519.246 : Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression

519 Analyse combinatoire. Calcul des probabilités, etc.
519.1 Analyse combinatoire. Théorie des graphies
519.14 Changement. Combinatoires des partitions de nombres
519.16 Problèmes algorithmiques de l'analyse combinatoire
519.17 Théorie des graphes
519.2 Probabilités. Statistique mathématique
519.2 (035) Probabilités. Statistique mathématique (Handbook)
519.2 (038) Probabilités. Statistique mathématique
519.2 + 004 Probabilités. Statistique mathématique+Informatique. Science et technologie de l'informatique
519.2 SPI
519.207 6
519.21 Théorie des probabilités.Processus stochastiques
519.21.621.39
519.216 Processus stochastique en général. Théorie de la prédiction. Temps d’arrêt. Martingales
519.217 Processus de Markov
519.217.2 Chaines de Markov. Processus avec un ensemble fini ou dénombrable d'états
519.218 Processus stochastique particuliers
519.218.7
519.22 Théorie statistique. Modèles statistiques. Statistiques mathématiques
519.22(47) Théorie statistique. Modèles statistiques. Statistiques mathématiques
519.226 Théorie de l'inférence et de la décision. Vraisemblance. Théorie bayésienne. Probabilité fiducielle
519.23 Analyse statistique. Méthodes d'inférence
519.233 Méthodes paramétriques
519.233.2 Estimation de paramètres et fonctionnels. Régions de confiance. Tolérance. Limites
519.233.3 Test d'hypothèse. Critères. Discrimination
519.233.5 Analyse de la corrélation. Analyse de régression
519.234
519.237 Méthodes statistiques multivariées
519.242 Plans d'expérience. Plans optimaux
519.248 Statistique de l’ingénierie. Statistique de la recherche opérationnelle. Théorie des files. Contrôle de qualité. Fiabilité etc
519.25 Manipulation des données statistiques
519.26
519.27 Observation quantitatives , observation portant sur une variable fortuite (phénomènes à attributs qualitatifs , mesurables)
519.28 Paramètres de la statique mathématique. La statique, instrument de recherche de causes et de prévision des évènements futurs
519.282
519.285
519.3
519.34 Procédés directs du calcul des variations (Principe de Dirichlet, procédé de Ritz, etc.)
519.4
519.42 Liaison entre les groupes et les fonctions; théorème de Lagrange.
519.5 Théorie des ensembles
519.56
519.6 Mathématique numérique. Analyse numérique. Programmation. (informatique). Science des ordinateurs.
519.6(035) (Mathématique numérique.Analyse numérique.Programmation.Science des ordinateurs. (Handbook)
519.61 Méthodes numériques de l'algèbre
519.612 Méthodes numériques de résolution de systèmes d'équations linéaires.matrice carrée. Matrice générale.
519.614 Méthodes numériques de calcul des valeurs propres et vecteurs propres des matrices.
519.615 Méthodes numériques de résolution d'équations transcendantes et de systèmes d'équations
519.63 Méthodes numériques pour la résolution d'équations aux dérivées partielles
519.642
519.67 Machines à calculer, méthodes graphiques et autres procédés des mathématiques numériques
519.673 Résolution de problèmes mathématiques par modélisation. Calculatrices analogiques.
519.675 Nomographie. Appareils nomographiques
519.68 Programation informatique
519.682 Langages de programmation. Métalangages
519.688 Programme et algorithmes pour la résolution informatique de problèmes spécifiques.
519.7 Cybernétique matématique
519.7+621.391 Cybernétique mathématique + Notions générales sur l'ingénierie des Communications électriques.Cybernétique.Théorie de l'information.Théorie des signaux
519.71 Théorie des systèmes de contrôle: aspects mathématiques
519.711 Questions générales de la théorie du contrôle. Modèles. Modélisation. Codage. Théorie des réseaux
519.715 Problèmes d'analyse de la théorie du contrôle.
519.718 Stabilité. Fiabilité. Vérification. Synthèse. Systèmes de correction des erreurs. Tests
519.72 Théorie de l'information: aspects mathématiques.
519.8 Recherche opérationnelle
519.828 5
519.83 Théorie des jeux
519.85 Programmation mathématique
519.852 Programmation linéaire. Méthode du simplexe
519.854 Programmation discrète
519.857
519.863 Modèles d'optimisation
519.872 Théorie des files d'attente. Système de service. Simulation numérique
519.873 Théorie de la fiabilité et de la réserve. Contrôle de qualité
519.876 Théorie des grands systèmes
519.876.5 Représentation numérique de systèmes. Simulation
51967

