Modèles et méthodes stochastiques : Une introduction avec applications / / by Pierre Del Moral, Christelle Vergé

• Record Nr.: UNINA9910392739503321
• Autore: Del Moral Pierre
• Pubbl/distr/stampa: Berlin, Heidelberg : , : Springer Berlin Heidelberg : , : Imprint : Springer, , 2014
• ISBN: 3-642-54616-1
• Edizione: [1st ed. 2014.]
• Descrizione fisica: 1 online resource (500 p.)
• Collana: Mathématiques et Applications, , 1154-483X ; ; 75
• Disciplina: 519.2
• Soggetti: Probabilities; Algorithms; Applied mathematics; Engineering mathematics; Probability Theory and Stochastic Processes; Applications of Mathematics
• Lingua di pubblicazione: Francese
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Note generali: Description based upon print version of record.
• Nota di contenuto: Modèles Stochastiques -- Chaînes de Markov Discrètes / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Chaînes de Markov Abstraites / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Chaînes de Markov Non Linéaires / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Chaînes de Markov en Auto-Interaction / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Du Temps Discret au Temps Continu / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Méthodes Stochastiques -- Méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC) / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Méthodes d’exploration locale et Schémas de Température / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Mesures de Feynman-Kac et Méthodes Particulaires / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Méthodes MCMC en interaction / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Quelques Domaines D’applications -- Modèles de fractal dans la nature / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Optimisation et Combinatoire énumérative / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Traitement du signal / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Analyse bayésienne / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Modèles de Poursuite et Localisation / Pierre Del Moral, Christelle Vergé -- Analyse ; de risques / Pierre Del Moral, Christelle Vergé.
• Sommario/riassunto: La théorie des probabilités et des processus stochastiques est sans aucun doute l'un des plus importants outils mathématiques des sciences modernes. Le théorie des probabilité s'illustre dans de nombreux domaines issus de la biologie, de la physique, et des sciences de l'ingénieur : dynamique des populations, traitement du signal et de l'image, chimie moléculaire, économétrie, sciences actuarielles, mathématiques financières, ainsi qu'en analyse de risque. Le but de cet ouvrage est de parcourir les principaux modèles et méthodes stochastiques de cette théorie en pleine expansion. Ce voyage ne nécessite aucun bagage spécifique sur la théorie des processus stochastiques. Les outils d'analyses nécessaires à une bonne compréhension sont donnés au fur et à mesure de leur construction, révélant ainsi leur nécessité. La théorie des processus stochastiques est une extension naturelle de la théorie de systèmes dynamiques à des phénomènes aléatoires. Elle contient des formalisation d'évolutions de phénomènes aléatoires rencontrés en physique, en biologique, en économie, ou en sciences de l'ingénieur, mais aussi des algorithmes d'exploration stochastique d'espaces de solutions complexes pour résoudre des problèmes d'estimation, d'optimisation et d'apprentissage statistique. Des techniques de résolution avancées en statistique bayésienne, en traitement du signal, en analyse d’événements rares, en combinatoire énumérative, en optimisation combinatoire, ainsi qu'en physique et chimie quantique sont exposées dans cet ouvrage. Stochastic Models and Methods 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.; English Abstract: 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 modelling 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.