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Introduction aux processus stochastiques et à la simulation

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Gérard-Michel Cochard - Introduction aux processus stochastiques et à la simulation - Disponible chez votre libraire et chez Amazon


Gérard-Michel Cochard, Université de Picardie Jules Verne, France

Collection Systèmes d'information, web et société dirigée par Jean-Charles Pomerol


306 pages - Janvier 2019
Ouvrage papier : 69,00 EUR
ISBN : 9781784055431 (papier)
ISBN : 9781784065430 (ebook)

Maîtriser le hasard a longtemps été une préoccupation de recherche des mathématiciens. Aujourd'hui, nous possédons une approche prédictive de l'évolution des systèmes basée sur la théorie des probabilités. Cependant, découvrir ce sujet est parfois complexe, car il nécessite une bonne connaissance des mathématiques sous-jacentes.


Cet ouvrage offre une introduction aux processus liés aux fluctuations du hasard et à l'emploi de méthodes numériques pour approcher des solutions difficiles à obtenir par une voie analytique.


Il reprend des exemples classiques de gestion de stocks et de files d'attente, et aborde des sujets plus divers, comme la fiabilité des équipements, la génétique, la dynamique des populations, la physique et même la finance de marchés. Il s’adresse à des étudiants de niveau Master, d’école d’ingénieur ou de gestion, mais aussi à un public de formation continue, afin de faire découvrir le vaste domaine de l’aide à la décision.

     
    L'auteur

    Professeur émérite à l'université de Picardie Jules Verne, Gérard-Michel Cochard a exercé de nombreuses responsabilités au Cnam et au ministère de l'Éducation nationale. Il effectue ses recherches au sein du laboratoire Ecoprocédés optimisation et aide à la décision.

     

    Sommaire

    1. Rappels élémentaires de probabilités
    2. Modèles probabilistes
    3. Gestion de stocks
    4. Chaînes de Markov
    5. Processus de Markov
    6. Systèmes d’attente
    7. Applications diverses
    8. Programmes générateurs
    9. Principes de simulation
    10. Simulation d’une gestion de stocks
    11. Simulation d’un processus d’attente
    12. Optimisation et simulation



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