Ouvrages de la bibliothèque en indexation 519.246

Analyse des séries temporelles / Régis Bourbonnais

Public ISBD Titre : Analyse des séries temporelles : application à l'économie et à la gestion Type de document : texte imprimé Auteurs : Régis Bourbonnais, Auteur ; Michel Terraza, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2004 Collection : Eco sup Sous-collection : Manuel et exercices corrigés Importance : V-VIII-225 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-048436-2 Note générale : Bibliogr. 309-306 p. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Economie  analyse Analyse  de  la  saisonnalité Processus  non  linéaires Index. décimale : 519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression Résumé : Ce livre traite de manière pédagogique l'ensemble des méthodes - classiques et modernes - d'analyse des séries temporelles et répond aux questions suivantes: Comment élaborer des prévisions de ventes ? Comment interpréter un corrélogramme et un spectre ? Qu'est ce qu'un lissage exponentiel ? Comment procéder aux tests de racine unitaire ? Qu'est ce qu'un processus ARMA et la méthodologie de Box-Jenkins ? Pourquoi recourir aux processus ARFIMA de mémoire longue ? Comment détecter un processus ARCH ? L'ouvrage aborde les méthodes économétriques des séries temporelles qui ont valu, en 2003, le prix Nobel d'économie à l'Américain Robert F. Engle et au Britannique Clive W. J. Granger et en présentent les techniques standards de traitement (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel), puis les méthodes modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, tests de racines unitaires, modèles ARIMA et ARFIMA, modèles ARCH, ...). Les applications de ces techniques concernent des disciplines très diverses comme la prévision macroéconomique, la finance, le marketing, etc. L' alternance systématique de cours et d'exercices corrigés permet de mettre en pratique les connaissances acquises dans le cours. Les corrigés des exercices sont accompagnés de l'utilisation de logiciels. Un site Internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement. 2e et 3e cycles de Sciences économiques et de gestion Écoles de commerce et d'ingénieurs Économistes d'entreprise, chercheurs Note de contenu : Sommaire: Partie I: L'analyse classique des séries chronologiques 1. L'analyse de la saisonnalité 2. Prévision d'une série chronologique Partie II: Traitement des séries temporelles réalisations de processus aléatoires 3. Processus aléatoires stationnaires et processus ARMA 4. Les processus aléatoires dans le domaine des fréquences 5. Les processus aléatoires non stationnaires 6. L'identification des processus ARMA 7. L'estimation, les tests de validation et la prévision des processus ARMA 8. Processus à mémoires longues et processus non linéaires Analyse des séries temporelles : application à l'économie et à la gestion [texte imprimé] / Régis Bourbonnais, Auteur ; Michel Terraza, Auteur . - Dunod, 2004 . - V-VIII-225 p. : ill. ; 24 cm. - (Eco sup. Manuel et exercices corrigés) . ISBN : 978-2-10-048436-2 Bibliogr. 309-306 p. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Economie  analyse Analyse  de  la  saisonnalité Processus  non  linéaires Index. décimale : 519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression Résumé : Ce livre traite de manière pédagogique l'ensemble des méthodes - classiques et modernes - d'analyse des séries temporelles et répond aux questions suivantes: Comment élaborer des prévisions de ventes ? Comment interpréter un corrélogramme et un spectre ? Qu'est ce qu'un lissage exponentiel ? Comment procéder aux tests de racine unitaire ? Qu'est ce qu'un processus ARMA et la méthodologie de Box-Jenkins ? Pourquoi recourir aux processus ARFIMA de mémoire longue ? Comment détecter un processus ARCH ? L'ouvrage aborde les méthodes économétriques des séries temporelles qui ont valu, en 2003, le prix Nobel d'économie à l'Américain Robert F. Engle et au Britannique Clive W. J. Granger et en présentent les techniques standards de traitement (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel), puis les méthodes modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, tests de racines unitaires, modèles ARIMA et ARFIMA, modèles ARCH, ...). Les applications de ces techniques concernent des disciplines très diverses comme la prévision macroéconomique, la finance, le marketing, etc. L' alternance systématique de cours et d'exercices corrigés permet de mettre en pratique les connaissances acquises dans le cours. Les corrigés des exercices sont accompagnés de l'utilisation de logiciels. Un site Internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement. 2e et 3e cycles de Sciences économiques et de gestion Écoles de commerce et d'ingénieurs Économistes d'entreprise, chercheurs Note de contenu : Sommaire: Partie I: L'analyse classique des séries chronologiques 1. L'analyse de la saisonnalité 2. Prévision d'une série chronologique Partie II: Traitement des séries temporelles réalisations de processus aléatoires 3. Processus aléatoires stationnaires et processus ARMA 4. Les processus aléatoires dans le domaine des fréquences 5. Les processus aléatoires non stationnaires 6. L'identification des processus ARMA 7. L'estimation, les tests de validation et la prévision des processus ARMA 8. Processus à mémoires longues et processus non linéaires

