MA204 Chaînes de Markov [V1A]

Mathématiques appliquées et calcul, Probabilités et statistiques

Année (Module) : 2A (voie)
Professeurs :CARL GRAHAM
Maîtres de conférence :CARL GRAHAM, DAVID LEFèVRE, Francesco RUSSO, Zhiping RAO

Objectifs

La théorie des chaînes de Markov fournit un cadre mathématique rigoureux pour décrire une certaine classe d'évolutions aléatoires. Ces évolutions se déroulent en temps discret et sont à valeurs dans un espace discret. Le hasard y intervient de telle sorte que le seul élément utile pour évaluer de façon probabiliste l'évolution dans le futur, que l'on puisse tirer de l'observation du passé, est l'état du présent. On dit qu'il s'agit d'une propriété d'"oubli" du passé sachant le présent.

Cette théorie intervient couramment dans des modèles mathématiques issus de problèmes concrets de nombreux domaines appliqués, aussi bien scientifiques que techniques. Nous en donnerons les éléments principaux, qui permettent d'analyser ces modèles et de leur apporter des résultats qualitatifs et quantitatifs, ces derniers de façon exacte ou approchée.


Créneaux horaires du cours en 2012/2013: V1A

Evaluation

Interrogation écrite.
Le polycopié et les notes de cours sont autorisés pour l'examen. Celui-ci ne portera que sur les parties du polycopié effectivement abordées dans le cours.

Prérequis

MA101

Applications et débouchés

Enseignements utilisant directement ce cours: MA202 et MA207, modules électifs MAE10 et MAE40

Dernière mise à jour: 01/03/2013, par guest
(resp.: fjean)