Modèles aléatoires: applications aux sciences de l'ingénieur et du vivant
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Sprache: | French |
Veröffentlicht: |
Berlin ; Heidelberg ; New York
Springer
2006
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Schriftenreihe: | Mathématiques & applications
57 |
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JEAN-FRANCOIS DELMAS
BENJAMIN
JOURDAIN
MODELES ALEATOIRES
APPLICATIONS
AUX SCIENCES DE L'INGENIEUR ET DU VIVANT
SPRINGER
TABLE
DES
MATIERES
PARTIE I MODELES DISCRETS
CHAINES DE MARKOV A TEMPS DISCRET
3
1.1
DEFINITION ET PROPRIETES 4
1.2 CHAINE TRACE, ETATS ABSORBANTS 8
1.3 PROBABILITES INVARIANTES, REVERSIBILITE 10
1.4 CHAINES IRREDUCTIBLES, CHAINES APERIODIQUES 11
1.5 THEOREME ERGODIQUE 12
1.6 THEOREME CENTRAL LIMITE 23
REFERENCES 29
RECUIT SIMULE
31
2.1 CONDITION DE DOEBLIN ET CONVERGENCE DES CHAINES DE MARKOV . . 33
2.2
ALGORITHME DE METROPOLIS 35
2.3 LE RECUIT SIMULE 37
2.3.1 MESURES DE GIBBS . 37
2.3.2 UN RESULTAT PARTIEL 40
2.3.3 RESULTATS THEORIQUES 44
2.4 LE PROBLEME DU VOYAGEUR DE COMMERCE 45
REFERENCES 50
GESTION DES APPROVISIONNEMENTS
51
3.1
LE MODELE PROBABILISTE DE GESTION DE STOCK 52
3.1.1 LE MODELE A UNE PERIODE DE TEMPS 52
3.1.2 LE MODELE DYNAMIQUE DE GESTION DE STOCK 57
3.2 ELEMENTS DE CONTROLE DE CHAINES DE MARKOV 58
3.2.1 DESCRIPTION DU MODELE 58
3.2.2 EVALUATION DU COUT ASSOCIE A UNE STRATEGIE 60
3.2.3 EQUATIONS D'OPTIMALITE 62
3.2.4 APPLICATION AU RECRUTEMENT : LE PROBLEME DE LA SECRETAIRE 66
XII TABLE DES MATIERES
3.3 RESOLUTION DU PROBLEME DYNAMIQUE DE GESTION DE STOCK 71
3.3.1 GESTION SANS COUT FIXE D'APPROVISIONNEMENT 72
3.3.2 GESTION AVEC COUT FIXE 74
3.3.3 DELAI DE LIVRAISON 80
3.4 CONCLUSION 84
REFERENCES 84
4 LE PROCESSUS DE GALTON-WATSON
87
4.1 ETUDE DU PHENOMENE D'EXTINCTION 89
4.1.1 CARACTERISATION DE LA PROBABILITE D'EXTINCTION
R\
92
4.1.2 VITESSE D'EXTINCTION 94
4.2 LOIS LIMITES 97
4.2.1 LE CAS SURCRITIQUE 98
4.2.2 LE CAS SOUS-CRITIQUE 101
4.2.3 LE CAS CRITIQUE 105
4.3 REDUCTION DE VARIANCE DANS LES CAS SOUS-CRITIQUE OU CRITIQUE . 108
4.4 LOI DE LA POPULATION TOTALE 111
REFERENCES 119
5 RECHERCHE DE ZONES HOMOGENES DANS L'ADN
121
5.1 CHAINES DE MARKOV CACHEES 123
5.2 L'ESTIMATEUR DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE (EMV) 125
5.2.1 DEFINITIONS ET EXEMPLES 125
5.2.2 CONVERGENCE DE L'EMV DANS UN MODELE SIMPLE 129
5.3 PRESENTATION GENERALE DE L'ALGORITHME EM 132
5.4 MISE EN YYUVRE DE L'ALGORITHME EM 135
