Propriété de Markov

VII – Approfondissement : Modèle de Markov à états cachés Tout d'abord, un modèle de Markov Caché est un modèle statistique dans lequel le système modélisé est supposé être un processus markovien de paramètres inconnus. Le processus de Markov représente une évolution, généralement dans le temps, d'une variable aléatoire possédant les propriétés de Markov, c'est-à-dire que les prévisions du futur sont réalisées à partir du présent uniquement. Le modèle de Markov Caché peut être modélisé par un jeu

Programmation linéaire combinatoire (entiers) 17 Algorithme du B&B 17 Illustration de l’algorithme 18 Exemple de modélisation : Localisation d’usines 18 Processus aléatoire : chaînes de Markov 19 Généralités 19 Classification des états 20 Comportement asymptotique et distribution stationnaire 20 Décisions et Chaînes de Markov 21 Exemple du confectionneur 21 Décisions multiples 22 Exemple du confectionneur (suite et fin) 22 Programmation linéaire Exemple classique Soit une firme produisant du A et

application de la méthode de chaînes de Markov non stationnaires à la région Midi-Pyrénées Nejla Ben Arfa Série « Master of Science » n°81 2006 ii Ben Arfa N. – « Politique agricole et changement structurel des exploitations agricoles : une application de la méthode de chaînes de Markov non stationnaires à la région Midi – Pyrénées ». Politique agricole et changement structurel des exploitations agricoles : une application de la méthode de chaînes de Markov non stationnaires à la région Midi-Pyrénées

aient été tenues secrètes, l’algorithme de départ a été publié. Nous étudierons ici la modélisation mathématique qui a permis à Google de se placer en tête des moteurs de recherche. Chaînes de Markov L’outil mathématique le mieux adapté pour travailler sur les graphes orientés est la chaîne de Markov. Elle permet de décider quel lien suivre à partir d’une page web, sans se soucier du chemin parcouru jusqu’alors. On peut représenter les probabilités d’aller à une page j lorsque l’on se trouve à

combinatoire (entiers) 15 Algorithme du B&B 15 Illustration de l’algorithme 15 Exemple de modélisation : Localisation d’usines 16 Processus aléatoire : chaînes de Markov 17 Généralités 17 Classification des états 17 Comportement asymptotique et distribution stationnaire 17 Décisions et Chaînes de Markov 18 Exemple du confectionneur 19 Décisions multiples 19 Exemple du confectionneur (suite et fin) 20 Programmation linéaire Exemple classique Soit une firme

des performances d’un même système demande l’utilisation de différentes méthodes. 1.2 Types d’analyse des systèmes On distingue deux grands types d’analyse : analyse qualitative et analyse quantitative. L’analyse qualitative consiste à définir les propriétés structurelles et comportementales du système, telles que l’absence de blocage (vivacité), les invariants du système, l’équité, l’inévitabilité, etc. Par exemple, dans un système informatique où deux processus s’exécutent en parallèle et partagent

RIA. Volume X - n X/2001, pages 1 à X   2 SMM : RIA. Volume X - n X/2001 1. Introduction Les perceptrons multi-couches (MLP) ont d’abord été introduits pour résoudre des problèmes complexes de classification. Mais en raison de leur propriété d’approximateur universel (voir Hornik, 1989, [HOR 89] ou Funahashi, 1989, [FUN 89]), ils ont été rapidement utilisés comme modèles de régression non linéaire, et ensuite pour la modélisation des séries temporelles et la prévision. Voir par exemple

........... 15 II. 3. PROCESSUS DE MARKOV ........................................................................................................................... 15 II.4. PROCESSUS DE NAISSANCE ET DE MORT .................................................................................................... 16 II.5. PROCESSUS DIT DE LA « PROMENADE AU HASARD » OU « DE L’IVROGNE » ................................................ 16 III. CHAI NE DE MARKOV HOMOGENE A ESPACE D’ETAT ET PARAMETRE

....................................................................................................... 4.3.2. La loi de Poisson……………………………………………………………..…..27 4.4. Inégalité de Bienaymé-Tchébycheff…………………………………..………..27 4.4.1. Inégalité de Markov……………………………………………..…………….28 4.4.2. Inégalité de Bienaymé-Tchébycheff……………………..………28 3 Mathématiques : Outils pour la Biologie – Deug SV1 – UCBL D. Mouchiroud (5/10/2002) ................................................................

....................................................................................................... 4.3.2. La loi de Poisson……………………………………………………………..…..27 4.4. Inégalité de Bienaymé-Tchébycheff…………………………………..………..27 4.4.1. Inégalité de Markov……………………………………………..…………….28 4.4.2. Inégalité de Bienaymé-Tchébycheff……………………..………28 3 Mathématiques : Outils pour la Biologie – Deug SV1 – UCBL D. Mouchiroud (5/10/2002) ...............................................................