Processus Stochastiques : Markov, Poisson et Wiener. - (23/30) Master 2 en mathématiques pures.
Автор: Ecole AGI School Z
Загружено: 2024-09-02
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Découvrez les processus stochastiques dans cette vidéo éducative, couvrant les chaînes de Markov, les processus de Poisson, et le mouvement brownien. Apprenez avec des exemples concrets, des formules mathématiques animées, des graphiques 2D et 3D, et des explications claires. Parfait pour les étudiants en Master 2 de mathématiques pures et pour ceux qui veulent approfondir leurs connaissances sur les processus aléatoires.
Pour un cours de niveau Master 2 en mathématiques pures, particulièrement axé sur les processus stochastiques, nous allons élaborer des leçons détaillées avec des définitions formelles, des théorèmes importants, des exemples concrets, ainsi que des formules et équations mathématiques. Chaque section contiendra des explications théoriques, suivies d'applications pratiques.Introduction aux Processus StochastiquesUn processus stochastique est une famille de variables aléatoires ( {X_t : t \in T} ) définies sur un espace de probabilités donné ( (\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P}) ), où ( T ) est un ensemble d'indices représentant le temps (discret ou continu). Les processus stochastiques sont utilisés pour modéliser des phénomènes dynamiques aléatoires, tels que les mouvements des particules, les fluctuations des marchés financiers, et bien d'autres.
Les processus stochastiques sont un outil puissant pour modéliser l'incertitude dans divers domaines. Chaque type de processus a ses propriétés uniques et ses applications spécifiques. Des études plus approfondies peuvent inclure des preuves rigoureuses des théorèmes mentionnés ici, ainsi que des simulations numériques pour explorer davantage ces concepts.
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