ê ÔÔÓÖØ Ø ÈÖÓ Ø Ä Ò Ø Ê Ô ÖØ Ø ÓÒ Ö Ö Ò Ó Ò Æ Ó Ò Ö Ñ ÒØ ÀÙ ÖØ Æ Ë ÔØ Ñ Ö ¾¼¼¾ ¾ Ì Ð Å Ø Ö ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ½ Ø Ø Ð³ ÖØ ½ ½º½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º

Plus en détail

ÈÖÓ Ö ÑÑ Ø ÓÒ Ò Â Ú Ü Ò Ö Å ½ ÔØ Ñ Ö ¾¼½ Ì Ñ Ø Ö ½ ÆÓØ ÓÙÖ ¾ ½º½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ½º½º½ À Ó ÏÓÖ º º º

Plus en détail

z x h ÙÖ ½ ÓÑØÖ Ù ÔÖÓÐѺ ½º ÁØÖÓÙØÓ ÁÐ Ø ÓÙ ÕÙ Ù ÓÙ Ó ÔÖÓÖ ÓØ Ý ØÑ Æ ÔÓÙÖ ÔÖ Ð³Ö ÚÙ Ð Ó ÂÖÐ ÂÖÐ ½½µ ÓØ ÐÖÑØ ÙØÐ ÔÓÙÖ ÑÓÖØÖ Ð ÐÔÓØ Ð ÔÓÖØ Ù ÔÖÓÖ ÓØ Ú ÓÑÑ Ý ØÑ ÔÖÓØØÓ ÓØÖ ÚÓÖ ÔÖ ÜÑÔÐ ÖÑ ² ÇÙÑÖ ½ ÓÙ ÐÙ ²

Plus en détail

Ä ÇÊ ÌÇÁÊ ÈÀ ËÁÉÍ ÌÀ ÇÊÁÉÍ ÍÆÁÎ ÊËÁÌ ÈÁ ÊÊ ÌÅ ÊÁ ÍÊÁ ij ÇÄ ÆÇÊÅ Ä ËÍÈ ÊÁ ÍÊ ÌÀ Ë Ç ÌÇÊ Ì Ä³ÍÆÁÎ ÊËÁÌ È ÊÁË ËÔ Ð Ø ÈÀ ËÁÉÍ ÌÀ ÇÊÁÉÍ Ë Ö ÄÇÊ ÆË ÔÖ ÒØ Ô Ö Ç Ì ÍÊ Ä³ÍÆÁÎ ÊËÁÌ È ÊÁË ÔÓÙÖÓ Ø Ò ÖÐ Ö ÇÀ Ê Æ ÌÄÇ

Plus en détail

STATUTS DE L ASSOCIATION. Association régie par par la Loi du 1 er juillet 1901

STATUTS DE L ASSOCIATION. Association régie par par la Loi du 1 er juillet 1901 STATUTS DE L ASSOCIATION Association régie par par la Loi du 1 er juillet 1901 Statuts adoptés par l Assemblée Générale Extraordinaire du dimanche 1 er avril 2007 ËØ ØÙØ Ð³ Ó Ø ÓÒ ÖØ Ð ÔÖ Ñ Ö¹ ÒÓÑ Ò Ø

Plus en détail

La voix en images : comment l évaluation objectivée par logiciel permet d optimiser la prise en charge vocale

La voix en images : comment l évaluation objectivée par logiciel permet d optimiser la prise en charge vocale La voix en images : comment l évaluation objectivée par logiciel permet d optimiser la prise en charge vocale Stéphanie Perriere To cite this version: Stéphanie Perriere. La voix en images : comment l

Plus en détail

Système de diffusion d information pour encourager les PME-PMI à améliorer leurs performances environnementales

Système de diffusion d information pour encourager les PME-PMI à améliorer leurs performances environnementales Système de diffusion d information pour encourager les PME-PMI à améliorer leurs performances environnementales Natacha Gondran To cite this version: Natacha Gondran. Système de diffusion d information

