Équation différentielle stochastique

Une équation différentielle stochastique est une généralisation de la notion d'équation différentielle prenant en compte un terme de bruit blanc.



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Une équation différentielle stochastique (EDS) est une généralisation de la notion d'équation différentielle prenant en compte un terme de bruit blanc. Les EDS permettent de modéliser des trajectoires aléatoires, tels des cours de bourse ou les mouvements de particules soumises à des phénomènes de diffusion. Elle permettent aussi de traiter théoriquement ou numériquement des problèmes issus de la théorie des équations aux dérivées partielles.

Les domaines d'application des EDS sont vastes : physique, biologie, dynamique des populations, écologie, mathématiques financières, traitement du signal, théorie du contrôle, ...

Quelques approches et définitions informelles

Les EDS comme trajectoires de particules

Le mouvement brownien, appelé ainsi en hommage au botaniste Robert Brown, décrit le mouvement d'une particule soumise à une illimitété de chocs en des temps particulièrement courts, et ses trajectoires sont erratiques. Elles ont les propriétés suivantes :

En d'autres termes, la dynamique de la particule est la même quelle que soit sa position dans l'espace, et si on tourne les coordonnées de l'espace avec une rotation, un mouvement brownien reste un mouvement brownien : la particule évolue dans un environnement homogène et isotrope.

La notion d'EDS sert à décrire le mouvement d'une particule dans un milieu dont les propriétés physiques peuvent fluctuer, en créant deux effets :

En combinant ces deux effets, nous pouvons écrire

X(t+\delta t)\approx \sigma(X(t))\xi
+\mu(X(t)) \delta t,

ξ est une gaussienne normale centrée de covariance l'identité. On vérifie aisément que

\mathbb{E}[X(t+\delta t)|X(t)]=\mu \delta t

et

\mathbb{E}[(X(t+\delta t)-\mathbb{E}[X(t+\delta t)|X(t)])ˆ2]
=\sigma(X(t))\sigma(X(t))ˆ{\mathrm{T}}\delta t.

En partant de 0, et si on somme les accroissements entre kδt et (k + 1) δt, alors nous obtenons

X(t)\approx \sum_{k=0}ˆ{\lfloor T/\delta t\rfloor}
\sigma(X(t))\xi_k +\mu(X(t)) \delta t,

où ne faisons l'hypothèse que les variables gaussiennes ξk sont indépendantes, ce qui est assez raisonnable si nous souhaitons garder la propriété de Markov, c'est-à-dire l'indépendance de la loi des positions futures de la particule après t comparé aux instant antérieurs à t. Nous pouvons prendre pour ξk les accroissements successifs d'un mouvement brownien.

Avec la théorie des intégrales stochastiques, nous pouvons faire tendre δt vers 0 (attention, il s'agit ici d'une convergence en probabilité  !), et considérer l'équation suivante

X(t)=X(0)+\int_0ˆt \sigma(X(s))\, dB(s)
+\int_0ˆt \mu(X_s)\, ds,

B est un mouvement brownien, σ est une fonction à valeur matricielle (qui n'est pas nécessairement une matrice carrée), et μ une fonction à valeur vectorielle. Une telle équation, qui implique par conséquent une intégrale stochastique, est nommée équation différentielle stochastique (EDS).

La théorie des EDS consiste par conséquent à étudier les propriétés de cet objets, et les conditions sur les cœfficients qui permettent d'assurer l'existence de tels objets.

Contrairement au mouvement brownien, les solutions d'EDS, sauf dans le cas simple où σ et μ sont constants, ne sont pas à accroissement indépendants et stationnaires. Par contre, elles possèdent bien la propriété de Markov.

Équations différentielles bruitées

Considérons une équation différentielle ordinaire \frac{dX(t)}{dt}=\mu(X(t)) à laquelle nous aimerions rajouter du bruit. Un bruit blanc ξ (t) sera utilisé comme modèle de bruit, dont l'intensité va fluctuer selon la position de l'espace, et notre équation devient alors


\frac{dX(t)}{dt}=\mu(X(t))+\sigma(X(t))\xi(t)

pour une fonction σ. En soi, un bruit blanc est un objet mal défini (cela correspond à un bruit aléatoire où l'ensemble des fréquences sont présentes avec une égale probabilité), et une telle équation n'a pas de sens. Par contre, le bruit blanc étant défini formellement comme la dérivée du mouvement brownien B (t) nous transformons notre équation en


dX(t)=\mu(X(t))\,dt+\sigma(X(t))\,dB(t),

dont nous pouvons prouver qu'elle a bien un sens, à l'aide du calcul stochastique, quand elle est écrite sous forme intégrale :


X(t)=X(0)+\int_0ˆt \mu(X(s))\,ds+\int_0ˆt \sigma(X(s))\,dB(s).

Les EDS comme limites d'équations différentielles ordinaires

Une autre façon naturelle pour considérer les EDS est d'utiliser des interpolations linéaires par morceaux des trajectoires d'un mouvement brownien. Soit B (t, ω) une telle trajectoire, et considérons entre l'instant 0 et l'instant T,

Bˆn(t,\omega)=\frac{t-Tk/n}{(Tk+1)/n-Tk/n}
(B(T(k+1)/n,t)-B(Tk/n)) si t\in[Tk/n,T(k+1)/n]

mais aussi les équations différentielles ordinaires (sous de bonnes conditions de régularité sur σ et μ)

Xˆn(t,\omega)=X(0)+\int_0ˆt \sigma(Xˆn(s,\omega))\,dBˆn(s,\omega)
+\int_0ˆt \mu(Xˆn(s,\omega))\,ds.