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Analyse des séries temporelles / Régis Bourbonnais

Public ISBD Titre : Analyse des séries temporelles : applications à l'économie et à la gestion Type de document : texte imprimé Auteurs : Régis Bourbonnais, Auteur ; Michel Terraza, Auteur Mention d'édition : 3ème éd Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2010 Collection : Eco sup Sous-collection : Manuel et exercices corrigés Importance : VIII, 338 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-054935-1 Note générale : Bibliogr. p. 329-336. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Modèles  économétriques  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Prévision  économique  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Séries  chronologiques  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Index. décimale : 519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression Résumé : Cet ouvrage développe les méthodes d'analyse des séries temporelles : méthodes standard de traitement (régression, désaisonnalisation, lissage exponentiel) et techniques plus modernes (analyse spectrale, étude de station narisation, modèles ARIMA, modèles ARCH). Ces techniques s'appliquent à diverses disciplines, telles la prévision macroéconomique, la finance, le marketing... L'alternance systématique du cours et des exercices permet une mise en pratique rapide des connaissances avec l'utilisation de logiciels. Un site internet compagnon permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement. Cette troisième édition propose de nouveaux exercices ainsi que les développements les plus récents de la discipline. Note de contenu : Au sommaire : I. L'analyse classique des séries chronologiques 1. L'analyse de la saisonnalité 2. Prévision d'une série chronologique II. Traitement des séries temporelles, réalisations de processus aléatoires 3. Processus aléatoires stationnaires et processus ARMA 4. Les processus aléatoires dans le domaine des fréquences 5. Les processus aléatoires non stationnaires 6. L'identification des processus ARMA 7. L'estimation, les tests de validation et la prévision des processus ARMA 8. Processus à mémoires longues et processus non linéaires Analyse des séries temporelles : applications à l'économie et à la gestion [texte imprimé] / Régis Bourbonnais, Auteur ; Michel Terraza, Auteur  . -  3ème éd . - Dunod, 2010 . - VIII, 338 p. : ill. ; 24 cm. - (Eco sup. Manuel et exercices corrigés) . ISBN : 978-2-10-054935-1 Bibliogr. p. 329-336. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Modèles  économétriques  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Prévision  économique  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Séries  chronologiques  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Index. décimale : 519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression Résumé : Cet ouvrage développe les méthodes d'analyse des séries temporelles : méthodes standard de traitement (régression, désaisonnalisation, lissage exponentiel) et techniques plus modernes (analyse spectrale, étude de station narisation, modèles ARIMA, modèles ARCH). Ces techniques s'appliquent à diverses disciplines, telles la prévision macroéconomique, la finance, le marketing... L'alternance systématique du cours et des exercices permet une mise en pratique rapide des connaissances avec l'utilisation de logiciels. Un site internet compagnon permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement. Cette troisième édition propose de nouveaux exercices ainsi que les développements les plus récents de la discipline. Note de contenu : Au sommaire : I. L'analyse classique des séries chronologiques 1. L'analyse de la saisonnalité 2. Prévision d'une série chronologique II. Traitement des séries temporelles, réalisations de processus aléatoires 3. Processus aléatoires stationnaires et processus ARMA 4. Les processus aléatoires dans le domaine des fréquences 5. Les processus aléatoires non stationnaires 6. L'identification des processus ARMA 7. L'estimation, les tests de validation et la prévision des processus ARMA 8. Processus à mémoires longues et processus non linéaires

