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À paraître
Probabilités. Variables aléatoires, Convergences, Conditionnement. Processus à temps discret
2e édition
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- Nombre de pages256
- PrésentationBroché
- Poids0.001 kg
- Dimensions19,0 cm × 24,0 cm × 0,1 cm
- ISBN978-2-340-10825-7
- EAN9782340108257
- Date de parution14/10/2025
- CollectionRéférences sciences
- ÉditeurEllipses
- Directeur de publicationLaboulaye paul De
Résumé
Le présent livre de probabilités se situe au niveau du Master de Mathématiques (M1 principalement, mais avec des ouvertures qui ont leur place en M2). Il est aussi adapté aux étudiants suivant la préparation à l'Agrégation de Mathématiques. Il présente un panorama assez large des outils et résultats fondamentaux de la théorie des probabilités : généralités sur les espaces de probabilités et les variables aléatoires, études des différentes formes de convergence des suites de variables aléatoires, théorie du conditionnement (espérances et lois conditionnelles).
Une dernière partie est consacrée à des prolongements plus spécialisés qui constituent une initiation à des applications plus récentes de la modélisation du hasard (processus de Poisson, simulation, grandes déviations, théorie ergodique, optimisation). Le cours est émaillé de nombreux exercices, dont beaucoup sont intégralement corrigés dans le dernier chapitre du livre.
Une dernière partie est consacrée à des prolongements plus spécialisés qui constituent une initiation à des applications plus récentes de la modélisation du hasard (processus de Poisson, simulation, grandes déviations, théorie ergodique, optimisation). Le cours est émaillé de nombreux exercices, dont beaucoup sont intégralement corrigés dans le dernier chapitre du livre.
Le présent livre de probabilités se situe au niveau du Master de Mathématiques (M1 principalement, mais avec des ouvertures qui ont leur place en M2). Il est aussi adapté aux étudiants suivant la préparation à l'Agrégation de Mathématiques. Il présente un panorama assez large des outils et résultats fondamentaux de la théorie des probabilités : généralités sur les espaces de probabilités et les variables aléatoires, études des différentes formes de convergence des suites de variables aléatoires, théorie du conditionnement (espérances et lois conditionnelles).
Une dernière partie est consacrée à des prolongements plus spécialisés qui constituent une initiation à des applications plus récentes de la modélisation du hasard (processus de Poisson, simulation, grandes déviations, théorie ergodique, optimisation). Le cours est émaillé de nombreux exercices, dont beaucoup sont intégralement corrigés dans le dernier chapitre du livre.
Une dernière partie est consacrée à des prolongements plus spécialisés qui constituent une initiation à des applications plus récentes de la modélisation du hasard (processus de Poisson, simulation, grandes déviations, théorie ergodique, optimisation). Le cours est émaillé de nombreux exercices, dont beaucoup sont intégralement corrigés dans le dernier chapitre du livre.