Plus en détail

2 20 e Journées Bases de Données Avancées (BDA 2004). 1. Introduction

2 20 e Journées Bases de Données Avancées (BDA 2004). 1. Introduction arxiv:0704.3501v1 [cs.db] 26 Apr 2007 Conception d un banc d essais décisionnel : ÖÓÑ º ÖÑÓÒØÙÒ Ú¹ÐÝÓÒ¾º Ö Jérôme Darmont Fadila Bentayeb Omar Boussaïd ERIC Université Lumière Lyon 2 5 avenue Pierre Mendès-France

Plus en détail

Budget Constrained Resource Allocation for Non-Deterministic Workflows on a IaaS Cloud

Budget Constrained Resource Allocation for Non-Deterministic Workflows on a IaaS Cloud Budget Constrained Resource Allocation for Non-Deterministic Workflows on a IaaS Cloud Eddy Caron, Frédéric Desprez, Adrian Muresan, Frédéric Suter To cite this version: Eddy Caron, Frédéric Desprez, Adrian

Plus en détail

Étude des formes de pratiques de la gymnastique sportive enseignées en EPS à l école primaire

Étude des formes de pratiques de la gymnastique sportive enseignées en EPS à l école primaire Étude des formes de pratiques de la gymnastique sportive enseignées en EPS à l école primaire Stéphanie Demonchaux To cite this version: Stéphanie Demonchaux. Étude des formes de pratiques de la gymnastique

Plus en détail

Sylvain Meille. Étude du comportement mécanique du plâtre pris en relation avec sa microstructure.

Sylvain Meille. Étude du comportement mécanique du plâtre pris en relation avec sa microstructure. Étude du comportement mécanique du plâtre pris en relation avec sa microstructure Sylvain Meille To cite this version: Sylvain Meille. Étude du comportement mécanique du plâtre pris en relation avec sa

Plus en détail

DELIBERATION N CP 13-639

DELIBERATION N CP 13-639 CONSEIL REGIONAL D ILE DE FRANCE 1 CP 13-639 DELIBERATION N CP 13-639 DU 17 OCTOBRE 2013 La politique sociale régionale La politique régionale pour les personnes en situation de handicap Cinquième affectation

Plus en détail

Condition inf-sup pour l Elément Fini de Taylor-Hood È ¾ -iso-è ½

Condition inf-sup pour l Elément Fini de Taylor-Hood È ¾ -iso-è ½ Condition inf-sup pour l Elément Fini de Taylor-Hood È ¾ -iso-è ½ Patrick Ciarlet et Vivette Girault ciarlet@ensta.fr & girault@ann.jussieu.fr ENSTA & Laboratoire Jacques-Louis Lions, Paris 6 Condition

Plus en détail

Commande Prédictive. J. P. Corriou. LSGC-ENSIC-CNRS, Nancy. e-mail : corriou@ensic.inpl-nancy.fr

Commande Prédictive. J. P. Corriou. LSGC-ENSIC-CNRS, Nancy. e-mail : corriou@ensic.inpl-nancy.fr Commande Prédictive J P Corriou LSGC-ENSIC-CNRS, Nancy e-mail : corriou@ensicinpl-nancyfr Ý Consigne Trajectoire de référence Ý Ö Réponse Ý Horizon de prédiction À Ô ¹ Ù ¹ Temps Entrée Ù Horizon de commande

Plus en détail

statique J. Bertrand To cite this version: HAL Id: jpa-00237017 https://hal.archives-ouvertes.fr/jpa-00237017

statique J. Bertrand To cite this version: HAL Id: jpa-00237017 https://hal.archives-ouvertes.fr/jpa-00237017 Quelques théorèmes généraux relatifs à l électricité statique J. Bertrand To cite this version: J. Bertrand. Quelques théorèmes généraux relatifs à l électricité statique. J. Phys. Theor. Appl., 1874,

Plus en détail

Peut-on perdre sa dignité?