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Analyse des séries temporelles / Régis Bourbonnais

Public ISBD Titre : Analyse des séries temporelles : applications à l'économie et à la gestion : cours et exercices corrigés Type de document : texte imprimé Auteurs : Régis Bourbonnais, Auteur ; Michel Terraza, Auteur Mention d'édition : 4e éd Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2016 Collection : Eco sup Importance : IX,354 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-074536-4 Note générale : Bibliogr. p. 345-352. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Séries  chronologiques  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Cycles  économiques  --  Modèles  économétriques  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Prévision  économique  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Séries  chronologiques  --  Problèmes  et  exercices Time-series  analysis  --  Problems,  exercises,  etc. Index. décimale : 519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression Résumé : Cette 4e édition, mise à jour des développements les plus récents et enrichie d’une étude de cas récapitulative, traite de manière pédagogique les techniques – classiques et modernes – d’analyse des séries temporelles. Elle répond aux questions suivantes : - Quelles sont les méthodes de prévision des ventes ? - Que sont un lissage exponentiel et la méthodologie de Box-Jenkins ? - Comment procéder à l’analyse spectrale ? - Que sont les tests de racine unitaire et comment les utiliser ? - Pourquoi recourir aux processus ARFIMA ou ARCH ? À forte incidence mathématique, réputée technique, l’analyse des séries temporelles trouve des applications diverses en macroéconomie, finance, marketing. Note de contenu : Au sommaire : 1. L'analyse classique des séries chronologiques. 2. L'analyse de la saisonnalité. 3. Prévision d'une série chronologique. 4. Traitement des séries temporelles, réalisations de processus aléatoires. 5. Processus aléatoires stationnaires et processus ARMA. 6. Les processus aléatoires dans le domaine des fréquences. 7. Les processus aléatoires non stationnaires. 8. L'identification des processus ARMA. 9. L'estimation, les tests de validation et la prévision des processus ARMA. 10. Processus à mémoires longues et processus non linéaires. 11. Etude cas récapitulative. Analyse des séries temporelles : applications à l'économie et à la gestion : cours et exercices corrigés [texte imprimé] / Régis Bourbonnais, Auteur ; Michel Terraza, Auteur  . -  4e éd . - Dunod, 2016 . - IX,354 p. : ill. ; 24 cm. - (Eco sup) . ISBN : 978-2-10-074536-4 Bibliogr. p. 345-352. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Séries  chronologiques  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Cycles  économiques  --  Modèles  économétriques  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Prévision  économique  --  Manuels  d'enseignement  supérieur Séries  chronologiques  --  Problèmes  et  exercices Time-series  analysis  --  Problems,  exercises,  etc. Index. décimale : 519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression Résumé : Cette 4e édition, mise à jour des développements les plus récents et enrichie d’une étude de cas récapitulative, traite de manière pédagogique les techniques – classiques et modernes – d’analyse des séries temporelles. Elle répond aux questions suivantes : - Quelles sont les méthodes de prévision des ventes ? - Que sont un lissage exponentiel et la méthodologie de Box-Jenkins ? - Comment procéder à l’analyse spectrale ? - Que sont les tests de racine unitaire et comment les utiliser ? - Pourquoi recourir aux processus ARFIMA ou ARCH ? À forte incidence mathématique, réputée technique, l’analyse des séries temporelles trouve des applications diverses en macroéconomie, finance, marketing. Note de contenu : Au sommaire : 1. L'analyse classique des séries chronologiques. 2. L'analyse de la saisonnalité. 3. Prévision d'une série chronologique. 4. Traitement des séries temporelles, réalisations de processus aléatoires. 5. Processus aléatoires stationnaires et processus ARMA. 6. Les processus aléatoires dans le domaine des fréquences. 7. Les processus aléatoires non stationnaires. 8. L'identification des processus ARMA. 9. L'estimation, les tests de validation et la prévision des processus ARMA. 10. Processus à mémoires longues et processus non linéaires. 11. Etude cas récapitulative.

