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Probabilités pour les sciences de l'ingénieur / Manuel Samuelides (2014)

Public Titre : Probabilités pour les sciences de l'ingénieur : cours et exercices corrigés Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Manuel Samuelides, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2014 Collection : Sciences Sup Sous-collection : Sciences de l'ingénieur Importance : 353 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-059615-7 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] chaîne de Markov [Termes IGN] convergence [Termes IGN] distribution de Gauss [Termes IGN] distribution de Poisson [Termes IGN] modèle stochastique [Termes IGN] variable aléatoire Résumé : (Editeur) Cet ouvrage s'adresse aux étudiants des classes préparatoires aux grandes écoles ainsi qu'aux élèves ingénieurs et aux étudiants de niveau Licence 2 à Master 1. Les probabilités sont de plus en plus présentes dans les formations scientifiques et techniques. Elles sont utilisées dans des domaines aussi variés que le traitement du signal, l'organisation des processus, la gestion des réseaux ou les calculs de fiabilité. Cet ouvrage, issu d'un enseignement donné à Supaéro depuis de nombreuses années, comporte des cours et des exercices corrigés. Son originalité réside dans le fait de regrouper à la fois les principes mathématiques fondamentaux rigoureusement énoncés, des encarts historiques et des applications concrètes. Son articulation se fait autour de trois axes : acquérir une intuition probabiliste et comprendre la nature du modèle, s'approprier les outils mathématiques et maîtriser les techniques de calcul, s'initier à deux domaines appliqués de la dynamique aléatoire : les files d'attente et le signal aléatoire. Les compléments en ligne sont constitués d'exercices complémentaires corrigés comportant des codes de simulation associés écrits dans un langage libre (SCILAB). Note de contenu : 1. Modèles aléatoires discrets 2. Variables aléatoires à densité (dimensions 1 et 2) 3. Modèle probabiliste général 4. Calcul de lois de probabilité 5. Conditionnement 6. Convergences probabilistes et lois des grands nombres 7. Introduction à l'estimation statistique 8. Chaînes de Markov 9. Processus de Poisson, files d'attente et fiabilité des systèmes 10. Processus gaussiens et applications au traitement du signal 11. Conclusion : traitement de données pour l'apprentissage de modèles Numéro de notice : 22089 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours Accessibilité hors numérique : Accessible à Georges Pérec (Id UGE) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=47092

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
22089-01	DEP-RECG	Livre	Marne-la-Vallée	Dépôt en unité	Exclu du prêt