Peut-on perdre sa dignité? Peut-on perdre sa dignité? Eric Delassus To cite this version: Eric Delassus. Peut-on perdre sa dignité?. 2013. HAL Id: hal-00796705 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00796705 Submitted

Plus en détail

Cours d analyse numérique SMI-S4

Cours d analyse numérique SMI-S4 ours d analyse numérique SMI-S4 Introduction L objet de l analyse numérique est de concevoir et d étudier des méthodes de résolution de certains problèmes mathématiques, en général issus de problèmes réels,

Plus en détail

3. Conditionnement P (B)

3. Conditionnement P (B) Conditionnement 16 3. Conditionnement Dans cette section, nous allons rappeler un certain nombre de définitions et de propriétés liées au problème du conditionnement, c est à dire à la prise en compte

Plus en détail

Compte-rendu de Hamma B., La préposition en français

Compte-rendu de Hamma B., La préposition en français Compte-rendu de Hamma B., La préposition en français Badreddine Hamma To cite this version: Badreddine Hamma. Compte-rendu de Hamma B., La préposition en français. Revue française de linguistique appliquée,

Plus en détail

Program Analysis and Transformation: From the Polytope Model to Formal Languages

Program Analysis and Transformation: From the Polytope Model to Formal Languages Program Analysis and Transformation: From the Polytope Model to Formal Languages Albert Cohen To cite this version: Albert Cohen. Program Analysis and Transformation: From the Polytope Model to Formal

Plus en détail

Les intermédiaires privés dans les finances royales espagnoles sous Philippe V et Ferdinand VI

Les intermédiaires privés dans les finances royales espagnoles sous Philippe V et Ferdinand VI Les intermédiaires privés dans les finances royales espagnoles sous Philippe V et Ferdinand VI Jean-Pierre Dedieu To cite this version: Jean-Pierre Dedieu. Les intermédiaires privés dans les finances royales

Plus en détail

Sur le grossissement des divers appareils pour la mesure des angles par la réflexion d un faisceau lumineux sur un miroir mobile

Sur le grossissement des divers appareils pour la mesure des angles par la réflexion d un faisceau lumineux sur un miroir mobile Sur le grossissement des divers appareils pour la mesure des angles par la réflexion d un faisceau lumineux sur un miroir mobile W. Lermantoff To cite this version: W. Lermantoff. Sur le grossissement

Plus en détail

Jean-Luc Archimbaud. Sensibilisation à la sécurité informatique.

Jean-Luc Archimbaud. Sensibilisation à la sécurité informatique. Sensibilisation à la sécurité informatique Jean-Luc Archimbaud To cite this version: Jean-Luc Archimbaud. Sensibilisation à la sécurité informatique. lieux en France, 1997, pp.17. École

Plus en détail

L indice de SEN, outil de mesure de l équité des systèmes éducatifs. Une comparaison à l échelle européenne

L indice de SEN, outil de mesure de l équité des systèmes éducatifs. Une comparaison à l échelle européenne L indice de SEN, outil de mesure de l équité des systèmes éducatifs. Une comparaison à l échelle européenne Sophie Morlaix To cite this version: Sophie Morlaix. L indice de SEN, outil de mesure de l équité

Plus en détail

Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues

Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues Département de Mathématiques École polytechnique Remise en forme mathématique 2013 Suite de Cauchy Soit (X, d) un espace métrique. Une suite

Plus en détail

Notes de lecture : Dan SPERBER & Deirdre WILSON, La pertinence

Notes de lecture : Dan SPERBER & Deirdre WILSON, La pertinence Notes de lecture : Dan SPERBER & Deirdre WILSON, La pertinence Gwenole Fortin To cite this version: Gwenole Fortin. Notes de lecture : Dan SPERBER & Deirdre WILSON, La pertinence. 2006.

Plus en détail

Chapitre 3. Algorithmes stochastiques. 3.1 Introduction

Chapitre 3. Algorithmes stochastiques. 3.1 Introduction Chapitre 3 Algorithmes stochastiques 3.1 Introduction Les algorithmes stochastiques sont des techniques de simulation numériques de chaînes de Markov, visant à résoudre des problèmes d optimisation ou

Plus en détail

Dessin assisté par ordinateur en lycée professionnel

Dessin assisté par ordinateur en lycée professionnel Dessin assisté par ordinateur en lycée professionnel Bernard Dauga To cite this version: Bernard Dauga. Dessin assisté par ordinateur en lycée professionnel. Bulletin de l EPI (Enseignement Public et Informatique),

