Processus markoviens de sauts - lpsmparis
Définition 1 2 (Chaîne de Markov homogène) La chaîne de Markov (X t) t≥0 est homogène si les probabilités de transition p(t,t′) ne dépendent que de (t′ −t) On note alors : p ij(t) = p ij(0,t) = P (X t = jX0 = i) Convention : dans toute la suite, on ne considérera que des processus homogènes On a bien sûr pour tout entier
Processus markoviens - Laboratoire de mathématiques
Dans ce cas, mest la loi de X 0 et pour tout n> 1, p n(x,·) ne dépend pas de xdans Eet est la loi de X n La CNS pour qu'une chaîne de Markov (X n) n>0 soit une suite indépendante pour toute loi de départ est que p n(·,y) soit constante, pour tout ydans E 1 3 2 Sommes de arivables aléatoires indépendantes On pose X n:= X 0 + Y 1
Chaînes de Markov - Université Paris-Saclay
Chaînes de Markov Résumé Une chaîne de Markov est un processus aléatoire (Xn)n2N dont les transitions sont données par une matrice stochastique P(Xn,Xn+1) Ces processus vérifient la propriété de Markov, c’est-à-dire qu’observés àpartird’untemps(d’arrêt)T, (XT+n)n2N ne dépend que de XT et est de nouveau une chaîne de
Processus de Markov et applications - PAESTEL
de Monte Carlo, le chapitre 2 sur les chaînes de Markov en temps discret à valeurs dans un ensemble ˝ni ou dØnombrable, et les chapitres 6 et 7 sur le processus de Poisson et les processus markoviens de sauts, qui sont des processus en temps continu, à nouveau à valeurs dans un ensemble ˝ni ou dØnombrable
Processus stochastiques mod elisation
Chapitre 1 : PROCESSUS DE MARKOV 1 1 G´en´eralit´es p05 1 2 Chaˆınes de Markov a temps discret p06 1 2 1 Matrice de transition et graphe d’une chaˆıne de Markov p06 1 2 2 Exemples classiques de chaˆınes de Markov p06 1 2 3 Classification des ´etats p07 1 2 4 Absorption par les classes r´ecurrentes dans le cas fini p10
MAT-3071 Processus Stochastiques - univ-rennes1fr
3 Processus de Poisson Rappels sur les lois exponentielle et de Poisson, processus de comptage, d´efinition d’un processus de Poisson, Processus de Poisson compos´e, Processus de renouvellement, application a la ruine d’une compagnie d’assurance 4 Chaˆınes de Markov `a temps continu
Théorèmes limites pour les processus de Markov à sauts
nombres pour les processus de Markov (Darling, 2002, Darling et al , 2005) Dans les mêmes conditions, il existe aussi un théorème central limite qui permet l’approxima-
THESE - ecoledzweeblycom
processus de Markov, des résultats ont été souvent obtenus pour le mouvement Brownien en premier, puis pour les processus stables symétriques d’indice α, et ensuite pour les processus de Lévy généraux ou les processus de Markov A chaque étape de généralisation, quelques propriétés spéciales du processus sont utilisées
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