Modèles et méthodes stochastiques: une introduction avec applications
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2014
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| adam_text | MODELES ET METHODES STOCHASTIQUES
/ DEL MORAL, PIERRE
: 2014
ABSTRACT / INHALTSTEXT
LA THEORIE DES PROBABILITES ET DES PROCESSUS STOCHASTIQUES EST SANS
AUCUN DOUTE L UN DES PLUS IMPORTANTS OUTILS MATHEMATIQUES DES SCIENCES
MODERNES. LE THEORIE DES PROBABILITE S ILLUSTRE DANS DE NOMBREUX
DOMAINES ISSUS DE LA BIOLOGIE, DE LA PHYSIQUE, ET DES SCIENCES DE
L INGENIEUR : DYNAMIQUE DES POPULATIONS, TRAITEMENT DU SIGNAL ET DE
L IMAGE, CHIMIE MOLECULAIRE, ECONOMETRIE, SCIENCES ACTUARIELLES,
MATHEMATIQUES FINANCIERES, AINSI QU EN ANALYSE DE RISQUE. LE BUT DE
CET OUVRAGE EST DE PARCOURIR LES PRINCIPAUX MODELES ET METHODES
STOCHASTIQUES DE CETTE THEORIE EN PLEINE EXPANSION. CE VOYAGE NE
NECESSITE AUCUN BAGAGE SPECIFIQUE SUR LA THEORIE DES PROCESSUS
STOCHASTIQUES. LES OUTILS D ANALYSES NECESSAIRES A UNE BONNE
COMPREHENSION SONT DONNES AU FUR ET A MESURE DE LEUR CONSTRUCTION,
REVELANT AINSI LEUR NECESSITE. LA THEORIE DES PROCESSUS
STOCHASTIQUES EST UNE EXTENSION NATURELLE DE LA THEORIE DE SYSTEMES
DYNAMIQUES A DES PHENOMENES ALEATOIRES.ELLE CONTIENT DES
FORMALISATION D EVOLUTIONS DE PHENOMENES ALEATOIRES RENCONTRES EN
PHYSIQUE, EN BIOLOGIQUE, EN ECONOMIE, OU EN SCIENCES DE L INGENIEUR,
MAIS AUSSI DES ALGORITHMES D EXPLORATION STOCHASTIQUE D ESPACES DE
SOLUTIONS COMPLEXES POUR RESOUDRE DES PROBLEMES D ESTIMATION,
D OPTIMISATION ET D APPRENTISSAGE STATISTIQUE. DES TECHNIQUES DE
RESOLUTION AVANCEES EN STATISTIQUE BAYESIENNE, EN TRAITEMENT DU
SIGNAL, EN ANALYSE D’EVENEMENTS RARES, EN COMBINATOIRE
ENUMERATIVE, EN OPTIMISATION COMBINATOIRE, AINSI QU EN PHYSIQUE ET
CHIMIE QUANTIQUE SONT EXPOSEES DANS CET OUVRAGE. STOCHASTIC MODELS
ANDMETHODS PROBABILITY THEORY AND STOCHASTIC PROCESS THEORY ARE
UNDOUBTEDLY AMONG THE MOST IMPORTANT MATHEMATIC TOOLS FOR THE MODERN
SCIENCES.PROBABILITY THEORY HAS APPLICATIONS IN SEVERAL FIELDS, SUCH AS
BIOLOGY, PHYSICS AND THE ENGINEERING SCIENCES: POPULATION DYNAMICS,
SIGNAL AND IMAGE PROCESSING, MOLECULAR CHEMISTRY, ECONOMETRICS,
ACTUARIAL SCIENCE, FINANCIAL MATHEMATICS, AND RISK ANALYSIS. THIS BOOK
PROVIDES AN OVERVIEW OF STOCHASTIC MODELS AND METHODS FOR THIS VERY
ACTIVE FIELD. STOCHASTIC PROCESS THEORY IS A NATURAL EXTENSION OF
DYNAMIC SYSTEMS TO RANDOM EVENTS. THE BOOK COVERS THE MODELING OF RANDOM
EVENTS IN PHYSICS, BIOLOGY, ECONOMICS AND THE ENGINEERING SCIENCES,
WHILE ALSO INTRODUCING ADVANCED PROBLEM-SOLVING TECHNIQUES IN BAYESIAN
STATISTICS, SIGNAL PROCESSING AND RARE EVENT ANALYSIS. NO SCIENTIFIC
BACKGROUND IN STOCHASTIC PROCESS THEORY IS NEEDED
DIESES SCHRIFTSTUECK WURDE MASCHINELL ERZEUGT.
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