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057376	519.246 BOU	Papier	Bibliothèque Centrale	Economie	Disponible	En bon état
057377	519.246 BOU	Papier	Bibliothèque Centrale	Economie	Disponible	Consultation sur place

Processus stochastiques pour l'ingénieur / Solaiman, Bassel 

Public ISBD Titre : Processus stochastiques pour l'ingénieur Type de document : texte imprimé Auteurs : Solaiman, Bassel, Auteur Editeur : Lausanne : PPUR Année de publication : 2006 Collection : Technique et scientifique des télécommunications, ISSN 0221-2579 Importance : 1 vol. (XIII-241 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-88074-668-1 Langues : Français (fre) Mots-clés : Traitement  du  signal  --  techniques  numériques  Processus  stochastiques Index. décimale : 519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression Résumé : Cet ouvrage propose une présentation didactique et homogène de la théorie des processus stochastiques, vue comme une extension de la théorie des probabilités. Il s'adresse donc tout autant aux étudiants ingénieurs qu'aux ingénieurs souhaitant s'initier à ce puissant outil de modélisation et d'analyse. Les concepts essentiels des processus stochastiques sont tout d'abord décrits, commentés et illustrés d'exemples dans le traitement du signal aléatoire. Plusieurs cas concrets de processus stochastiques (processus gaussiens ou de Poisson, chaînes de Markov) sont ensuite présentés dans différents contextes d'applications réelles (files d'attente, analyse de données médicales...). De très nombreux exercices corrigés illustrent l'ouvrage, et permettent au lecteur de se familiariser avec certains points particuliers de l'exposé. Public:Elèves-ingénieurs et étudiants des 2e et 3e cycles universitaires, praticiens dans les domaines de la modélisation et du traitement statistique des phénomènes physiques. Note de contenu : Sommaire: * Théorie du calcul des probabilités * Processus stochastiques * Processus gaussiens * Processus de Poisson * Chaînes de Markov * Exemples d'application * Exercices * Références bibliographiques En ligne : http://books.google.com/books?id=ToaYgDl2huwC&printsec=frontcover&hl=fr&cd=1&sou [...] Processus stochastiques pour l'ingénieur [texte imprimé] / Solaiman, Bassel, Auteur . - PPUR, 2006 . - 1 vol. (XIII-241 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Technique et scientifique des télécommunications, ISSN 0221-2579) . ISBN : 978-2-88074-668-1 Langues : Français (fre) Mots-clés : Traitement  du  signal  --  techniques  numériques  Processus  stochastiques Index. décimale : 519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression Résumé : Cet ouvrage propose une présentation didactique et homogène de la théorie des processus stochastiques, vue comme une extension de la théorie des probabilités. Il s'adresse donc tout autant aux étudiants ingénieurs qu'aux ingénieurs souhaitant s'initier à ce puissant outil de modélisation et d'analyse. Les concepts essentiels des processus stochastiques sont tout d'abord décrits, commentés et illustrés d'exemples dans le traitement du signal aléatoire. Plusieurs cas concrets de processus stochastiques (processus gaussiens ou de Poisson, chaînes de Markov) sont ensuite présentés dans différents contextes d'applications réelles (files d'attente, analyse de données médicales...). De très nombreux exercices corrigés illustrent l'ouvrage, et permettent au lecteur de se familiariser avec certains points particuliers de l'exposé. Public:Elèves-ingénieurs et étudiants des 2e et 3e cycles universitaires, praticiens dans les domaines de la modélisation et du traitement statistique des phénomènes physiques. Note de contenu : Sommaire: * Théorie du calcul des probabilités * Processus stochastiques * Processus gaussiens * Processus de Poisson * Chaînes de Markov * Exemples d'application * Exercices * Références bibliographiques En ligne : http://books.google.com/books?id=ToaYgDl2huwC&printsec=frontcover&hl=fr&cd=1&sou [...]

