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Séance de cours

Modélisation des communications stochastiques: Chaînes Markov discrètes réversibles

Description

Cette séance de cours aborde le thème des chaînes de Markov à temps discret réversibles, mettant l'accent sur les modèles stochastiques pour les communications. L'instructeur explique le concept de stationnarité, les probabilités de transition et la propriété de réversibilité des chaînes Markov. La séance de cours se penche également sur le calcul des probabilités et les conditions pour qu'une chaîne soit réversible.

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Concepts associés (21)

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 »).

Supply chain

A supply chain, sometimes expressed as a "supply-chain", is a complex logistics system that consists of facilities that convert raw materials into finished products and distribute them to end consumers or end customers. Meanwhile, supply chain management deals with the flow of goods within the supply chain in the most efficient manner. In sophisticated supply chain systems, used products may re-enter the supply chain at any point where residual value is recyclable. Supply chains link value chains.

Microréversibilité

La microréversibilité est une propriété de certains systèmes physiques de particules ou quasi-particules élémentaires décrits par des équations symétriques par rapport au temps. Cette propriété permet d'exhiber un lien entre une propriété du système macroscopique parcouru dans un sens et celle correspondante au sens inverse. La symétrie des équations décrivant un système par rapport au temps permet une analyse de ceux-ci en mécanique classique ou quantique.

Gestion de la chaîne logistique

thumb|400px|La chaîne logistique: complexe et dynamique(cf. Wieland/Wallenburg, 2011). La gestion de la chaîne logistique (GCL; en anglais, supply chain management ou SCM) est un savoir-faire d'application qui vise une mise en œuvre ou une gestion opérationnelle, soit le respect sur le terrain de l'enchaînement des tâches (illustré par le terme de « chaîne »), ainsi que le bon fonctionnement du système logistique, tel que fixé par le cahier des charges logistique de l'organisation concernée.

Demand-chain management

Demand-chain management (DCM) is the management of relationships between suppliers and customers to deliver the best value to the customer at the least cost to the demand chain as a whole. Demand-chain management is similar to supply-chain management but with special regard to the customers. Demand-chain-management software tools bridge the gap between the customer-relationship management and the supply-chain management. The organization's supply chain processes are managed to deliver best value according to the demand of the customers.

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Chaînes et algorithmes de Markov

Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.

Théorème Ergodique: Preuve et Applications

Explique la preuve du théorème ergodique et le concept de répétition positive dans les chaînes de Markov.

Chaînes Markov et applications Algo

Couvre les chaînes de Markov, l'algorithme Metropolis, la dynamique de Glauber et la dynamique des bains de chaleur.

Chaînes Markov: Introduction et propriétés

Couvre l'introduction et les propriétés des chaînes Markov, y compris les matrices de transition et les processus stochastiques.

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