Processus stochastiques
- Code de l'UE INFOM222
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Horaire
30 15Quadri 1
- Crédits ECTS 5
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Langue
Français
- Professeur Remiche Marie-Ange
A l'issue de ce cours, l'étudiant sera capable
Il s'agit ici de former les étudiants à la démarche de résolution des processus aléatoires. Le cours propose d'étudier de façon plus particulière certains modèles tels que les chaînes de Markov, les processus de Markov, le processus de Poisson, les processus de renouvellements, les files d'attente, et ceux d'usage courant dans d'autres disciplines : gestion, télétraitement, performances des systèmes d'exploitation.
Dans un prermier temps, des notions de base, telles que distribution de variables aléatoires conditionnelles, transformée de Laplace, espérance conditionnelle, .... seront revues. Ensuite, nous aborderons l'étude de plusieurs processus stochastiques. Le cours aborde ces concepts essentiellement via une approche formelle (définitions, démonstrations).
Les simulations et études statistiques qui en découlent, seront réalisées avec le langage R exclusivement.
Le cours n'est organisé que si un nombre suffisant d'étudiants y participent.
30H de cours et 15H d'exercices
Ce cours se base sur divers ouvrages de base en probabilité, et en particulier sur S.M. Ross. Initiation aux probabilités. Traduction de la septième édition américaine. Presses polytechniques et universitaires romandes, 2009, sur S. Resnick. Adventures in Stochastic Processes. Birkhäuse, 2005. Pour l'étude des files d'attente, nous référons en outre, à l'ouvrage de I. Adan et J. Resing. Queueing Theory. Disponible en ligne. Pays-Bas, 2002 et H. Kobayashi et B.L. Mark. System Modeling and Analysis. Fondations of System Performance Evaluation. Pearson, 2009. Nous utilisons également Lawrence M. Leemis and Stephen K. Park, Discrete-Event Simulation: A First Course, Prentice Hall, 2006.
Formation | Programme d’études | Bloc | Crédits | Obligatoire |
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Master 60 en sciences informatiques | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en sciences informatiques, à finalité spécialisée en software engineering | Standard | 0 | 5 | |
Master 120 en sciences informatiques, à finalité spécialisée en data science | Standard | 0 | 5 | |
Master 60 en sciences informatiques | Standard | 1 | 5 | |
Master 120 en sciences informatiques, à finalité spécialisée en software engineering | Standard | 2 | 5 | |
Master 120 en sciences informatiques, à finalité spécialisée en data science | Standard | 2 | 5 |