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Méthodes de Monte Carlo appliquées au pricing d ... - Maths-fi.com

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1.1. Générateurs congruentiels linéaires1.1 Générateurs congruentiels linéairesDans cette première section, on se propose d’étudier les principales caractéristiques <strong>de</strong>s générateurscongruentiels linéaires. Ce type <strong>de</strong> générateur produit <strong>de</strong>s suites <strong>de</strong> nombres pseudo-aléatoiressur [0, 1] à partir <strong>de</strong> l’algorithme suivant :Algorithme 1.1 – Générateur congruentiel linéaire –Étant donnés <strong>de</strong>ux paramètres entiers A et M,1. Choisir une racine x 02. à l’étape n > 0, construire x n = Ax n−1 [M] et retourner u n = xnMIl apparaît ici clairement que ce type <strong>de</strong> générateur est périodique, <strong>de</strong> pério<strong>de</strong> P strictementinférieure à M. Si l’on souhaite s’approcher le plus possible d’une distribution continue uniformesur [0, 1], il convient donc <strong>de</strong> choisir A et M <strong>de</strong> sorte que la pério<strong>de</strong> P soit la plus gran<strong>de</strong> possible.Choix <strong>de</strong>s paramètres A et MDans le cas où M est un nombre premier, le choix <strong>de</strong> A repose sur le résultat suivant :Théorème 1.1 Si M est un nombre premier, alors la suite x n , n ≥ 0, obtenue à partir <strong>de</strong> l’algorithme1.1 est <strong>de</strong> pério<strong>de</strong> M − 1 si et seulement si A est une racine primitive <strong>de</strong> M :A M−1 ≡ 1 [M] et A k−1 ≠ 1 [M] , ∀k < MLe générateur <strong>de</strong> nombres pseudo-aléatoires rndu(., .) utilisé par le logiciel G<strong>au</strong>ss exploite cerésultat. Les paramètres M et A prennent les valeurs suivantes :{MG = 2 31 − 1A G = 397204094Dans la mesure où un générateur <strong>de</strong> nombres pseudo-aléatoires est très fréquemment appelé <strong>au</strong>cours d’une expérience <strong>de</strong> <strong>Monte</strong> <strong>Carlo</strong>, un <strong>au</strong>tre critère intervenant dans le choix <strong>de</strong> M est letemps <strong>de</strong> calcul qu’il induit pour chaque élément <strong>de</strong> la suite (u n ) produite par l’algorithme 1.1. Lareprésentation interne <strong>de</strong>s nombres sous la forme <strong>de</strong> séquences binaires conduit à s’intéresser <strong>au</strong>xparamètres M s’écrivant sous la forme M = 2 β :– la division modulo M consiste alors à mettre à 0 l’ensemble <strong>de</strong>s bits <strong>de</strong> rang supérieur à β ;– la division par M est réalisée en décalant le bit représentatif <strong>de</strong> la virgule <strong>de</strong> β bits vers lag<strong>au</strong>che.Dans le cas où M est <strong>de</strong> la forme 2 β , le théorème suivant caractérise les coef<strong>fi</strong>cients multiplicatifsA permettant d’obtenir une suite x n , n ≥ 0, <strong>de</strong> pério<strong>de</strong> maximale :Théorème 1.2 Si M = 2 β , β ≥ 3, la pério<strong>de</strong> maximale P = 2 β−2 est réalisée si et seulement siA ≡ ±3[8] et x 0 ≡ 1[8].Les <strong>de</strong>ux théorèmes que nous venons d’énoncer dans le cas où M est premier ou <strong>de</strong> la forme2 β permettent <strong>de</strong> déterminer les sous-ensembles d’entiers <strong>au</strong>xquels le paramètre A doit appartenirsi l’on souhaite obtenir un générateur <strong>de</strong> pério<strong>de</strong> la plus gran<strong>de</strong> possible. Cette <strong>de</strong>rnière propriétéassure la production d’une suite <strong>de</strong> nombres pseudo-aléatoires dont la distribution est proched’une distribution uniforme sur [0, 1]. Néanmoins, si la dimension du problème <strong>au</strong>gmente et quel’on souhaite approcher une distribution uniforme sur [0, 1] k , k ≥ 2, rien n’assure que l’utilisationd’un coef<strong>fi</strong>cient multiplicatif A déterminé sur la seule base du théorème 1.1 dans le cas où M est2

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