Séance de cours

Processus d'arrivée et de départ

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Dans cours

COM-300: Modèles stochastiques pour les communications

L'objectif de ce cours est la maitrise des outils des processus stochastiques utiles pour un ingénieur travaillant dans les domaines des systèmes de communication, de la science des données et de l'informatique. ...

Description

Cette séance de cours porte sur les concepts de processus d'arrivée et de départ, en mettant l'accent sur les distributions de Poisson, les heures de service et l'évaluation du rendement du système. Il traite des taux d'arrivée et de départ, des probabilités d'achèvement du service et de la stabilité du système.

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Enseignant·e

Patrick Thiran

Patrick Thiran is a full professor in network and systems theory at the School of Computer and Communication Sciences at EPFL. He holds an electrical engineering degree from the Université Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Belgium, an M.Sc. degree in electrical engineering from the University of California at Berkeley, USA, and he received the PhD degree from EPFL, in 1996. He became an adjunct professor in 1998, an assistant professor in 2002, an associate professor in 2006 and a full professor in 2011. He was with Sprint Advanced Technology Labs in Burlingame, California, in 2000-01. His research interests are in communication and social networks, performance analysis and stochastic models. He is currently active in the analysis and design of wireless and PLC networks (scaling laws, medium access control), in network monitoring (network tomography, multi-layer networks), and data-driven network science. He also contributed to network calculus and to the theory of locally coupled neural networks and self-organizing maps. He served as an associate editor for the IEEE Transactions on Circuits and Systems in 1997-99 and for the IEEE/ACM Transactions on Networking in 2006-10. He is currently on the editorial board of the IEEE Journal on Selected Areas in Communication. He is/was on the program committee of different conferences in networking, including ACM Sigcomm, Sigmetrics, IMC, CoNext and IEEE Infocom. He was TPC chair of AMC IMC 2011 and CoNext 2012. He is a Fellow of the Belgian American Educational Foundation and of the IEEE. He received the 1996 EPFL Doctoral Prize and the 2008 Crédit Suisse Teaching Award.

Source officielle

Concepts associés (32)

Loi de Poisson

En théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Poisson est une loi de probabilité discrète qui décrit le comportement du nombre d'événements se produisant dans un intervalle de temps fixé, si ces événements se produisent avec une fréquence moyenne ou espérance connue, et indépendamment du temps écoulé depuis l'événement précédent. gauche|vignette|Chewing gums sur un trottoir. Le nombre de chewing gums sur un pavé est approximativement distribué selon une loi de Poisson.

Processus stochastique

Un processus ou processus aléatoire (voir Calcul stochastique) ou fonction aléatoire (voir Probabilité) représente une évolution, discrète ou à temps continu, d'une variable aléatoire. Celle-ci intervient dans le calcul classique des probabilités, où elle mesure chaque résultat possible (ou réalisation) d'une épreuve. Cette notion se généralise à plusieurs dimensions. Un cas particulier important, le champ aléatoire de Markov, est utilisé en analyse spatiale.

Compound Poisson distribution

In probability theory, a compound Poisson distribution is the probability distribution of the sum of a number of independent identically-distributed random variables, where the number of terms to be added is itself a Poisson-distributed variable. The result can be either a continuous or a discrete distribution. Suppose that i.e., N is a random variable whose distribution is a Poisson distribution with expected value λ, and that are identically distributed random variables that are mutually independent and also independent of N.

Jackson network

In queueing theory, a discipline within the mathematical theory of probability, a Jackson network (sometimes Jacksonian network) is a class of queueing network where the equilibrium distribution is particularly simple to compute as the network has a product-form solution. It was the first significant development in the theory of networks of queues, and generalising and applying the ideas of the theorem to search for similar product-form solutions in other networks has been the subject of much research, including ideas used in the development of the Internet.

Théorie des files d'attente

vignette|Ici Agner Krarup Erlang, ingénieur et mathématicien Danois ayant travaillé sur la théorie des files d'attente. La théorie des files d'attente est une théorie mathématique relevant du domaine des probabilités, qui étudie les solutions optimales de gestion des , ou queues. Une queue est nécessaire et se créera d'elle-même si ce n'est pas anticipé, dans tous les cas où l'offre est inférieure à la demande, même temporairement.

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Séances de cours associées (14)

Fonctions probabilistes : champs libres et variables aléatoires

Couvre les champs libres et les fonctions probabilistes, en se concentrant sur les variables aléatoires et leurs propriétés.

Génération de processus de Markov

Couvre la génération des processus de Markov et des chaînes de Markov, y compris les matrices de transition et les matrices stochastiques.

Processus stochastiques : Marche au hasard symétrique

Couvre les propriétés de la marche symétrique aléatoire dans les processus stochastiques.

Simulation et optimisation : Processus de Poisson et nombres aléatoires

Explore les pièges de simulation, les nombres aléatoires, les distributions discrètes et continues, et l'intégration Monte-Carlo.

Modèles de pluie: Déterministe vs stochastique

Couvre les modèles de précipitations déterministes et stochastiques dans l'ingénierie des ressources en eau, y compris la génération, l'étalonnage et des modèles spatialement explicites.

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