Méthodes probabilistes pour l'étude des phénomènes réels
"Lorsqu'on cherche à étudier un phénomène réel on se trouve toujours en présence de données insuffisantes, imprécises, voire erronées. Il est tentant d'y remédier par des formules empiriques, de " fabriquer " des données en interpolant entre les valeurs existantes, par exemp...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
|---|---|
| Médium: | Livre papier |
| Jazyk: | Français |
| Vydáno: |
Paris :
Société de calcul mathématique
DL 2004.
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| Edice: | Les Mathématiques du réel
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| Témata: | |
| Poznámka: |
La page de titre porte en plus : "Algorithmes et Optimisation" |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
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| 100 | 1 | |a Beauzamy, Bernard, |d 1949- | |
| 245 | 1 | 0 | |a Méthodes probabilistes pour l'étude des phénomènes réels |c par Bernard Beauzamy. |
| 260 | |a Paris : |b Société de calcul mathématique, |c DL 2004. | ||
| 300 | |a 1 volume (362 pages) : |b illustrations ; |c 24 cm. | ||
| 490 | 1 | |a Les Mathématiques du réel | |
| 500 | |a La page de titre porte en plus : "Algorithmes et Optimisation" | ||
| 504 | |a Bibliographie pages [351]-352 | ||
| 505 | 0 | |a Première partie. Concepts probabilistes dans le monde réel -- Chapitre 1. Mais qu'est-ce qui est aléatoire? -- Chapitre 2. L'acquisition de l'information probabiliste -- Chapitre 3. La représentation de l'information probabiliste -- Chapitre 4. L'exploitation de l'information probabiliste -- Seconde partie. Outils probabilistes pour le monde réel -- Chapitre 5. Concepts probabilistes de base -- Chapitre 6. L'indépendance -- Chapitre 7. Variables aléatoires -- Chapitre 8. Indépendance de variables aléatoires -- Chapitre 9. Loi d'un couple variables aléatoires, loi conjointe -- Chapitre 10. Espérance et variance d'une variable aléatoire -- Chapitre 11. La répétition d'une expérience -- Chapitre 12. La correction des erreurs et la calibration dans les dispositifs de mesure ou d'action -- Chapitre 13. Exploiter l'information de mesure, Fusion de données multicapteurs -- Chapitre 14. Evaluation d'un taux de risque -- Chapitre 15. Un échantillon recueilli est-il compatible avec une loi donnée -- Chapitre 16. Reconstitution d'une densité de probabilité à partir d'un échantillon -- Chapitre 17. La décision à partir d'une information probabiliste -- Chapitre 18. La prévision des phénomènes extrêmes -- Chapitre 19. La convergence vers la loi de Gauss -- Chapitre 20. Le hasard a-t-il des lois ? -- Troisième partie. Modélisations probabilistes dans le monde réel -- Chapitre 21. Les prévisions météorologiques -- Chapitre 22. Méthodes probabilistes pour le recalage altimétrique -- Chapitre 23. Simulations technico-opérationnelles -- Chapitre 24. Système de lutte anti-sous-marine par barrages déployables -- Chapitre 25. Analyse probabiliste de l'effet des vents sur les TGV -- Chapitre 26. Optimisation de la gestion de la production d'électricité -- Chapitre 27. Amélioration de la résolution spatiale d'un satellite -- Chapitre 28. Sous-marin contre flotte de surface -- Chapitre 29. Comment réaliser la modélisation d'un phénomène réel. | |
| 520 | |a "Lorsqu'on cherche à étudier un phénomène réel on se trouve toujours en présence de données insuffisantes, imprécises, voire erronées. Il est tentant d'y remédier par des formules empiriques, de " fabriquer " des données en interpolant entre les valeurs existantes, par exemple linéairement. Il est tentant aussi de " fabriquer " des lois, lorsqu'elles ne sont pas connues. C'est précisément ce que nous ne faisons pas ici. Nous montrons comment utiliser au mieux les données disponibles pour construire des lois de probabilité : ces lois rendent compte au mieux des informations existantes. Nous montrons ensuite comment les utiliser pour prendre une décision, que ce soit améliorer la précision d'un missile ou fixer le montant d'une garantie. Ce livre est destiné aux ingénieurs : il construit l'outil probabiliste, de manière progressive et élémentaire, en s'appuyant en permanence sur des exemples précis et réels." | ||
| 650 | |a Probabilités |x Modèles mathématiques | ||
| 650 | |a Variables aléatoires | ||
| 650 | |a Échantillonnage (statistique) | ||
| 650 | |a Loi de Gauss (statistique) | ||
| 650 | |a Hasard | ||
| 650 | |a Évaluation du risque | ||
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