Théorèmes taubériens pour les séries multiples de Dirichlet et les intégrales multiples de Laplace

Algorithmes de bandit pour les systèmes de recommandation : le cas de multiples recommandations simultanées

The multiple-plays recommender systems (RS) make a refer to RS which recommend several items to the users. Most of RS are based on learning models in order to choose items to be recommended. Among learning models, the bandit algorithms offer the advantage to learn and exploite the already learnt elements at the same time. The current approaches require running as many instance of single-play ba...

Théorèmes limites pour les processus de Markov à sauts

RÉSUMÉ. Les processus de Markov à sauts permettent la modélisation des phénomènes stochastiques en biologie moléculaire. Néanmoins, il y a peu de résultats mathématiques sur la dynamique de ces processus. De plus, leur simulation sur ordinateur rencontre des difficultés dues au temps d’exécution. Nous présentons des résultats permettant de réduire la complexité de la dynamique stochastique. Ces...

Agrégations multiples différentiées dans les bases de données multidimensionnelles

RÉSUMÉ. De nombreux modèles ont été proposés pour la modélisation de données multidimensionnelles dans les entrepôts. Ces propositions considèrent une même fonction d’agrégation pour déterminer les valeurs d’une mesure aux différents niveaux de granularité de l’espace multidimensionnel. Nous proposons un nouveau modèle conceptuel plus flexible supportant des agrégations multiples différentiées....

Les identités multiples d'Emile Meyerson.

Formes Linéaires En Polyzêtas Et Intégrales Multiples

pour Sorokin. Or ces formes linéaires cöıncident. Si on croit à la philosophie des périodes [4], l’égalité de ces intégrales doit pouvoir se démontrer par une suite de changements de variables et d’applications des règles d’additivité (par rapport à l’intégrande ou au domaine) et du théorème de Stokes. En l’occurrence, un seul changement de variables suffit (voir le théorème 2.1). Les intégrale...