5.4.1 L'ETAPE ESPERANCE : ETAPE E 135
5.4.2 L'ETAPE MAXIMISATION : ETAPE M 142
5.5 CONVERGENCE DE L'EMV POUR LES CHAINES DE MARKOV CACHEES . . . 143
5.6 AUTRES EXEMPLES D'APPLICATION DE L'ALGORITHME EM 151
5.6.1 LE MELANGE 151
5.6.2 DONNEES CENSUREES 156
5.7 CONCLUSION 158
REFERENCES 160
6 SEQUENCES EXCEPTIONNELLES DANS L'ADN
163
6.1 FLUCTUATIONS DU NOMBRE D'OCCURRENCES D'UN MOT 165
6.2 UNE AUTRE APPROCHE ASYMPTOTIQUE 171
6.3 UNE TROISIEME APPROCHE ASYMPTOTIQUE 179
6.3.1 LOI DES PETITS NOMBRES OU LOI DE POISSON 179
6.3.2 LOI DES PETITS NOMBRES POUR LE NOMBRE D'OCCURRENCES 181
6.4 UN AUTRE MODELE POUR LA SEQUENCE D'ADN 186
6.5 CONCLUSION 189
REFERENCES 194
TABLE DES MATIERES
XIII
7 ESTIMATION DU TAUX DE MUTATION DE L'ADN
195
7.1 LE MODELE D'EVOLUTION DE POPULATION 196
7.2 ETUDE DE L'ARBRE PHYLOGENIQUE 197
7.2.1 TEMPS D'APPARITION DE L'ANCETRE DE DEUX INDIVIDUS 197
7.2.2 TEMPS D'APPARITION DE L'ANCETRE DE R INDIVIDUS 199
7.2.3 PROCESSUS DE KINGMAN ET COMMENTAIRES 203
7.3 LE MODELE DE WRIGHT-FISHER 203
7.4 MODELISATION DES MUTATIONS 206
7.4.1 ESTIMATION DU TAUX DE MUTATION I 208
7.4.2 ESTIMATION DU TAUX DE MUTATION II 212
7.4.3 CONCLUSION SUR L'ESTIMATION DU TAUX DE MUTATION 216
REFERENCES 216
PARTIE II MODELES CONTINUS
8 CHAINES DE MARKOV A TEMPS CONTINU
221
8.1 CONSTRUCTION DES CHAINES DE MARKOV. A TEMPS CONTINU 222
8.1.1 CONSTRUCTION 222
8.1.2 PROPRIETE DE MARKOV 224
8.2 SEMI-GROUPE, GENERATEUR INFINITESIMAL 226
8.3 COMPORTEMENT ASYMPTOTIQUE 230
8.4 PROCESSUS DE POISSON 235
REFERENCES 237
9 FILES D'ATTENTE
: 239
9.1 INTRODUCTION 240
9.1.1 MODELISATION DES FILES D'ATTENTE 240
9.1.2 PRESENTATION DES FILES
M/M/K
241
9.2 ETUDE DES FILES A UN SERVEUR :
M/M/L
243
9.2.1 PROBABILITE INVARIANTE 243
9.2.2 TEMPS PASSE DANS LA FILE D'ATTENTE : CLIENT VIRTUEL 246
9.2.3 TEMPS PASSE DANS LA FILE D'ATTENTE : CLIENT REEL 247
9.3 ETUDE DES FILES A
K
SERVEURS :
M/M/K
251
9.3.1 PROBABILITE INVARIANTE 251
9.3.2 TEMPS PASSE DANS LA FILE D'ATTENTE : CLIENT VIRTUEL 253
9.4 RESEAUX DE JACKSON 257
9.4.1 MODELE ET PROPRIETES 257
9.4.2 FILES EN TANDEM, PROCESSUS DE SORTIE 261
9.5 EXPLOSION ET RECURRENCE DES FILES M/GI/1 262
REFERENCES 264
XIV TABLE DES MATIERES
10 ELEMENTS DE FIABILITE
265
10.1
INTRODUCTION A LA FIABILITE 266
10.1.1 MESURES DE PERFORMANCE 266
10.1.2 TAUX DE DEFAILLANCE 267
10.1.3 TAUX DE DEFAILLANCE MONOTONE, LOIS NBU 270
10.2
SIMULATION 274
10.2.1 INVERSION DU TAUX DE DEFAILLANCE CUMULE 274
10.2.2
METHODE DES PANNES FICTIVES 275
10.3 ETUDE DE STRATEGIES DE MAINTENANCE 277