Pouvons-nous montrer que Xn (t, ω) converge quelque chose lorsque n tend vers l'infini ? En réalité, cette approche fonctionne, mais la démonstration n'est pas évidente et comporte des chausses-trappes. En réalité, Xn (t, ω) converge vers la solution d'une EDS au sens de Stratonovich


X(t)=X(0)+\int_0ˆt \mu(X(s))\,ds+\int_0ˆt \sigma(X(s))\circ\,dB(s).

qui implique par conséquent une autre notion d'intégrale stochastique, ici dénotée avec un \circ, celle de Stratonovich. Ce résultat est dû à Eugene Wong et Moshe Zakai. Si on souhaite utiliser une intégrale d'Itô, alors


X(t)=X(0)+\int_0ˆt \mu(X(s))\,ds+\int_0ˆt \sigma(X(s))\,dB(s)
+\frac{1}{2}\int_0ˆt \sigma(X(s))\nabla \sigma(X(s))ds.

Parmi les difficultés, il convient de noter qu'il est indispensable, sauf en dimension un, d'utiliser une famille de partition déterministe si on souhaite utiliser autre chose qu'une partition régulière, ainsi qu'une interpolation linéaire par morceaux. pour que la convergence vers l'EDS attendue ait bien lieu.

Quelques EDS remarquables

Comme pour les équations différentielles ordinaires, nous ne savons pas résoudre une EDS dans le cas général.

Mouvement brownien géométrique

Le mouvement brownien géometrique est un processus de la forme

X (t) = X (0) exp (σB (t) + μt)

et est fréquemment utilisé en mathématiques financières pour modéliser l'évolution de cours de bourse (dans le modèle de Black-Scholes) par exemple. Grâce à la formule d'Itô, le mouvement brownien géométrique est solution de

X(t)=X(0)+\int_0ˆt \sigma X(s) \, dB(s)
+\int_0ˆt \left(\mu+\frac{\sigmaˆ2}{2}\right) X(s)\, ds.

L'équation de Langevin et le processus d'Ornstein-Uhlenbeck

L'équation de Langevin donne le mouvement d'une particule dans un milieu avec friction, et soumise à une force ξ (t) fluctuante («bain thermique »), que nous prendrons comme un bruit blanc. Selon le principe essentiel de la dynamique, la vitesse de la particule est solution de

\frac{d V(t)}{d t}=-\lambda V(t)+\xi(t).

Comme auparavant, cette équation n'a pas vraiment de sens, à moins de la poser sous la forme

V(t)=V(0)+B(t)-\int_0ˆt \lambda V(s)\, ds,

B (t) est un mouvement brownien. Le paramètre λ spécifie l'intensité de la friction. Cette équation peut être résolue directement :

V(t)=\exp(-\lambda t)V(0)+\int_0ˆt \exp(-\lambda(t-s))\, dB(s)

C'est un processus d'Ornstein-Uhlenbeck, et sa particularité est d'être un processus gaussien. Sa moyenne et sa variance sont

   
\mathbb{E}[V(t)]=\exp(-\lambda t)V(0) et  
\mathbb{E}[(V(t)-V(0))ˆ2]=\frac{1-\exp(-2\lambda t)}{2\lambda}
.

Notons qu'ici, nous avons reconnu la vitesse de la particule. Sa position est donnée par X(t)=X(0)+\int_0ˆt X(s)\, ds, et est en soi une trajectoire régulière, mais qui reste un processus gaussien.

En faisant tendre certains paramètres vers l'infini, alors nous pouvons approcher X (t) par une EDS

Particule aléatoire dans un champ de force

Nous pouvons raffiner l'équation de Langevin en ajoutant un champ de force qui dépend de la position. Alors la position et la vitesse de la particule sont solutions d'une équation que nous écrirons sous la forme

\begin{matrix}
dX(t)=V(t)\,dt\\
dV(t)=\lambda K(t,X(t))\,dt-\lambda V(t)\,dt+\lambda \sqrt{D}dB(t)
\end{matrix}λK est le champ de force reconnu, et λ, D > 0. Il est alors envisageable de montrer que la position X (t) , quand λ tend vers l'infini, se comporte elle-même comme la solution de l'EDS


dX(t)=K(t,X(t))dt+\sqrt{D}dB(t).

En application, si U est un potentiel, c'est-à-dire que son gradient est une force, alors

X(t)=X(0)+\sqrt{D}B(t)+\int_0ˆt U(X(s))\,d s

est une EDS fréquemment utilisée en physique. Sans la présence du mouvement brownien dans le modèle précédent, la particule sera immobilisée au fond des puits de U, c'est-à-dire à l'endroit où le gradient \nabla U est nul. En présence d'un bruit, même petit, elle a alors la possibilité de s'échapper et de passer d'un puits à l'autre, et de telles dynamiques sont fréquemment étudiées (on a quelquefois des phénomènes de résonance stochastique).

Pont brownien

La probabilité qu'un mouvement brownien atteigne un point donné à un temps fixé T est nulle. Cependant, on a quelquefois besoin de considérer la trajectoire d'un mouvement brownien (ici en une dimension) conditionnée par un tel événement. On peut construire un tel objet X (t) comme la solution de


X(t)=a+B(t)+\int_0ˆt \frac{b-X(s)}{T-s}\, ds,\ t\in[0,T].

Les trajectoires de X (t) partiront de a et atteindront le point b au temps T. Le processus X est un processus gaussien.

Lien avec les équations aux dérivées partielles

Équation de Fokker-Planck

Généralisations

Il existe de multiples généralisations de la notion des EDS que nous venons de présenter :

Domaines d'applications

Références et ouvrages

Simulation

Liens externes

Recherche sur Amazone (livres) :



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