Plus en détail

4. Martingales à temps discret

4. Martingales à temps discret Martingales à temps discret 25 4. Martingales à temps discret 4.1. Généralités. On fixe un espace de probabilités filtré (Ω, (F n ) n, F, IP ). On pose que F contient ses ensembles négligeables mais les

Plus en détail

Chapitre 3. Mesures stationnaires. et théorèmes de convergence

Chapitre 3. Mesures stationnaires. et théorèmes de convergence Chapitre 3 Mesures stationnaires et théorèmes de convergence Christiane Cocozza-Thivent, Université de Marne-la-Vallée p.1 I. Mesures stationnaires Christiane Cocozza-Thivent, Université de Marne-la-Vallée

Plus en détail

Capacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34

Capacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34 Capacité d un canal Second Théorème de Shannon Théorie de l information 1/34 Plan du cours 1. Canaux discrets sans mémoire, exemples ; 2. Capacité ; 3. Canaux symétriques ; 4. Codage de canal ; 5. Second

Plus en détail

AGROBASE : un système de gestion de données expérimentales

AGROBASE : un système de gestion de données expérimentales AGROBASE : un système de gestion de données expérimentales Daniel Wallach, Jean-Pierre RELLIER To cite this version: Daniel Wallach, Jean-Pierre RELLIER. AGROBASE : un système de gestion de données expérimentales.

Plus en détail

Premier réseau social rugby

Premier réseau social rugby Premier réseau social rugby Rugbygeneration.com est le premier site de la communauté autour de Rugby. Dédié à tous les fans de rugby et les amateurs de toutes générations. Rugby? Échanger, rester en contact,

Plus en détail

Quantification Scalaire et Prédictive

Quantification Scalaire et Prédictive Quantification Scalaire et Prédictive Marco Cagnazzo Département Traitement du Signal et des Images TELECOM ParisTech 7 Décembre 2012 M. Cagnazzo Quantification Scalaire et Prédictive 1/64 Plan Introduction

Plus en détail

Sharp interface limit of an Allen-Cahn equation with conservation of the mass

Sharp interface limit of an Allen-Cahn equation with conservation of the mass Sharp interface limit of an Allen-Cahn equation with conservation of the mass Matthieu Alfaro and Pierre Alifrangis, I3M, Université de Montpellier 2, CC051, Place Eugène Bataillon, 34095 Montpellier Cedex

Plus en détail

ASR1 TD7 : Un microprocesseur RISC 16 bits

ASR1 TD7 : Un microprocesseur RISC 16 bits {Â Ö Ñ º ØÖ Ý,È ØÖ ºÄÓ Ù,Æ ÓÐ ºÎ ÝÖ Ø¹ ÖÚ ÐÐÓÒ} Ò ¹ÐÝÓÒº Ö ØØÔ»»Ô Ö Óº Ò ¹ÐÝÓÒº Ö» Ö Ñ º ØÖ Ý»¼ Ö½» ASR1 TD7 : Un microprocesseur RISC 16 bits 13, 20 et 27 novembre 2006 Présentation générale On choisit

Plus en détail

Espérance conditionnelle

Espérance conditionnelle Espérance conditionnelle Samy Tindel Nancy-Université Master 1 - Nancy Samy T. (IECN) M1 - Espérance conditionnelle Nancy-Université 1 / 58 Plan 1 Définition 2 Exemples 3 Propriétés de l espérance conditionnelle

Plus en détail

3 Approximation de solutions d équations

3 Approximation de solutions d équations 3 Approximation de solutions d équations Une équation scalaire a la forme générale f(x) =0où f est une fonction de IR dans IR. Un système de n équations à n inconnues peut aussi se mettre sous une telle

Plus en détail

Comptabilité à base d activités (ABC) et activités informatiques : une contribution à l amélioration des processus informatiques d une banque

Comptabilité à base d activités (ABC) et activités informatiques : une contribution à l amélioration des processus informatiques d une banque Comptabilité à base d activités (ABC) et activités informatiques : une contribution à l amélioration des processus informatiques d une banque Grégory Wegmann, Stephen Nozile To cite this version: Grégory

Plus en détail

Les Champs Magnétiques

Les Champs Magnétiques Les Champs Magnétiques Guillaume Laurent To cite this version: Guillaume Laurent. Les Champs Magnétiques. École thématique. Assistants de prévention, Paris, France. 2014, pp.31. HAL Id:

Plus en détail

Sur la transformation de l électricité statique en électricité dynamique

Sur la transformation de l électricité statique en électricité dynamique Sur la transformation de l électricité statique en électricité dynamique E. Bichat To cite this version: E. Bichat. Sur la transformation de l électricité statique en électricité dynamique. J. Phys. Theor.

