Processus p

lissage exponentiel ………………………………. 2.2.6 Processus stochastique …………………………………………………………….. 2.2.6.1 Processus stationnaire ……………………………………………………... 2.2.6.2 Bruit blanc …………………………………………………………………. 2.2.6.3 Fonction d’auto-corrélation et d’auto-corrélation partielle …………........... 2.2.6.4 Opérateur de retard et différenciation ……………………….………... 2.2.7 Modèles pour processus stochastiques ……………………………………………..

I : la notion d'ordre politique • CHAPITRE 1. L’EMERGENCE DE L’ETAT MODERNE I. L’Etat comme produit de la division sociale du travail (E. Durkheim 1858-1917) A. Emile Durkheim : un auteur engagé ? B. La genèse de l'Etat moderne II. L'Etat et le processus de rationalisation (M. Weber 1864-1920) A. La domination chez Max Weber B. Les types d'autorités chez Max Weber III. De la dynamique de l’Occident à la civilisation des mœurs (N. Elias 1897-1990) A. Norbert Elias : un auteur dans le siècle B. La

chronologiques Chap. 2. Processus stationnaires Chap. 3. Modèles de processus stochastiques Séries chronologiques Fouad Marri INSEA Fouad Marri Séries chronologiques 1 / 88 Chap. 1. Généralités sur les séries chronologiques Chap. 2. Processus stationnaires Chap. 3. Modèles de processus stochastiques Plan de cours 1 2 Chap. 1. Généralités sur les séries chronologiques Chap. 2. Processus stationnaires Estimation de la moyenne et de l’autocovariance Processus MA(q) Processus linéaires Chap

Kadrani, Processus Stochastique Chaîne de Markov à temps continu Définition Une chaîne de Markov à temps continu est un processus stochastique {X (t), t ≥ 0}, à temps continu, défini sur un espace d’états E fini ou dénombrable et vérifiant la propriété de Markov: P[Xt+u = j|Xs , 0 ≤ s ≤ t] = P[Xt+u = j|Xt ] ∀i, j ∈ E et t, u ≥ 0. Une chaîne de Markov à temps continu est homogène (dans le temps) si les probabilités précédentes sont in dépendantes de t, c’est à dire si P[Xt+u = j|Xt = i] = P[Xu = j|X0

FIIFO 3 PROBABILITES - STATISTIQUES PROCESSUS STOCHASTIQUES Stochastique vient du grec stokhastikos qui veut dire conjectural et de stockhos qui signifie but. Se dit de phénomènes qui partiellement relèvent du hasard et pour lesquels on ne peut formuler que des prévisions globales d’ordre statistique. En informatique un calculateur stochastique est un calculateur dans lequel l’information est codée par une probabilité. 1. INTRODUCTION 1.1. RAPPELS ET COMPLEMENTS 1.1.1. La fonction o

systéme Gestion des processus Pr A. BOUKHAJJOU High-Tech - Cours Programmation systéme Définitions Processus: un programme en cours d’éxecution par le système opératoire. Simultanéité: l'activation de plusieurs processus au même moment. ( simultanéité totale ou pseudo-simultanéité) Processeur virtuel: Processeur abstrait implantant le parallélisme. Arborescence de processus: un processus crée un autre. Processus système: exécute des taches à l’intérieur du noyau. Processus utilisateur: lancé

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II Les processus aléatoires stationnaires 1. Equations différentielles et génération de processus autorégressifs déterministes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Stabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3. Un exemple . . . . . . . . . . . . . . . . . .

AIDE MÉMOIRE PROBABILITES / CALCUL STOCHASTIQUE Prof. Pierre Devolder (UCL) 2009 Table des matières • • • • • • • 1. Eléments de probabilités 2. Processus stochastiques 3. Le mouvement brownien 4. Intégration stochastique 5. Equations différentielles stochastiques 6. Théorème de Girsanov 7. Représentation de Feynman- Kac UCL Devolder 2 1. Probabilités Notions de base de probabilité : (Ω , ℑ) - espace mesurable : Avec : Ω = un ensemble ℑ = une sigma algèbre

UNIVERSITE MOHAMMED V ECOLE MOHAMMADIA D’INGENIEURS DEPARTEMENT DU GENIE INDUSTRIEL PROCESSUS STOCHASTIQUES ET FILES D’ATTENTE Par Pr. B. BENCHEKROUN DEUXIEME ANNEE ANNEE UNIVERSITAIRE 2003/04 1 RAPPELS MATHEMATIQUES ......................................................................................................................... 3 I. FONCTION GENERATRICE, TRANSFORMEE DE LAPLACE, TRANSFORME EN Z ................. 3 I.1. I.2. I.3. VARIABLE ALEATOIRE CONTINUE

Chapitre 1 PROCESSUS STOCHASTIQUES 1.1 Introduction Chaque seconde, dans les salles de marchés, une avalanche de nombres envahit les écrans des "traders". Chaque quart d’ heure, la consommation nationale d’ électricité apparaît sur les écrans des compagnies productrices d’ électricité. Chaque jour, les scores d’ audience des émissions de télévision couvrent les couloirs des producteurs d’ émissions audiovisuelles. Chaque mois, les taux de demandes d’ emploi non satisfaites ou d’ ation occupent