Description :
1. Chaînes de Markov
2. Processus de Poisson.
3. Processus de Markov.
4. Applications et modélisations.
Références
Durrett R. (1999), Essentials of stochastic processes, Springer,
Pinsky M. and Karlin S. (2010), An introduction to stochastic modeling. Academic press.
Ross S. M. (2014), Introduction to probability models. Academic press.
Contrôle
des connaissances :
Première session |
Deuxième session |
Contrôle continu : 30% Examen terminal : 70% Durée de l'examen terminal : 3 heures |
Examen : 100 % Durée de l'examen : 3 heures |
- Enseignant: Charles-Edouard Brehier
- Enseignant: Sophie Mercier