Plus en détail

Probabilités et statistique. Benjamin JOURDAIN

Probabilités et statistique. Benjamin JOURDAIN Probabilités et statistique Benjamin JOURDAIN 11 septembre 2013 2 i ii À Anne Préface Ce livre est issu du polycopié du cours de probabilités et statistique de première année de l École des Ponts ParisTech

Plus en détail

Capes 2002 - Première épreuve

Capes 2002 - Première épreuve Cette correction a été rédigée par Frédéric Bayart. Si vous avez des remarques à faire, ou pour signaler des erreurs, n hésitez pas à écrire à : mathweb@free.fr Mots-clés : équation fonctionnelle, série

Plus en détail

Apprentissage non paramétrique en régression

Apprentissage non paramétrique en régression 1 Apprentissage non paramétrique en régression Apprentissage non paramétrique en régression Résumé Différentes méthodes d estimation non paramétriques en régression sont présentées. Tout d abord les plus

Plus en détail

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que Introduction. On suppose connus les ensembles N (des entiers naturels), Z des entiers relatifs et Q (des nombres rationnels). On s est rendu compte, depuis l antiquité, que l on ne peut pas tout mesurer

Plus en détail

Modèles et Méthodes de Réservation

Modèles et Méthodes de Réservation Modèles et Méthodes de Réservation Petit Cours donné à l Université de Strasbourg en Mai 2003 par Klaus D Schmidt Lehrstuhl für Versicherungsmathematik Technische Universität Dresden D 01062 Dresden E

Plus en détail

MATHS FINANCIERES. Mireille.Bossy@sophia.inria.fr. Projet OMEGA

MATHS FINANCIERES. Mireille.Bossy@sophia.inria.fr. Projet OMEGA MATHS FINANCIERES Mireille.Bossy@sophia.inria.fr Projet OMEGA Sophia Antipolis, septembre 2004 1. Introduction : la valorisation de contrats optionnels Options d achat et de vente : Call et Put Une option

Plus en détail

!" #$# % *(!( % (+#$#, ) ( 5- % % 2! $!!!!87777777777!!!!8777777 -% %. / 0 1 ' 2% %. (3 4 562( % 4 5

! #$# % *(!( % (+#$#, ) ( 5- % % 2! $!!!!87777777777!!!!8777777 -% %. / 0 1 ' 2% %. (3 4 562( % 4 5 Bulletin d adhésion au contrat groupe Responsabilité Civile Professionnelle n B1302525PNPI souscrit par AMAVIE pour le compte exclusif des écoles accréditées.!" #$# % &%!'(" "()' ( *(!( % (+#$#, ) -% %.

Plus en détail

Exercices - Polynômes : corrigé. Opérations sur les polynômes

Exercices - Polynômes : corrigé. Opérations sur les polynômes Opérations sur les polynômes Exercice 1 - Carré - L1/Math Sup - Si P = Q est le carré d un polynôme, alors Q est nécessairement de degré, et son coefficient dominant est égal à 1. On peut donc écrire Q(X)

Plus en détail

Calcul différentiel sur R n Première partie

Calcul différentiel sur R n Première partie Calcul différentiel sur R n Première partie Université De Metz 2006-2007 1 Définitions générales On note L(R n, R m ) l espace vectoriel des applications linéaires de R n dans R m. Définition 1.1 (différentiabilité

Plus en détail

Suites numériques 4. 1 Autres recettes pour calculer les limites

Suites numériques 4. 1 Autres recettes pour calculer les limites Suites numériques 4 1 Autres recettes pour calculer les limites La propriété suivante permet de calculer certaines limites comme on verra dans les exemples qui suivent. Propriété 1. Si u n l et fx) est

Plus en détail

Précision d un résultat et calculs d incertitudes

Précision d un résultat et calculs d incertitudes Précision d un résultat et calculs d incertitudes PSI* 2012-2013 Lycée Chaptal 3 Table des matières Table des matières 1. Présentation d un résultat numérique................................ 4 1.1 Notations.........................................................

