Modèles et algorithmes markoviens / Bernard Ycart

Public ISBD Titre : Modèles et algorithmes markoviens Type de document : texte imprimé Auteurs : Bernard Ycart (1958-..), Auteur Editeur : Paris : Springer Année de publication : 2002 Collection : Mathématiques et applications, ISSN 1154-483X num. 39 Importance : 270 p. Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-540-43696-6 Note générale : Ref. p.259-266. Index. Langues : Français (fre) Index. décimale : 04-08-Mathématiques appliquées Résumé : Ce livre est destiné à tous ceux, mathématiciens ou non, qui souhaitent acquérir une maîtrise pratique de l'outil probabiliste dans ses applications les plus courantes. L'élaboration d'un modèle probabiliste conduit, en dehors de cas particuliers de faible intérêt pratique, à des problèmes théoriques difficiles qui sont vite hors de portée de l'utilisateur (comme d'ailleurs souvent du probabiliste professionnel). La validation d'un tel modèle passe alors nécessairement par la simulation, qui ne met en jeu en général que des procédures extrêmement simples. Apprendre à utiliser les modèles stochastiques, écrire pour eux des programmes de simulation efficaces, prévoir leurs performances et analyser leurs résultats est l'objectif principal de ce livre Modèles et algorithmes markoviens [texte imprimé] / Bernard Ycart (1958-..), Auteur . - Paris : Springer, 2002 . - 270 p. : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm.. - (Mathématiques et applications, ISSN 1154-483X; 39) . ISBN : 978-3-540-43696-6 Ref. p.259-266. Index. Langues : Français (fre) Index. décimale : 04-08-Mathématiques appliquées Résumé : Ce livre est destiné à tous ceux, mathématiciens ou non, qui souhaitent acquérir une maîtrise pratique de l'outil probabiliste dans ses applications les plus courantes. L'élaboration d'un modèle probabiliste conduit, en dehors de cas particuliers de faible intérêt pratique, à des problèmes théoriques difficiles qui sont vite hors de portée de l'utilisateur (comme d'ailleurs souvent du probabiliste professionnel). La validation d'un tel modèle passe alors nécessairement par la simulation, qui ne met en jeu en général que des procédures extrêmement simples. Apprendre à utiliser les modèles stochastiques, écrire pour eux des programmes de simulation efficaces, prévoir leurs performances et analyser leurs résultats est l'objectif principal de ce livre

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
128388	04-08-293	Livre	Bibliothèque de faculté d'informatique et mathématique	Mathématiques	Disponible

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