Article dans une revue

2024

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Charly Andral, Randal Douc, Hugo Marival, Christian Robert. The importance Markov Chain. Stochastic Processes and their Applications, 2024, 171, pp.2-26. ⟨10.1016/j.spa.2024.104316⟩. ⟨hal-03912132⟩

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2023

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Kamélia Daudel, Randal Douc, François Roueff. Monotonic Alpha-divergence Minimisation for Variational Inference. Journal of Machine Learning Research, 2023, 24 (62), pp.1-76. ⟨hal-03164338v2⟩

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2022

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M Gerber, Randal Douc. A global stochastic optimization particle filter algorithm. Biometrika, 2022, 109 (4), pp.937-955. ⟨10.1093/biomet/asab067⟩. ⟨hal-04081690⟩

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2021

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Kamélia Daudel, Randal Douc, François Portier. Infinite-dimensional gradient-based descent for alpha-divergence minimisation. Annals of Statistics, 2021, 49 (4), pp.2250 - 2270. ⟨hal-02614605v3⟩

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Randal Douc, François Roueff, Tepmony Sim. Necessary and sufficient conditions for the identifiability of observation-driven models. Journal of Time Series Analysis, 2021, 42 (2), pp.140-160. ⟨10.1111/jtsa.12559⟩. ⟨hal-02088860v3⟩

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Tepmony Sim, Randal Douc, François Roueff. General-order observation-driven models: ergodicity and consistency of the maximum likelihood estimator. Electronic Journal of Statistics , 2021, ⟨10.1214/21-EJS1858⟩. ⟨hal-01383554v3⟩

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2020

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Randal Douc, Jimmy Olsson, François Roueff. Posterior consistency for partially observed Markov models. Stochastic Processes and their Applications, 2020, 130 (2), pp.733-759. ⟨10.1016/j.spa.2019.03.012⟩. ⟨hal-04081621⟩

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2019

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Randal Douc, Jimmy Olsson. Numerically stable online estimation of variance in particle filters. Bernoulli, 2019, 25 (2), pp.1504 - 1535. ⟨hal-01875162⟩

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2017

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Randal Douc, Konstantinos Fokianos, Éric Moulines. Asymptotic properties of quasi-maximum likelihood estimators in observation-driven time series models. Electronic Journal of Statistics , 2017, 11 (2), pp.2707 - 2740. ⟨10.1214/17-EJS1299⟩. ⟨hal-01575698⟩

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2016

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Randal Douc, François Roueff, Tepmony Sim. The maximizing set of the asymptotic normalized log-likelihood for partially observed Markov chains. The Annals of Applied Probability, 2016, 26 (4), pp.2357 - 2383. ⟨10.1214/15-AAP1149⟩. ⟨hal-01080955v2⟩

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2015

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Randal Douc, Florian Maire, Jimmy Olsson. On the use of Markov chain Monte Carlo methods for the sampling of mixture models : a statistical perspective. Statistics and Computing, 2015, 25 (1), pp.95 - 110. ⟨10.1007/s11222-014-9526-5⟩. ⟨hal-01262405⟩

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Randal Douc, François Roueff, Tepmony Sim. Handy sufficient conditions for the convergence of the maximum likelihood estimator in observation-driven models. Lithuanian Mathematical Journal, 2015, 55 (3), pp.367-392. ⟨10.1007/s10986-015-9286-8⟩. ⟨hal-01078073v2⟩

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Fredrik Lindsten, Randal Douc, Éric Moulines. Uniform ergodicity of the Particle Gibbs sampler. Scandinavian Journal of Statistics, 2015, 42 (3), pp.775 - 797. ⟨10.1111/sjos.12136⟩. ⟨hal-01257066⟩

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2014

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Mylène Bédard, Randal Douc, Éric Moulines. Scaling analysis of delayed rejection MCMC methods. Methodology and Computing in Applied Probability, 2014, 16 (4), pp.811 - 838. ⟨10.1007/s11009-013-9326-y⟩. ⟨hal-01285497⟩

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Randal Douc, Éric Moulines, Jimmy Olsson. Long-term stability of sequential Monte Carlo methods under verifiable conditions. The Annals of Applied Probability, 2014, 24 (5), pp.1767 - 1802. ⟨10.1214/13-AAP962⟩. ⟨hal-01262408⟩

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Florian Maire, Randal Douc, Jimmy Olsson. Comparison of asymptotic variances of inhomogeneous Markov chains with application to Markov chain Monte Carlo methods. Annals of Statistics, 2014, 42 (4), pp.1483 - 1510. ⟨10.1214/14-AOS1209⟩. ⟨hal-01262407⟩

