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Simulating diffusion processes in discontinuous media: a numerical scheme with constant time steps
Lejay A., Pichot G.
http://hal.inria.fr/hal-00649170
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Mathématiques/Probabilités
Physique/Physique/Géophysique
Planète et Univers/Sciences de la Terre/Géophysique
Sciences de l'environnement/Milieux et Changements globaux
Simulating diffusion processes in discontinuous media: a numerical scheme with constant time steps
Antoine Lejay (, http://www.iecn.u-nancy.fr/~lejay) 1, 2, Géraldine Pichot (http://www.irisa.fr/sage/geraldine/Page_Perso_11/index.html) 3
1 :  Institut Elie Cartan Nancy (IECN)
http://www.iecn.u-nancy.fr/
CNRS : UMR7502 – INRIA – Université Henri Poincaré - Nancy I – Université Nancy II – Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)
France
2 :  TOSCA (INRIA Sophia Antipolis / INRIA Lorraine / IECN)
INRIA – CNRS : UMR7502 – Université Henri Poincaré - Nancy I – Université Nancy II – Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)
2004 route des Lucioles BP 93 F-06902 Sophia Antipolis (France)
France
3 :  SAGE (INRIA - IRISA)
http://www.inria.fr/equipes/sage
CNRS : UMR6074 – INRIA – Université de Rennes 1
Campus de Beaulieu 35042 Rennes cedex
France
Probabilités et statistiques
In this article, we propose new Monte Carlo techniques for moving a diffusive particle in a discontinuous media. In this framework, we characterize the stochastic process that governs the positions of the particle. The key tool is the reduction of the process to a Skew Brownian Motion (SBM). In a zone where the coefficients are locally constant on each side of the discontinuity, the new position of the particle after a constant time step is sampled from the exact distribution of the SBM process at the considered time. To do so, we propose two different but equivalent algorithms: a two-steps simulation with a stop at the discontinuity and a one-step direct simulation of the SBM dynamic. Some benchmark tests illustrate their effectiveness.
Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode de Monte Carlo pour déplacer des particules dans un milieu discontinu. Nous caractérisons le processus stochastique spécifiant la dynamique des particules. Le point clef est la réduction de ce problème à l'utilisation d'un mouvement brownien biaisé. Dans une zone où les coefficients sont localement constants de chaque côté d'une discontinuité, la nouvelle position de la particule après un pas de temps constant est tiré selon la loi exacte du mouvement brownien biaisé au temps considéré. Pour cela, nous proposons deux algorithmes : l'un reposant sur une simuation à deux pas avec un arrêt à l'interface, et l'autre reposant sur une simulation directe. Des cas tests illustrent leurs efficacités.
I.: Computing Methodologies/I.6: SIMULATION AND MODELING/I.6.8: Types of Simulation/I.6.8.6: Monte Carlo
G.: Mathematics of Computing/G.3: PROBABILITY AND STATISTICS/G.3.7: Probabilistic algorithms (including Monte Carlo)
G.3.15: Stochastic processes
(AMS 2010) 60J60 ; 65C05 ; 76S05
Anglais

divergence form operators – stochastic differential equation – skew Brownian motion – Monte Carlo simulation – Euler scheme – geophysics – diffusive media with interfaces
02/12/2011
Référence du projet ANR-10-COSI-SIMUDMRI
Année 2010
Acronyme du projet SIMUDMRI
Titre du projet Simulation du signal d'IRM diffusion dans tissus biologiques
TOSCA ; SAGE

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