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| Titre : |
Les processus de Markov : En biologie, sociologie, g©ologie, chimie, physique et applications industrielles |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Pierre D©sesquelles, |
| Editeur : |
Paris : Ellipses |
| Année de publication : |
2016. |
| Collection : |
R©f©rences sciences, ISSN 2260-8044. |
| Importance : |
1 vol. (215 p.) |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
24 cm. |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-340-01475-6 |
| Note générale : |
978-2-340-01475-6 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Mathématique:Probabilités |
| Index. décimale : |
519.2 Probabilités |
| Résumé : |
Le formalisme des cha®nes de Markov est devenu le principal instrument d'analyse des syst¨mes dynamiques utilis© aussi bien par l'industrie que par la recherche scientifique, des math©matiques aux sciences sociales. L'objectif de cet ouvrage est pragmatique : montrer comment mod©liser un syst¨me pour l'analyser ou pour pr©voir son ©volution. La notion de syst¨me est extrªmement large : elle recouvre aussi bien des ensembles d'esp¨ces animales en comp©tition sur un territoire, que des processus industriels ; des flux d'eaux souterraines traversant des aquif¨res que des m©canismes de r©actions en cha®ne chimiques ou physiques. L'ouvrage montre d'une part comment extraire de l'information sur le syst¨me : les probabilit©s qu'il occupe ou aboutisse  des ©tats donn©s, les temps caract©ristiques de la dynamique et, d'autre part, comment son ©volution peut ªtre simul©e, notamment par la m©thode Monte-Carlo. Ce livre s'adresse aux ©tudiants,  partir de la deuxi¨me ann©e de licence scientifique, aux chercheurs et aux ing©nieurs. II a pour but de faire d©couvrir l'utilit© et l'efficacit© de ce formalisme sans entrer dans toute la rigueur d'un ouvrage de math©matiques. Sa p©dagogie s'appuie sur l'explication plut´t que sur les ©quations. Pour ne pas nuire  la continuit© du texte, les d©monstrations sont donc plac©es en annexes. Les seules notions math©matiques n©cessaires sont les bases de l'alg¨bre matriciel (addition, produit, inversion de matrices) rappel©es dans un r©sum© de trois pages. [Source : 4e de couv.] |
| Note de contenu : |
Sommaire
1, Exemples introductifs
2, Evolution temporelle d’un processus de Markov
3, Taxonomie des chaînes de Markov
4, Les chaînes de Markov absorbantes
5, Application des chaînes absorbantes
6, Les chaînes de Markov régulières
7, Détermination expérimentale des probabilités de transition
Annexe A, les bases de l’algèbre matricielle
Annexe B, Démonstrations
Annexe C, Codes Matlab
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| Côte titre : |
Fs/23003 |
Les processus de Markov : En biologie, sociologie, g©ologie, chimie, physique et applications industrielles [texte imprimé] / Pierre D©sesquelles, . - Paris : Ellipses, 2016. . - 1 vol. (215 p.) : ill. ; 24 cm.. - ( R©f©rences sciences, ISSN 2260-8044.) . ISBN : 978-2-340-01475-6 978-2-340-01475-6 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Mathématique:Probabilités |
| Index. décimale : |
519.2 Probabilités |
| Résumé : |
Le formalisme des cha®nes de Markov est devenu le principal instrument d'analyse des syst¨mes dynamiques utilis© aussi bien par l'industrie que par la recherche scientifique, des math©matiques aux sciences sociales. L'objectif de cet ouvrage est pragmatique : montrer comment mod©liser un syst¨me pour l'analyser ou pour pr©voir son ©volution. La notion de syst¨me est extrªmement large : elle recouvre aussi bien des ensembles d'esp¨ces animales en comp©tition sur un territoire, que des processus industriels ; des flux d'eaux souterraines traversant des aquif¨res que des m©canismes de r©actions en cha®ne chimiques ou physiques. L'ouvrage montre d'une part comment extraire de l'information sur le syst¨me : les probabilit©s qu'il occupe ou aboutisse  des ©tats donn©s, les temps caract©ristiques de la dynamique et, d'autre part, comment son ©volution peut ªtre simul©e, notamment par la m©thode Monte-Carlo. Ce livre s'adresse aux ©tudiants,  partir de la deuxi¨me ann©e de licence scientifique, aux chercheurs et aux ing©nieurs. II a pour but de faire d©couvrir l'utilit© et l'efficacit© de ce formalisme sans entrer dans toute la rigueur d'un ouvrage de math©matiques. Sa p©dagogie s'appuie sur l'explication plut´t que sur les ©quations. Pour ne pas nuire  la continuit© du texte, les d©monstrations sont donc plac©es en annexes. Les seules notions math©matiques n©cessaires sont les bases de l'alg¨bre matriciel (addition, produit, inversion de matrices) rappel©es dans un r©sum© de trois pages. [Source : 4e de couv.] |
| Note de contenu : |
Sommaire
1, Exemples introductifs
2, Evolution temporelle d’un processus de Markov
3, Taxonomie des chaînes de Markov
4, Les chaînes de Markov absorbantes
5, Application des chaînes absorbantes
6, Les chaînes de Markov régulières
7, Détermination expérimentale des probabilités de transition
Annexe A, les bases de l’algèbre matricielle
Annexe B, Démonstrations
Annexe C, Codes Matlab
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| Côte titre : |
Fs/23003 |
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