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2013

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Randal Douc, Paul Doukhan, Éric Moulines. Ergodicity of observation-driven time series models and consistency of the maximum likelihood estimator. Stochastic Processes and their Applications, 2013, 123 (7), pp.2620-2647. ⟨10.1016/j.spa.2013.04.010⟩. ⟨hal-00833432⟩

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Cyrille Dubarry, Randal Douc. Calibrating the exponential Ornstein-Uhlenbeck multiscale stochastic volatility model. Quantitative Finance, 2013, pp.1-14. ⟨10.1080/14697688.2012.738929⟩. ⟨hal-00832848⟩

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2012

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Randal Douc, Éric Moulines. Asymptotic properties of the maximum likelihood estimation in misspecified hidden Markov models. Annals of Statistics, 2012, 40 (5), pp.2697-2732. ⟨10.1214/12-AOS1047⟩. ⟨hal-00832818⟩

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Randal Douc, Éric Moulines, Jimmy Olsson. On the long-term stability of bootstrap-type particle filters. IFAC Proceedings Volumes, 2012, 45 (16), pp.1131-1136. ⟨10.3182/20120711-3-BE-2027.00380⟩. ⟨hal-04081636⟩

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Randal Douc, Mylène Bédard, Éric Moulines. Scaling analysis of multiple-try MCMC methods. Stochastic Processes and their Applications, 2012, 122 (3), pp.758-786. ⟨10.1016/j.spa.2011.11.004⟩. ⟨hal-00772096⟩

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2011

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Randal Douc, Aurélien Garivier, Éric Moulines, Jimmy Olsson. Sequential Monte Carlo smoothing for general state space hidden Markov models. The Annals of Applied Probability, 2011, 21 (6), pp.2109-2145. ⟨10.1214/10-AAP735⟩. ⟨hal-00839311⟩

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Randal Douc, Éric Moulines, Jimmy Olsson, Ramon van Handel. Consistency of the maximum likelihood estimator for general hidden Markov models. Annals of Statistics, 2011, 39 (1), pp.474-513. ⟨10.1214/10-AOS834⟩. ⟨hal-00633451⟩

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Randal Douc, Christian Robert. A vanilla Rao–Blackwellization of Metropolis–Hastings algorithms. Annals of Statistics, 2011, 39 (1), pp.261-277. ⟨10.1214/10-AOS838⟩. ⟨hal-00375377⟩

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2010

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Randal Douc, Elisabeth Gassiat-Granier, Benoit Landelle, Éric Moulines. Forgetting of the initial distribution for nonergodic Hidden Markov Chains. The Annals of Applied Probability, 2010, 20 (5), pp.1638 - 1662. ⟨hal-01354770⟩

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2009

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Randal Douc, Gersende Fort, Éric Moulines, Pierre Priouret. Forgetting of the initial distribution for Hidden Markov Models. Stochastic Processes and their Applications, 2009, 119 (4), pp.1235--1256. ⟨hal-00138902⟩

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Randal Douc, Gersende Fort, Arnaud Guillin. Subgeometric rates of convergence of f-ergodic strong Markov processes. Stochastic Processes and their Applications, 2009, 119 (3), pp.897-923. ⟨10.1016/j.spa.2008.03.007⟩. ⟨hal-00077681⟩

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Randal Douc, Eric Moulines, Yaacov Ritov. Forgetting of the initial condition for the filter in general state-space hidden Markov chain: a coupling approach. Electronic Journal of Probability, 2009, 14 (none), ⟨10.1214/EJP.v14-593⟩. ⟨hal-04081648⟩

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Randal Douc, Gersende Fort, Arnaud Guillin. Subgeometric rates of convergence of f-ergodic strong Markov processes. Stochastic Processes and their Applications, 2009, 119 (3), pp.897 - 923. ⟨10.1016/j.spa.2008.03.007⟩. ⟨hal-01314855⟩

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Randal Douc, Éric Moulines, Jimmy Olsson. Optimality of the auxiliary particle filter. Probability and Mathematical Statistics, 2009, 29 (1), pp.1-28. ⟨hal-00471534⟩

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2008

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Olivier Cappé, Randal Douc, Arnaud Guillin, Jean-Michel Marin, Christian P. Robert. Adaptive Importance Sampling in General Mixture Classes. Statistics and Computing, 2008, 18 (4), pp.447-459. ⟨10.1007/s11222-008-9059-x⟩. ⟨hal-00180669v4⟩