Plus en détail

Famille continue de courbes terminales du spiral réglant pouvant être construites par points et par tangentes

Famille continue de courbes terminales du spiral réglant pouvant être construites par points et par tangentes Famille continue de courbes terminales du spiral réglant pouvant être construites par points et par tangentes M. Aubert To cite this version: M. Aubert. Famille continue de courbes terminales du spiral

Plus en détail

MÉTHODE DE MONTE CARLO.

MÉTHODE DE MONTE CARLO. MÉTHODE DE MONTE CARLO. Alexandre Popier Université du Maine, Le Mans A. Popier (Le Mans) Méthode de Monte Carlo. 1 / 95 PLAN DU COURS 1 MÉTHODE DE MONTE CARLO 2 PROBLÈME DE SIMULATION Théorème fondamental

Plus en détail

8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles. f : R 2 R (x, y) 1 x 2 y 2

8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles. f : R 2 R (x, y) 1 x 2 y 2 Chapitre 8 Fonctions de plusieurs variables 8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles Définition. Une fonction réelle de n variables réelles est une application d une partie de R

Plus en détail

Fiches explicatives. La Convention Collective des Assistants Maternels du Particulier Employeur

Fiches explicatives. La Convention Collective des Assistants Maternels du Particulier Employeur Table des Matières La Convention Collective des Assistants Maternels du Particulier Employeur Fiches explicatives Ce document a été réalisé par l APEGE Il peut être copié/diffusé sans restriction sous

Plus en détail

Al attention du praticien et des étudiants, nous avons développé

Al attention du praticien et des étudiants, nous avons développé Chapitre 15 Applications informatiques Al attention du praticien et des étudiants, nous avons développé deux applications informatiques téléchargeables gratuitement sur le site www.digilex.ch. La première

Plus en détail

Raisonnement distribué dans un environnement de type Pair-à-Pair

Raisonnement distribué dans un environnement de type Pair-à-Pair Actes JNPC 04 Raisonnement distribué dans un environnement de type Pair-à-Pair P. Adjiman P. Chatalic F. Goasdoué M.-C. Rousset L. Simon adjiman,chatalic,fg,mcr,simon @lri.fr Résumé Dans un système d inférence

Plus en détail

1348 Louvain-la-Neuve TVA BE0428.750.985 RPM Nivelles

1348 Louvain-la-Neuve TVA BE0428.750.985 RPM Nivelles I I I S S C C 1348 Louvain-la-Neuve TVA BE0428.750.985 RPM Nivelles Louvain-la-Neuve, le 13 avril 2015 Cher Actionnaire, Concerne: Assemblée Générale Ordinaire et Spéciale du 13 mai 2015 à 10h00 Nous avons

Plus en détail

Les déterminants du volume d aide professionnelle pour. reste-à-charge

Les déterminants du volume d aide professionnelle pour. reste-à-charge Les déterminants du volume d aide professionnelle pour les bénéficiaires de l APA à domicile : le rôle du reste-à-charge Cécile Bourreau-Dubois, Agnès Gramain, Helen Lim, Jingyue Xing, Quitterie Roquebert

Plus en détail

Probabilités III Introduction à l évaluation d options

Probabilités III Introduction à l évaluation d options Probabilités III Introduction à l évaluation d options Jacques Printems Promotion 2012 2013 1 Modèle à temps discret 2 Introduction aux modèles en temps continu Limite du modèle binomial lorsque N + Un

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables et changements de variables

Fonctions de plusieurs variables et changements de variables Notes du cours d'équations aux Dérivées Partielles de l'isima, première année http://wwwisimafr/leborgne Fonctions de plusieurs variables et changements de variables Gilles Leborgne juin 006 Table des

Plus en détail

Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles

Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles Denis Vekemans R n est muni de l une des trois normes usuelles. 1,. 2 ou.. x 1 = i i n Toutes les normes de R n sont équivalentes. x i ; x 2

