Processus s

int´rˆt. La plupart des r´sultats du chapitre 3 ont ´t´ inspir´s par ces discussions. ee e ee e L’´tude du passage math´matique de la description discr`te a la description continue a e e e ` n´cessit´ d’approfondir mes connaissances en processus stochastiques, o` les discussions e e u avec Wendelin Werner et les conseils de Rama Cont ont ´t´ tr`s utiles. Ensuite, la mise ee e ii Remerciements en ´vidence de l’applicabilit´ de l’op´rateur de Dirichlet-Neumann aux ph´nom`nes

Les chaînes de Markov à temps continu Abdeslam Kadrani Rabat, Mai 2012 Abdeslam 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

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

alors que l’information ne l’est pas. Même s’il est possible de la transmettre comme l’information, la connaissance ne peut être exploitée que si elle est « réappropriée » à travers un processus cognitif individuel ; cela car la connaissance est une combinaison de sens du contexte, de mémoire personnelle et de processus cognitifs ». Puisque la connaissance joue un rôle majeur dans le tutorat, il est alors très important de savoir faire la distinction entre les « connaissances explicites » et les

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

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

l’Éducation, de l’Université du Zulia. Dans cette recherche on expose un ample panorama théorique qui montre, à la lumière des propositions de Hayes et Flower (1986) et Dahlet (1994), comment chaque composition écrite est constituée et nourrie d’un processus de base à respecter. Elle se focalise aussi dans la manière de détecter les problèmes de rédaction en langue étrangère, proposée par Cassany (1983). De même, on expose brièvement le contexte institutionnel de l’enseignement de la composition en français

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 27 28 30 32 32 33 34 35 . . . . . . 39 39 41 42 44 45 50 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Mouvement brownien et équations différentielles stochastiques 1 Généralités sur les processus à temps continu . . . . . . . . 2 Le mouvement brownien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Martingales à temps continu . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Intégrale stochastique et calcul d’Itô . . . . . . . . . . . . . 4.1 Construction de l’intégrale

professeur de Sociologie à l’université de Leicester. En voyageant dans toutes ces différentes nations, ce philosophe va s’apercevoir que nos comportements diffèrent d’un état à l’autre et sont le résultat d’un processus de civilisation. Norbert Elias va alors beaucoup s’intéresser au processus de civilisation et veut dépasser l’idée d’une opposition entre l’individu et la société. Pour lui les individus forment la société qui n’est pas extérieure à eux. Ces individus sont interdépendants et n’exercent

C.IV. Files d’attente La théorie des files d’attente est un grand domaine d’application des processus aléatoires. Exemples pratiques d’utilisation : * E-commerce : connection à un serveur, * Online banking : capacité d’un call center, * Agence bancaire : nombre de guichets. Une file d’attente est constituée de a) Un flux d’arrivée qui représente les instants où arrivent les clients (terme générique représentant aussi bien des pièces de fabrication, des véhicules, des