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Randal Douc, François Roueff, Philippe Soulier. On the existence of some ARCH($\infty$) processes. Stochastic Processes and their Applications, 2008, 118 (5), pp.755-761. ⟨10.1016/j.spa.2007.06.002⟩. ⟨hal-00113157v3⟩

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Randal Douc, A. Guillin, Jean-Michel Marin, C. P. Robert. Convergence of adaptive mixtures of importance sampling schemes. Statistics and Computing, 2008, 18,, pp.447-459. ⟨hal-00432955⟩

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Randal Douc, Arnaud Guillin, Éric Moulines. Bounds on regeneration times and limit theorems for subgeometric Markov chains. Annales de l'Institut Henri Poincaré (B) Probabilités et Statistiques, 2008, 44 (2), pp.239 - 257. ⟨10.1214/07-AIHP109⟩. ⟨hal-01372463⟩

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Randal Douc, Éric Moulines. Limit theorems for weighted samples with applications to sequential Monte Carlo methods. Annals of Statistics, 2008, 36 (5), pp.2344 - 2376. ⟨10.1214/07-AOS514⟩. ⟨hal-01372025⟩

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Jimmy Olsson, Olivier Cappé, Randal Douc, Eric Moulines. Sequential Monte Carlo smoothing with application to parameter estimation in non-linear state space models. Bernoulli, 2008, 14 (1), pp.155-179. ⟨10.3150/07-BEJ6150⟩. ⟨hal-00096080v2⟩

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2007

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Randal Douc, Éric Moulines, Philippe Soulier. Computable Convergence Rates for Subgeometrically Ergodic Markov Chains. Bernoulli, 2007, 13 (3), ⟨10.3150/07-BEJ5162⟩. ⟨hal-00013769⟩

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2005

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Randal Douc, A. Guillin, J. Najim. Moderate deviations for particle filtering. The Annals of Applied Probability, 2005, 15 (1B), pp.587-614. ⟨10.1214/105051604000000657⟩. ⟨hal-04081665⟩

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2004

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Randal Douc, E. Moulines, Jeffrey Rosenthal. Quantitative bounds on convergence of time-inhomogeneous Markov chains. The Annals of Applied Probability, 2004, 14 (4), ⟨10.1214/105051604000000620⟩. ⟨hal-04081669⟩

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Randal Douc, Gersende Fort, Éric Moulines, Philippe Soulier. Practical drift conditions for subgeometric rates of convergence. The Annals of Applied Probability, 2004, 14 (3), pp.1353-1377. ⟨10.1214/105051604000000323⟩. ⟨hal-00147616⟩

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Randal Douc, Éric Moulines, Tobias Rydén. Asymptotic properties of the maximum likelihood estimator in autoregressive models with Markov regime. Annals of Statistics, 2004, 32 (5), ⟨10.1214/009053604000000021⟩. ⟨hal-04081670⟩

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2002

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Olivier Cappe, Randal Douc, Eric Moulines, Christian Robert. On the Convergence of the Monte Carlo Maximum Likelihood Method for Latent Variable Models. Scandinavian Journal of Statistics, 2002, 29 (4), pp.615-635. ⟨10.1111/1467-9469.00309⟩. ⟨hal-04081673⟩

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2001

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Randal Douc, Catherine Matias. Asymptotics of the Maximum Likelihood Estimator for General Hidden Markov Models. Bernoulli, 2001, 7 (3), pp.381. ⟨10.2307/3318493⟩. ⟨hal-04081675⟩

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2000

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Randal Douc, Catherine Matias. Propriétés asymptotiques de l'estimateur de maximum de vraisemblance pour des modèles de Markov cachés généraux. Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics, 2000, 330 (2), pp.135-138. ⟨10.1016/s0764-4442(00)00138-5⟩. ⟨hal-04081679⟩

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Communication dans un congrès

2021

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Kamélia Daudel, Randal Douc. Mixture weights optimisation for alpha-divergence variational inference. Advances in Neural Information Processing (NeurIPS), Dec 2021, Online, France. pp.4397--4408, ⟨10.48550/arXiv.2106.05114⟩. ⟨hal-04083262⟩

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2012

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Florian Maire, Randal Douc, Sidonie Lefebvre, Éric Moulines. An online learning algorithm for mixture models of deformable templates. MLSP '12 : IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, Sep 2012, Santander, Spain. pp.1-6, ⟨10.1109/MLSP.2012.6349725⟩. ⟨hal-00839430⟩

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2011

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Cyrille Dubarry, Randal Douc. Improving particle approximations of the joint smoothing distribution with linear computational cost. SSP 2011 : Statistical Signal Processing Workshop, Jun 2011, Nice, France. pp.209 - 212, ⟨10.1109/SSP.2011.5967661⟩. ⟨hal-01303713⟩