Plus en détail

RDV E-commerce 2013 Mercredi 6 Mars, Technopark

RDV E-commerce 2013 Mercredi 6 Mars, Technopark RDV E-mm 2013 Md 6 M, Thpk Smm 1 P q E 2 Q x p? 3 Q v? 4 d é d 2 0 1 5 p 2 0 1 3 6 h g 7 d f é 1 Pq E-mm? Pq S E-Cmm? D d d Md IT XCOM gé dp 2009 phé E-mm.m F à mhé p, XCOM h d déd E-mm, Pm éq, E-Mkg Chff

Plus en détail

Sur certaines séries entières particulières

Sur certaines séries entières particulières ACTA ARITHMETICA XCII. 2) Sur certaines séries entières particulières par Hubert Delange Orsay). Introduction. Dans un exposé à la Conférence Internationale de Théorie des Nombres organisée à Zakopane

Plus en détail

Un SIG collaboratif pour la recherche historique Partie. Partie 1 : Naissance et conception d un système d information géo-historique collaboratif.

Un SIG collaboratif pour la recherche historique Partie. Partie 1 : Naissance et conception d un système d information géo-historique collaboratif. Un SIG collaboratif pour la recherche historique Partie 1 : Naissance et conception d un système d information géo-historique collaboratif Claire-Charlotte Butez, Francesco Beretta To cite this version:

Plus en détail

AOT 13. et Application au Contrôle Géométrique

AOT 13. et Application au Contrôle Géométrique AOT 13 Géométrie Différentielle et Application au Contrôle Géométrique Frédéric Jean Notes de cours Édition 2011/2012 ii Table des matières 1 Variétés différentiables 1 1.1 Variétés différentiables............................

Plus en détail

MA6.06 : Mesure et Probabilités

MA6.06 : Mesure et Probabilités Année universitaire 2002-2003 UNIVERSITÉ D ORLÉANS Olivier GARET MA6.06 : Mesure et Probabilités 2 Table des matières Table des matières i 1 Un peu de théorie de la mesure 1 1.1 Tribus...............................

Plus en détail

2008/03. La concentration des portefeuilles : perspective générale et illustration

2008/03. La concentration des portefeuilles : perspective générale et illustration 2008/03 La concentration des portefeuilles : perspective générale et illustration Olivier Le Courtois Professeur de finance et d assurance UPR Economie, Finance et Gestion EMLYON Christian Walter Actuaire

Plus en détail

Coefficients binomiaux

Coefficients binomiaux Probabilités L2 Exercices Chapitre 2 Coefficients binomiaux 1 ( ) On appelle chemin une suite de segments de longueur 1, dirigés soit vers le haut, soit vers la droite 1 Dénombrer tous les chemins allant

Plus en détail

TESTS PORTMANTEAU D ADÉQUATION DE MODÈLES ARMA FAIBLES : UNE APPROCHE BASÉE SUR L AUTO-NORMALISATION

TESTS PORTMANTEAU D ADÉQUATION DE MODÈLES ARMA FAIBLES : UNE APPROCHE BASÉE SUR L AUTO-NORMALISATION TESTS PORTMANTEAU D ADÉQUATION DE MODÈLES ARMA FAIBLES : UNE APPROCHE BASÉE SUR L AUTO-NORMALISATION Bruno Saussereau Laboratoire de Mathématiques de Besançon Université de Franche-Comté Travail en commun

Plus en détail

Calcul Stochastique pour la finance. Romuald ELIE

Calcul Stochastique pour la finance. Romuald ELIE Calcul Stochastique pour la finance Romuald ELIE 2 Nota : Ces notes de cours sont librement inspirées de différentes manuels, polycopiés, notes de cours ou ouvrages. Citons en particulier ceux de Francis

Plus en détail

Loi d une variable discrète

Loi d une variable discrète MATHEMATIQUES TD N : VARIABLES DISCRETES - Corrigé. P[X = k] 0 k point de discontinuité de F et P[X = k] = F(k + ) F(k ) Ainsi, P[X = ] =, P[X = 0] =, P[X = ] = R&T Saint-Malo - nde année - 0/0 Loi d une

