Chapitre 1. Convergence des mesures

Chapitre 2. Convergence fonctionnelle des processus continus

Chapitre 3. Convergence fonctionnelle des processus càdlàg

Chapitre 4. Principes de grandes déviations

Chapitre 5. Théorème de Gärtner-Ellis

Chapitre 6. Principes généraux

Chapitre 7. Théorème de Schilder



Références

Billingsley, P. : Convergence of Probability Measures. Wiley, 1968.

Dembo, A. et Zeitouni, O. : Large Deviations Techniques and Applications. 2nd édition. Springer, 1998.

Deuschel J.-D. et Stroock, D. : Large Deviations. Academic Press, 1989.

Ethier, S.N. et Kurtz, T.G. : Markov Processes. Characterization and Convergence. Wiley, 1986.

den Hollander, F. : Large Deviations. AMS, 2000.

Jacod, J. et Shiryaev, A.N. : Limit Theorems for Stochastic Processes. 2nd édition. Springer, 2003.

Parthasarathy, K.R. : Probability Measures on Metric Spaces. Academic Press, 1967.



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