MARC Record from harvard_bibliographic_metadata

LEADER: 04057nam a22004935a 4500
001 014020916-6
005 20140620185818.0
008 140414s2014 gw | s ||0| 0|fre d
020 $a9783642546167
020 $a9783642546167
020 $a9783642546150
024 7 $a10.1007/978-3-642-54616-7$2doi
035 $a(Springer)9783642546167
040 $aSpringer
050 4 $aQA273.A1-274.9
050 4 $aQA274-274.9
072 7 $aPBT$2bicssc
072 7 $aPBWL$2bicssc
072 7 $aMAT029000$2bisacsh
082 04 $a519.2$223
100 1 $aDel Moral, Pierre,$eauthor.
245 10 $aModèles et méthodes stochastiques :$bUne introduction avec applications /$cby Pierre Del Moral, Christelle Vergé.
264 1 $aBerlin, Heidelberg :$bSpringer Berlin Heidelberg :$bImprint: Springer,$c2014.
300 $aXXIV, 487 p. 71 ill.$bonline resource.
336 $atext$btxt$2rdacontent
337 $acomputer$bc$2rdamedia
338 $aonline resource$bcr$2rdacarrier
347 $atext file$bPDF$2rda
490 1 $aMathématiques et Applications,$x1154-483X ;$v75
520 $aLa 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.
520 $aElle 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.
520 $aProbability 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.
650 20 $aAlgorithms.
650 10 $aMathematics.
650 0 $aDistribution (Probability theory)
650 0 $aMathematics.
650 0 $aAlgorithms.
650 24 $aProbability Theory and Stochastic Processes.
650 24 $aApplications of Mathematics.
700 1 $aVergé, Christelle,$eauthor.
776 08 $iPrinted edition:$z9783642546150
830 0 $aMathématiques & applications ;$v75.
988 $a20140502
906 $0VEN