Je suis la Mort

Vertaald door Aude Pasquier

Personnage bienveillant et attentionné, la Mort va chercher tous ceux qui vont mourir – vieux ou jeunes, insectes ou éléphants. Son rôle est indispensable, parce que sans elle il n'y aurait pas assez de place pour que de nouvelles vies puissent voir le jour. La Mort accomplit sa tâche avec le plus de soin et de douceur possible. Elle fait partie de la vie, de l’amour, et de nous tous.

Je suis la Mort fait partie d’un triptyque avec Je suis la Vie et Je suis le Clown. Ensemble, ils répondent à des questions fondamentales d’une manière aussi belle que poétique. Des livres sincères et empreints d’une grande douceur.


Paperback - In het Frans 14,90 €

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Gegevens


Uitgever
Versant Sud
Auteur
Elisabeth Helland Larsen,
Illustraties van
Marine Schneider,
Vertaald door
Aude Pasquier,
Collectie
Taal
Frans
Categorie uitgever
> Filosofie, letteren, taalkunde en geschiedenis > Talen, taalwetenschap en letterkunde > Frans
Categorie uitgever
> Filosofie, letteren, taalkunde en geschiedenis > Filosofie > Fundamentele levensbeschouwingen
Onix Audience Codes
02 Children/juvenile
Voor het eerst gepubliceerd
27 maart 2019

Paperback


Publicatie datum
01 januari 1996
ISBN-13
9782870160466
Omvang
Aantal pagina's hoofdinhoud : 128
Code
9782870160466
Gewicht
240 grams
Aanbevolen verkoopprijs
15,00 €
ONIX XML
Version 2.1, Version 3

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Inhoud


1 Introduction `a la pr´ediction de Séries temporelles 1

1.1 D´efinitions, notations et exemples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2 Analyse, mod´elisation et pr´ediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.3 Organisation de la th`ese et contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2 Mod`eles, s´election de structure et pr´ediction `a long terme 7

2.1 Mod`eles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1.1 Comment s’y retrouver parmi les nombreux mod`eles? . . . . . . . . 7

2.1.2 Quantification vectorielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.1.3 Les cartes auto-organis´ees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.1.4 Les r´eseaux `a fonctions radiales de base . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2 S´election de structure de mod`eles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.2.1 Crit`eres de mesure de l’erreur de g´en´eralisation . . . . . . . . . . . . 17

2.2.2 M´ethodes de validation et de cross-validation . . . . . . . . . . . . . 18

2.2.3 Bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2.2.4 Fast-bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2.3 Pr´ediction `a long terme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

2.4 R´esum´e du chapitre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

3 Double Quantification Vectorielle 31

3.1 Pr´ediction par Double Quantification Vectorielle . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.2 Cartes auto-organis´ees et Séries temporelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.3 La Double Quantification Vectorielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.3.1 Phase d’apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.3.2 Phase de pr´ediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

3.3.3 Pr´ediction `a long terme par Double Quantification Vectorielle . . . . 39

3.4 Commentaires sur la Double Quantification Vectorielle . . . . . . . . . . . . 41

3.5 Stabilit´e `a long terme de la Double Quantification Vectorielle . . . . . . . . 42

3.5.1 Rappels sur les chaˆınes deMarkov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.5.2 Preuve de stabilit´e `a long terme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.5.3 Port´ee du r´esultat de stabilit´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.6 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

3.6.1 Santa Fe A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

3.6.2 Série polonaise ´electrique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

3.6.3 CATS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

3.7 Pr´ediction r´ecursive, pr´ediction directe : discussion sur les performances `a long terme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

3.8 M´ethodes proches de la Double Quantification Vectorielle . . . . . . . . . . 68

3.8.1 Double Quantification et RBFN locaux . . . . . . . . . . . . . . . . 68

3.8.2 DoubleMatrice des Transitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

3.9 R´esum´e du chapitre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

4 L’importance de la s´election du d´elai dans la construction de r´egresseurs 75

4.1 Analyse de Séries temporelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

4.2 Construction de r´egresseurs et choix du d´elai . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

4.3 Le clustering de r´egresseurs est-il significatif? . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

4.4 Crit`eres de comparaison pour distributions de prototypes . . . . . . . . . . 79

4.5 Comparaison de distributions de prototypes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

4.6 Distance `a la Diagonale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

4.7 S´election de d´elai et comparaison de distributions de prototypes . . . . . . . 88

4.8 Caract`ere significatif du clustering : enseignements . . . . . . . . . . . . . . 90

4.9 R´esum´e du chapitre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

5 S´election du d´elai en haute dimension 93

5.1 Reconstruction de l’espace de phase : la th´eorie . . . . . . . . . . . . . . . . 93

5.1.1 D´efinitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

5.1.2 Th´eor`emes fondamentaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

5.1.3 M´ethodes d’estimation de la dimension intrins`eque . . . . . . . . . . 95

5.2 S´election du d´elai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

5.2.1 S´election lin´eaire du d´elai par autocorr´elation . . . . . . . . . . . . . 98

5.2.2 S´election non lin´eaire du d´elai par information mutuelle . . . . . . . 99

5.2.3 Vers une g´en´eralisation de l’autocorr´elation et de l’information mutuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100

5.3 Autocorr´elation et information mutuelle `a deux variables : les limites . . . . 102

5.4 D´elai par autocorr´elation d’ordre sup´erieur . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

5.5 D´elai par information mutuelle en haute dimension . . . . . . . . . . . . . . 107

5.6 D´elai par Distance `a la Diagonale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

5.7 S´election multiple de d´elais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

5.7.1 Comparaison en termes de d´elais s´electionn´es . . . . . . . . . . . . . 114

5.7.2 Comparaison en termes de pr´ediction . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

5.7.3 Analyse des observations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

5.7.4 En pratique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

5.8 R´esum´e du chapitre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124

6 Conclusion et perspectives 127

A Séries temporelles utilis´ees 131

A.1 Série SunSpot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

A.2 Série Santa Fe A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

A.3 Série Polonaise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

A.4 Série CATS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

A.5 Série Lorenz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134

A.6 Série MarcheAl´eatoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134

A.7 Série Rossler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135

A.8 Série AR3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

Liste des publications 137

R´ef´erences 140