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Florian Maire, Sidonie Lefebvre, Éric Moulines, Randal Douc. Aircraft classification with a low resolution infrared sensor. SSP 2011 : Statistical Signal Processing Workshop, Jun 2011, Nice, France. pp.761 - 764, ⟨10.1109/SSP.2011.5967815⟩. ⟨hal-01303722⟩

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2009

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Randal Douc, Aurélien Garivier, Éric Moulines, Jimmy Olsson. Approximation particulaire par FFBS de la loi de lissage pour des HMM dans des espaces d'états généraux. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. ⟨inria-00386750⟩

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2005

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Randal Douc, Olivier Cappé, Eric Moulines. Comparison of Resampling Schemes for Particle Filtering. 2005, pp.64-69. ⟨hal-00005883⟩

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Chapitre d'ouvrage

2022

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Randal Douc, Éric Moulines, David Stoffer. 6 - AN INTRODUCTION TO STATE SPACE MODELS. Statistics for astrophysics, EDP Sciences, pp.215-258, 2022, ⟨10.1051/978-2-7598-2741-1.c011⟩. ⟨hal-03921403⟩

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2006

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Randal Douc, Eric Moulines, Philippe Soulier. Subgeometric ergodicity of Markov chains. Patrice Bertail, Paul Doukhan, Philippe Soulier. Dependence in probability and statistics, Springer, pp.55--64, 2006, Lecture notes in statistics. ⟨hal-00154180⟩

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Ouvrages

2018

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Randal Douc, Eric Moulines, Pierre Priouret, Philippe Soulier. Markov chains. Springer, pp.757, 2018, Operation research and financial engineering, Operation research and financial engineering, 978-3-319-97703-4. ⟨10.1007/978-3-319-97704-1⟩. ⟨hal-02022651⟩

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2014

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Randal Douc, Éric Moulines, David Stoffer. Nonlinear time series : theory, methods and applications with R examples. Chapman et Hall - CRC Press, 2014, Texts in statistical science, Texts in statistical science, 978-1-466-50225-3. ⟨hal-01263245⟩

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Proceedings/Recueil des communications

2007

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Jimmy Olsson, Eric Moulines, Randal Douc. Improving the Performance of the Two-Stage Sampling Particle Filter: A Statistical Perspective. IEEE, pp.284-288, 2007, ⟨10.1109/SSP.2007.4301264⟩. ⟨hal-04081654⟩

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Rapport

2008

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Olivier Cappé, Randal Douc, Arnaud Guillin, Jean-Michel Marin, Christian P. Robert. Adaptive Importance Sampling in General Mixture Classes. [Research Report] RR-6332, INRIA. 2008. ⟨inria-00181474v4⟩

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Pré-publication, Document de travail

2024

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Randal Douc, Alain Durmus, Aurélien Enfroy, Jimmy Olsson. Boost your favorite Markov Chain Monte Carlo sampler using Kac's theorem: the Kick-Kac teleportation algorithm. 2024. ⟨hal-04396793⟩

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2023

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Randal Douc, Sylvain Le Corff. Asymptotic convergence of iterative optimization algorithms. 2023. ⟨hal-04000741⟩

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2019

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Kamélia Daudel, Randal Douc, François Portier, François Roueff. The $f$-divergence expectation iteration scheme. 2019. ⟨hal-02298857⟩

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2009

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Randal Douc, Eric Moulines, Jimmy Olsson, Ramon van Handel. Consistency of the Maximum Likelihood Estimator for general hidden Markov models. 2009. ⟨hal-00442774⟩

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Randal Douc, Aurélien Garivier, Éric Moulines, Jimmy Olsson. On the Forward Filtering Backward Smoothing particle approximations of the smoothing distribution in general state spaces models. 2009. ⟨hal-00370685⟩

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2007

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Randal Douc, Eric Moulines, Jimmy Olsson. On the auxiliary particle filter. 2007. ⟨hal-00174161⟩

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Randal Douc, Eric Moulines, Ya'Acov Ritov. Forgetting of the initial condition for the filter in general state-space hidden Markov chain: a coupling approach. 2007. ⟨hal-00193309⟩

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2006

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Randal Douc, Arnaud Guillin, Éric Moulines. Bounds on Regeneration Times and Limit Theorems for Subgeometric Markov Chains. 2006. ⟨hal-00016396⟩

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2005

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Randal Douc. Non singularity of the asymptotic Fisher information matrix in hidden Markov models. 2005. ⟨hal-00014504⟩

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