Plus en détail

Introduction à la statistique non paramétrique

Introduction à la statistique non paramétrique Introduction à la statistique non paramétrique Catherine MATIAS CNRS, Laboratoire Statistique & Génome, Évry http://stat.genopole.cnrs.fr/ cmatias Atelier SFDS 27/28 septembre 2012 Partie 2 : Tests non

Plus en détail

La complémentaire santé : une généralisation qui

La complémentaire santé : une généralisation qui La complémentaire santé : une généralisation qui n efface pas les inégalités Thibaut De Saint Pol, François Marical To cite this version: Thibaut De Saint Pol, François Marical. La complémentaire santé

Plus en détail

Les mathématiques de la finance Université d été de Sourdun Olivier Bardou olivier.bardou@gdfsuez.com 28 août 2012 De quoi allons nous parler? des principales hypothèses de modélisation des marchés, des

Plus en détail

ANNALES SCIENTIFIQUES DE L É.N.S.

ANNALES SCIENTIFIQUES DE L É.N.S. ANNALES SCIENTIFIQUES DE L É.N.S. Y. KATZNELSON Sur les algèbres dont les éléments non négatifs admettent des racines carrées Annales scientifiques de l É.N.S. 3 e série, tome 77, n o 2 (1960), p. 167-174.

Plus en détail

Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles

Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles Université de Nice-Sophia Antipolis Mémoire de Master 1 de Mathématiques Année 2006-2007 Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles Auteurs : Clémence MINAZZO - Kelsey RIDER Responsable

Plus en détail

aux différences est appelé équation aux différences d ordre n en forme normale.

aux différences est appelé équation aux différences d ordre n en forme normale. MODÉLISATION ET SIMULATION EQUATIONS AUX DIFFÉRENCES (I/II) 1. Rappels théoriques : résolution d équations aux différences 1.1. Équations aux différences. Définition. Soit x k = x(k) X l état scalaire

Plus en détail

Conditions générales relatives à l offre d adoption d Office 365

Conditions générales relatives à l offre d adoption d Office 365 Page 1 sur 29 Conditions générales relatives à l offre d adoption d Office 365 Le présent document expose en détail l offre d adoption d Office 365 («Offre»). Il prévoit notamment des exigences et obligations

Plus en détail

Équations d amorçage d intégrales premières formelles

Équations d amorçage d intégrales premières formelles Équations d amorçage d intégrales premières formelles D Boularas, A Chouikrat 30 novembre 2005 Résumé Grâce à une analyse matricielle et combinatoire des conditions d intégrabilité, on établit des équations

Plus en détail

Implémentation de Nouveaux Elements Finis dans Life et Applications

Implémentation de Nouveaux Elements Finis dans Life et Applications 1 Département Informatique et Mathématiques Appliquées Année Universitaire 29-21 Rapport de stage Implémentation de Nouveaux Elements Finis dans Life et Applications Présenté par Abdoulaye Samake M1 Mathématiques

Plus en détail

Cours d introduction à la théorie de la détection

Cours d introduction à la théorie de la détection Olivier J.J. MICHEL Département EEA, UNSA v1.mars 06 olivier.michel@unice.fr Laboratoire LUAN UMR6525-CNRS Cours d introduction à la théorie de la détection L ensemble du document s appuie très largement

Plus en détail

Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables

Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables Guy Desaulniers Département de mathématiques et de génie industriel École Polytechnique de Montréal Automne 2014 Table des matières

Plus en détail

Cours de méthodes de scoring

Cours de méthodes de scoring UNIVERSITE DE CARTHAGE ECOLE SUPERIEURE DE STATISTIQUE ET D ANALYSE DE L INFORMATION Cours de méthodes de scoring Préparé par Hassen MATHLOUTHI Année universitaire 2013-2014 Cours de méthodes de scoring-

Plus en détail

Contrôle stochastique d allocation de ressources dans le «cloud computing»

Contrôle stochastique d allocation de ressources dans le «cloud computing» Contrôle stochastique d allocation de ressources dans le «cloud computing» Jacques Malenfant 1 Olga Melekhova 1, Xavier Dutreilh 1,3, Sergey Kirghizov 1, Isis Truck 2, Nicolas Rivierre 3 Travaux partiellement

Plus en détail