- EAN13
- 9782746239166
- ISBN
- 978-2-7462-3916-6
- Éditeur
- Hermès science publications
- Date de publication
- 13/05/2013
- Collection
- Collection Méthodes stochastiques appliquées
- Nombre de pages
- 389
- Dimensions
- 23,4 x 15,6 x 1,8 cm
- Poids
- 600 g
- Langue
- français
- Code dewey
- 519.233
- Fiches UNIMARC
- S'identifier
Chaînes de Markov
Théorie, algorithmes et applications
De Bruno Sericola
Hermès science publications
Collection Méthodes stochastiques appliquées
Offres
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.
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.
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