| Titre : | Probabilités et processus stochastiques | | Type de document : | texte imprimé | | Auteurs : | Caumel Yves, Auteur | | Mention d'édition : | 2éd | | Editeur : | Hermès - Lavoisier | | Année de publication : | 2014 | | Collection : | Statistique et probabilités appliquées | | Importance : | 320p | | Présentation : | ill., | | Format : | 16,5 x 24 cm | | ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-7462-4717-8 | | Note générale : | Index | | Langues : | Français (fre) | | Mots-clés : | Probabilités, processus, stochastiques | | Index. décimale : | 519.2 CAU | | Résumé : | Acquérir les bases de la théorie des probabilités et des processus aléatoires et permettre à l'étudiant d'en appliquer les concepts et les méthodes aux nombreux domaines qui l'utilisent en physique, en traitement du signal, en automatique ou en théorie de l'information est le principal objectif de ce cours fondamental.
Afin de faire preuve d'une pédagogie constructive et motivante et de ne pas se limiter au seul exposé déductif, ce livre propose 150 exercices et problèmes corrigés, des appels à l'intuition et des notices historiques, biographiques ou épistémologiques permettant d'expliquer les contextes dans lesquels se sont développées ces théories.
Les six premiers chapitres de ce livre exposent la théorie des probabilités et ses applications tandis que les quatre suivants présentent de façon détaillée la théorie des processus aléatoires classiques constituée par les chaînes de Markov à temps discret, les chaînes de Markov à temps continu et leur application aux files d'attente, les processus de Poisson et de renouvellement, les processus du second ordre et le mouvement brownien.
Cette nouvelle édition revue et augmentée s'adresse aux étudiants en mathématiques ou en physique de niveau L2, L3 et master, ainsi qu'aux étudiants des écoles d'ingénieurs et de commerce. | | Note de contenu : | Probabilités sur les ensembles finis
Variables aléatoires
Vecteurs aléatoires
Calcul de lois
Convergences et limites des suites aléatoires
Probabilités, lois et espérances conditionnelles
Chaînes de Markov discrètes
Processus de Poisson et de renouvellement
Chaînes de Markov à temps continu et files d'attente
Processus du second ordre
Problèmes |
Probabilités et processus stochastiques [texte imprimé] / Caumel Yves, Auteur . - 2éd . - [S.l.] : Hermès - Lavoisier, 2014 . - 320p : ill., ; 16,5 x 24 cm. - ( Statistique et probabilités appliquées) . ISBN : 978-2-7462-4717-8 Index Langues : Français ( fre) | Mots-clés : | Probabilités, processus, stochastiques | | Index. décimale : | 519.2 CAU | | Résumé : | Acquérir les bases de la théorie des probabilités et des processus aléatoires et permettre à l'étudiant d'en appliquer les concepts et les méthodes aux nombreux domaines qui l'utilisent en physique, en traitement du signal, en automatique ou en théorie de l'information est le principal objectif de ce cours fondamental.
Afin de faire preuve d'une pédagogie constructive et motivante et de ne pas se limiter au seul exposé déductif, ce livre propose 150 exercices et problèmes corrigés, des appels à l'intuition et des notices historiques, biographiques ou épistémologiques permettant d'expliquer les contextes dans lesquels se sont développées ces théories.
Les six premiers chapitres de ce livre exposent la théorie des probabilités et ses applications tandis que les quatre suivants présentent de façon détaillée la théorie des processus aléatoires classiques constituée par les chaînes de Markov à temps discret, les chaînes de Markov à temps continu et leur application aux files d'attente, les processus de Poisson et de renouvellement, les processus du second ordre et le mouvement brownien.
Cette nouvelle édition revue et augmentée s'adresse aux étudiants en mathématiques ou en physique de niveau L2, L3 et master, ainsi qu'aux étudiants des écoles d'ingénieurs et de commerce. | | Note de contenu : | Probabilités sur les ensembles finis
Variables aléatoires
Vecteurs aléatoires
Calcul de lois
Convergences et limites des suites aléatoires
Probabilités, lois et espérances conditionnelles
Chaînes de Markov discrètes
Processus de Poisson et de renouvellement
Chaînes de Markov à temps continu et files d'attente
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