Séance de cours

Probabilités appliquées et processus stochastiques

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Description

Cette séance de cours couvre les concepts fondamentaux de probabilité appliquée et de processus stochastiques, en se concentrant sur des sujets tels que les matrices de probabilité de transition, les chaînes de Markov et les polynômes caractéristiques. L'instructeur explique la matrice de probabilité de transition en n étapes, les valeurs propres et les combinaisons linéaires de matrices. La séance de cours se penche également sur les classes de communication, les états récurrents et transitoires, et le théorème de Cayley-Hamilton. Divers exercices explorent des promenades aléatoires, des distributions invariantes et des temps de retour attendus dans différents scénarios.

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Concepts associés (32)

Chaîne de Markov

vignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).

Communication

La communication est l'ensemble des interactions avec un tiers humain ou animal qui véhiculent une ou plusieurs informations. En dehors de la communication animale, on distingue chez l'être humain, la communication interpersonnelle, la communication de groupe et la communication de masse, c'est-à-dire de l'ensemble des moyens et techniques permettant la diffusion du message d'une organisation sociale auprès d'une large audience. Plusieurs disciplines emploient la notion de communication sans s'accorder sur une définition commune.

Communication interculturelle

vignette|Communication interculturelle.|alt=Dessin représentant deux visages de profil, l'un vert, l'autre rouge visuellement en train de communiquer au moyen de bulles de bande dessinée, l'un parlant un langage vert et l'autre un langage rouge. La communication interculturelle est l’étude de la communication interpersonnelle entre individus de cultures différentes. Celle-ci est plus précisément . Cette discipline, au confluent de plusieurs champs d'étude tels que la linguistique ou l’anthropologie, est née après la deuxième guerre mondiale aux États-Unis.

Communication organisationnelle

La communication organisationnelle est l'étude de la communication subordonnée à l'action organisée. C'est aussi l'ensemble des moyens de communication mis en œuvre pour la réalisation d'une tâche organisée. Dans le domaine de la recherche, aux États-Unis ce champ de recherche relève tout naturellement des communication studies, en France la communication organisationnelle est un domaine qui peut être revendiqué par des chercheurs des Sciences de l'Information et de la Communication, mais aussi en Sociologie des organisations, ou encore en sciences de gestion.

Communication non verbale

La communication non verbale (ou langage du corps) désigne tout échange n'ayant pas recours à la parole. Elle ne repose pas sur les mots (pratiques linguistiques), mais sur plusieurs champs extralinguistiques correspondant à des signaux sociaux ou catégories fonctionnelles, objets d'études de différentes disciplines : communication para-verbale (communication vocale comprenant les traits prosodiques, les onomatopées, le rire, la toux, et parfois distinguée de la communication non verbale) analysée par la , gestes (mouvements du corps, gestuelle, actions et réactions) et expressions faciales (dont les micro-expressions) étudiés par la kinésique et la gestique, contact visuel et rôle du regard (clin d'œil complice, regard désapprobateur ou sceptique.

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Hidden Markov Modèles: Primer

Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.

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Explore le concept de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, en discutant de ses propriétés et de ses implications, ainsi que des conditions d'une récurrence positive.

Les chaînes de Markov : théorie et applications

Couvre la théorie et les applications des chaînes de Markov dans la modélisation de phénomènes aléatoires et la prise de décision sous incertitude.

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