introduction 😍
- ce cours est basé sur :
- computer simulation
- simulation et initiation aux probabilités
- fundamentals of queuing systems
- introduction to stochastic processes and simulation
- objectif : comprendre la base de la simulation informatique
- moyen : reprise d’exs significatifs du livre en les approfondissant ou en les réexpliquant
chapitre 3 : modélisation d’une probabilité 😎
ex 1 : la loi (faible) des grands nombres
- on lance une pièce de monnaie équilibrée
- quelle est la probabilité que l’on fasse Pile (Head) ?
ex 2 : la loi (faible) des grands nombres
- on lance une pièce de monnaie équilibrée 5 fois
- quelle est la probabilité que l’on fasse Pile (Head) 3 fois ?
- voir l’article est ici
ex 3 : les anniversaires
- sur un groupe de 20 personnes, quelle est la chance que 2 soient nés le même jour ?
chapitre 4 : initiation aux processus stochastiques 😲
ex 1 : chaîne de markov discrète à 2 positions
- modèle et simulation python
ex 2 : processus de poisson
- modèle et simulation python
ex 3 : chaîne de markov continue à 2 positions
- modèle et simulation python
chapitre 5 : single server queueing system 😲
l’objectif de l’article est de rassembler en une page :
- le dessin (compréhension du problème physique)
- le graphe des évènements (modélisation par un graphe d’état)
- les principaux résultats théoriques (résultat puis preuve mathématique)
- la simulation informatique (programme python)
- l’analyse statistique des résultats de simulations (intervalle de confiance)
bref, pas mal de chose, l’idée étant de traiter un cas simple et fondamental entièrement