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Titre : An Introduction to Computational Stochastic PDEs Type de document : texte imprimé Auteurs : Gabriel J Lord Editeur : N.Y : Camridge U.P. Année de publication : 2014 Importance : 503p. Présentation : couv.ill. Format : 27cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-521-72852-2 Langues : Anglais (eng) Catégories : 51 Mathématiques :519.2 Probabilité. Statistique mathématique Tags : équations différentielles stochastiques EDP stochastiques calcul stochastique méthodes numériques processus stochastiques simulation éléments finis analyse numérique Monte Carlo modélisation stochastique mathématiques computationnelles convergence probabilités mathématiques appliquées bruit aléatoire Index. décimale : 519.246 Résumé : Cet ouvrage de Gabriel J. Lord propose une introduction complète aux équations aux dérivées partielles stochastiques (EDP stochastiques) et à leurs méthodes de résolution numérique. Le livre combine théorie mathématique rigoureuse et approches computationnelles pratiques pour l'analyse et la simulation des systèmes modélisés par des EDP influencées par des perturbations aléatoires. L'auteur présente les fondements théoriques des processus stochastiques, du calcul stochastique et des EDP, avant d'explorer en détail les méthodes numériques incluant les approximations par éléments finis, les schémas de discrétisation temporelle et les techniques de simulation Monte Carlo. L'ouvrage couvre également l'analyse de convergence, la stabilité et l'efficacité computationnelle des algorithmes. Publié par Cambridge University Press, ce manuel de 503 pages s'adresse aux étudiants avancés et chercheurs en mathématiques appliquées, probabilités, analyse numérique et modélisation scientifique nécessitant des outils stochastiques. An Introduction to Computational Stochastic PDEs [texte imprimé] / Gabriel J Lord . - N.Y : Camridge U.P., 2014 . - 503p. : couv.ill. ; 27cm.
ISBN : 978-0-521-72852-2
Langues : Anglais (eng)
Catégories : 51 Mathématiques :519.2 Probabilité. Statistique mathématique Tags : équations différentielles stochastiques EDP stochastiques calcul stochastique méthodes numériques processus stochastiques simulation éléments finis analyse numérique Monte Carlo modélisation stochastique mathématiques computationnelles convergence probabilités mathématiques appliquées bruit aléatoire Index. décimale : 519.246 Résumé : Cet ouvrage de Gabriel J. Lord propose une introduction complète aux équations aux dérivées partielles stochastiques (EDP stochastiques) et à leurs méthodes de résolution numérique. Le livre combine théorie mathématique rigoureuse et approches computationnelles pratiques pour l'analyse et la simulation des systèmes modélisés par des EDP influencées par des perturbations aléatoires. L'auteur présente les fondements théoriques des processus stochastiques, du calcul stochastique et des EDP, avant d'explorer en détail les méthodes numériques incluant les approximations par éléments finis, les schémas de discrétisation temporelle et les techniques de simulation Monte Carlo. L'ouvrage couvre également l'analyse de convergence, la stabilité et l'efficacité computationnelle des algorithmes. Publié par Cambridge University Press, ce manuel de 503 pages s'adresse aux étudiants avancés et chercheurs en mathématiques appliquées, probabilités, analyse numérique et modélisation scientifique nécessitant des outils stochastiques. Exemplaires(0)
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Titre : Stochastic Processes Type de document : texte imprimé Auteurs : Richard F. Bass Editeur : N.Y. : CUP Année de publication : 2013 Importance : 390p. Présentation : couv.ill.en coul. Format : 26cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-107-00800-7 Langues : Anglais (eng) Catégories : 51 Mathématiques :519.2 Probabilité. Statistique mathématique Tags : Processus stochastiques Chaînes de Markov Martingales Mouvement brownien Diffusions Équations différentielles stochastiques Théorie des probabilités Index. décimale : 519.246 Résumé : est un manuel avancé consacré à la théorie moderne des processus stochastiques. L’ouvrage présente de manière rigoureuse les fondements probabilistes nécessaires à l’étude des chaînes de Markov, des martingales, des mouvements browniens et des processus de diffusion. Il aborde également les liens entre processus stochastiques et analyse, notamment à travers les équations différentielles stochastiques et les générateurs infinitésimaux. Destiné aux étudiants de master et doctorat en mathématiques, ce livre met l’accent sur les démonstrations détaillées, la structure mathématique des modèles et leurs applications en théorie des probabilités et en analyse. Stochastic Processes [texte imprimé] / Richard F. Bass . - N.Y. : CUP, 2013 . - 390p. : couv.ill.en coul. ; 26cm.
ISBN : 978-1-107-00800-7
Langues : Anglais (eng)
Catégories : 51 Mathématiques :519.2 Probabilité. Statistique mathématique Tags : Processus stochastiques Chaînes de Markov Martingales Mouvement brownien Diffusions Équations différentielles stochastiques Théorie des probabilités Index. décimale : 519.246 Résumé : est un manuel avancé consacré à la théorie moderne des processus stochastiques. L’ouvrage présente de manière rigoureuse les fondements probabilistes nécessaires à l’étude des chaînes de Markov, des martingales, des mouvements browniens et des processus de diffusion. Il aborde également les liens entre processus stochastiques et analyse, notamment à travers les équations différentielles stochastiques et les générateurs infinitésimaux. Destiné aux étudiants de master et doctorat en mathématiques, ce livre met l’accent sur les démonstrations détaillées, la structure mathématique des modèles et leurs applications en théorie des probabilités et en analyse. Exemplaires(0)
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519 Probabilités et statistiques 

