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Capacités de Choquet finies et profinies

Pablo DartnellGérard Michon — 1998

Annales de l'institut Fourier

On définit les capacités de Choquet dans le cas fini en utilisant une forme bilinéaire non dégénérée associée à la base de Choquet. On montre que, dans le cas fini, une capacité de Choquet est la donnée d’un convexe de mesure qu’on caractérise. Le cas profini, issu des arbres, est obtenu par passage à la limite projective du cas fini. Sur les capacités profinies, on définit une forme bilinéaire dont le rapport avec l’intégration, dans des cas simples, est étudié.

Simple Monte Carlo integration with respect to Bernoulli convolutions

David M. GómezPablo Dartnell — 2012

Applications of Mathematics

We apply a Markov chain Monte Carlo method to approximate the integral of a continuous function with respect to the asymmetric Bernoulli convolution and, in particular, with respect to a binomial measure. This method---inspired by a cognitive model of memory decay---is extremely easy to implement, because it samples only Bernoulli random variables and combines them in a simple way so as to obtain a sequence of empirical measures converging almost surely to the Bernoulli convolution. We give explicit...

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