- EAN13
- 9782746289161
- Éditeur
- Hermès science publications
- Date de publication
- 13/05/2013
- Collection
- Méthodes stochastiques appliquées
- Langue
- français
- Fiches UNIMARC
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Chaînes de Markov
Théorie, algorithmes et applications
Bruno Sericola
Hermès science publications
Méthodes stochastiques appliquées
Livre numérique
Autre version disponible
Les chaînes de Markov sont des modèles probabilistes utilisés dans des
domaines variés comme la logistique, l'informatique, la fiabilité, les
télécommunications, ou encore la biologie et la physique-chimie. On les
retrouve également dans la finance, l’économie et les sciences sociales.
Cet ouvrage présente une étude approfondie des chaînes de Markov à temps
discret et à temps continu avec des applications détaillées aux processus de
naissance et mort et aux files d'attente. Ces applications sont illustrées par
des algorithmes généraux de calcul de probabilités d'état et de distribution
de temps de passage. Le développement de ces algorithmes repose sur
l'utilisation de la technique d'uniformisation des chaînes de Markov qui est
présentée de manière théorique et intuitive.
Ce livre s'adresse aux ingénieurs et chercheurs ayant besoin de modèles
probabilistes pour évaluer et prédire le comportement des systèmes qu'ils
étudient ou qu'ils développent. Il est aussi très bien adapté pour un cours de
master.
domaines variés comme la logistique, l'informatique, la fiabilité, les
télécommunications, ou encore la biologie et la physique-chimie. On les
retrouve également dans la finance, l’économie et les sciences sociales.
Cet ouvrage présente une étude approfondie des chaînes de Markov à temps
discret et à temps continu avec des applications détaillées aux processus de
naissance et mort et aux files d'attente. Ces applications sont illustrées par
des algorithmes généraux de calcul de probabilités d'état et de distribution
de temps de passage. Le développement de ces algorithmes repose sur
l'utilisation de la technique d'uniformisation des chaînes de Markov qui est
présentée de manière théorique et intuitive.
Ce livre s'adresse aux ingénieurs et chercheurs ayant besoin de modèles
probabilistes pour évaluer et prédire le comportement des systèmes qu'ils
étudient ou qu'ils développent. Il est aussi très bien adapté pour un cours de
master.
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