10.3.1 ELEMENTS DE RENOUVELLEMENT 278
10.3.2 REMPLACEMENT SUIVANT L'AGE 282
10.3.3 REMPLACEMENT PREVENTIF PAR BLOC 285
10.3.4 COMPARAISONS ENTRE LES REMPLACEMENTS SUIVANT L'AGE
ET
PAR BLOC 288
10.3.5 DUREES ENTRE PANNES NON IDENTIQUEMENT DISTRIBUEES . 292
10.4
ELEMENTS DE FIABILITE DES SYSTEMES COMPLEXES 295
10.4.1
FONCTION DE STRUCTURE, COUPES 295
10.4.2 CALCUL DE LA DISPONIBILITE 297
10.4.3 FACTEURS D'IMPORTANCE 299
REFERENCES 300
11 LOIS DE VALEURS EXTREMES
303
11.1
STATISTIQUE D'ORDRE, ESTIMATION DES QUANTITES 307
11.2 EXEMPLES DE CONVERGENCE DU MAXIMUM RENORMALISE 316
11.3
LIMITES DES MAXIMUMS RENORMALISES 320
11.4 DOMAINES D'ATTRACTION 325
11.4.1 CARACTERISATIONS GENERALES 325
11.4.2 DOMAINES D'ATTRACTION DES LOIS DE FRECHET ET WEIBULL . 327
11.5
ESTIMATION DU PARAMETRE DE LA LOI DE VALEURS EXTREMES 329
11.5.1
ESTIMATEUR DE PICKAND 329
11.5.2 ESTIMATEUR DE HILL 332
11.6 ESTIMATION DES QUANTILES EXTREMES 336
11.6:1 A L'AIDE DE L'ESTIMATEUR DE PICKAND 337
11.6.2 A L'AIDE DE L'ESTIMATEUR DE HILL 340
11.7 CONCLUSION 340
REFERENCES 341
12 PROCESSUS DE COAGULATION ET FRAGMENTATION
343
12.1
EQUATIONS DE COAGULATION DISCRETES 344
12.1.1 DEFINITION ET PROPRIETES DES SOLUTIONS 344
12.1.2 SOLUTIONS EXPLICITES POUR LES NOYAUX CONSTANT,
ADDITIF
ET MULTIPLICATIF 348
12.2 COAGULATION ET FRAGMENTATION DISCRETES 365
12.3 CHAINES DE MARKOV A TEMPS CONTINU ASSOCIEES 367
12.3.1
LE PROCESSUS DE MARCUS-LUSHNIKOV 368
TABLE DES MATIERES XV
12.3.2 LE PROCESSUS DE TRANSFERT DE MASSE 375
REFERENCES 383
PARTIE III APPENDICE
A RAPPELS DE PROBABILITES
387
A.L VARIABLES ALEATOIRES 387
A.1.1 ESPACE DE PROBABILITE 387
A.L.2 VARIABLES ALEATOIRES 388
A.1.3 ESPERANCE 388
A. 1.4 CONVERGENCE DES ESPERANCES 390
A. 1.5 INDEPENDANCE 391
A.1.6 VARIANCE 391
A.1.7 FONCTION CARACTERISTIQUE 392
A.1.8 TRANSFORMEE DE LAPLACE 393
A. 1.9 PROBABILITES CONDITIONNELLES 393
A.2 LOIS USUELLES 394
A.2.1 LOIS DISCRETES USUELLES 394
A.2.2 LOIS A DENSITE USUELLES 396
A.2.3 SIMULATION 398
A.3 CONVERGENCE ET THEOREMES LIMITES 400
A.3.1 CONVERGENCE DE VARIABLES ALEATOIRES 400
A.3.2 LOI FORTE DES GRANDS NOMBRES 402
A.3.3 THEOREME CENTRAL LIMITE 402
A.3.4 INTERVALLES DE CONFIANCE 403
REFERENCES 405
B UNE VARIANTE DU THEOREME CENTRAL LIMITE
407
C FONCTION DE REPARTITION ET QUANTILE 411
D CONVERGENCE EN VARIATION SUR UN ESPACE DISCRET 415
E ETUDE D'UNE EQUATION DIFFERENTIELLE ORDINAIRE 417
REFERENCES
421
INDEX
429 |
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