On the discretization of backward doubly stochastic differential equations

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Weak error in negative Sobolev spaces for the stochastic heat equation

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A regression Monte-Carlo method for Backward Doubly Stochastic Differential Equations

This paper extends the idea of E.Gobet, J.P.Lemor and X.Warin from the setting of Backward Stochastic Differential Equations to that of Backward Doubly Stochastic Differential equations. We propose some numerical approximation scheme of these equations introduced by E.Pardoux and S.Peng

Density estimates for solutions to one dimensional Backward SDE's

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Weak error expansion of the implicit Euler scheme

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Dans la première partie de cette thèse, nous obtenons l’existence d’une densité et des estimées gaussiennes pour la solution d’une équation différentielle stochastique rétrograde. C’est une application du calcul de Malliavin et plus particulièrement d’une formule d’I. Nourdin et de F. Viens. La deuxième partie de cette thèse est consacrée à la simulation d’une équation aux dérivées partielles stochastique par une méthode probabiliste qui repose sur la représentation de l’équation aux dérivées partielles stochastique en terme d’équation différentielle doublement stochastique rétrograde, introduite par E. Pardoux et S. Peng. On étend dans ce cadre les idées de F. Zhang et E. Gobet et al. sur la simulation d’une équation différentielle stochastique rétrograde. Dans la dernière partie, nous étudions l’erreur faible du schéma d’Euler implicite pour les processus de diffusion et l’équation de la chaleur stochastique. Dans le premier cas, nous étendons les résultats de D. Talay et L. Tubaro. Dans le second cas, nous étendons les travaux de A. Debussche.No English summary available