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051885	519.246 SOL	Papier	Bibliothèque Centrale	Mathématiques	Disponible

Randomized algorithmes / Motwani,R

Public ISBD Titre : Randomized algorithmes Type de document : texte imprimé Auteurs : Motwani,R, Auteur Editeur : Cambridge : Cambridge University Press Année de publication : 1995 Importance : xiv-476 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-521-47465-8 Note générale : bibliogra.p.447-466.-Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Algorithmes  aléatoires. Algorithmes. Processus  stochastiques. Index. décimale : 519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression Résumé : In this section we discuss algorithms that behave randomly. By this we mean that there is an element of randomness in the way that the algorithm solves a given problem. Of course, if an algorithm is to be of any use, it must find a solution to the problem at hand, so it cannot really be completely random. Randomized algorithms are said to be methods of last resort. This is because they are used often when no other feasible solution technique is known. For example, randomized methods are used to solve problems for which no closed-form, analytic solution is known. They are also used to solve problems for which the solution space is so large that an exhaustive search is infeasible. To implement a randomized algorithm we require a source of randomness. The usual source of randomness is a random number generator. Therefore, before presenting randomized algorithms, we first consider the problem of computing random numbers. Note de contenu : Generating Random Numbers Random Variables Monte Carlo Methods Simulated Annealing Randomized algorithmes [texte imprimé] / Motwani,R, Auteur . - Cambridge : Cambridge University Press, 1995 . - xiv-476 p. : ill. ; 24 cm. ISBN : 978-0-521-47465-8 bibliogra.p.447-466.-Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Algorithmes  aléatoires. Algorithmes. Processus  stochastiques. Index. décimale : 519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression Résumé : In this section we discuss algorithms that behave randomly. By this we mean that there is an element of randomness in the way that the algorithm solves a given problem. Of course, if an algorithm is to be of any use, it must find a solution to the problem at hand, so it cannot really be completely random. Randomized algorithms are said to be methods of last resort. This is because they are used often when no other feasible solution technique is known. For example, randomized methods are used to solve problems for which no closed-form, analytic solution is known. They are also used to solve problems for which the solution space is so large that an exhaustive search is infeasible. To implement a randomized algorithm we require a source of randomness. The usual source of randomness is a random number generator. Therefore, before presenting randomized algorithms, we first consider the problem of computing random numbers. Note de contenu : Generating Random Numbers Random Variables Monte Carlo Methods Simulated Annealing

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