Les algorithmes stochastiques font partie des techniques modernes de résolution numérique de nombreux problèmes pratiques et sont à la base de diverses applications industrielles avancées : traitement du signal non linéaire et non gaussien, estimation de trajectoires, traitement d'images, optimisation globale de fonctions numériques, calcul d'intégrales, simulation et approximation de mesures...
Cet ouvrage offre un panorama assez général et détaillé sur ces méthodes : algorithme de Métropolis-Hastings, échantillonneur de Gibbs, recuit simulé... Une partie est consacrée aux techniques modernes d'approximation particulaire des problèmes de filtrage de signaux non linéraires et/ou non gaussiens. Ces performantes méthodes numériques sont basées sur l'évolution de systèmes de particules en interaction de type génétique. Le processus historique et les arbres généalogiques associés permettent d'estimer récursivement l'évolution des trajectoires complètes du signal depuis son origine.
Le second chapitre s'articule autour des techniques de simulation de mesures de probabilité.
Le troisième chapitre est consacré à la description des modèles d'évolution markovien.
Chaque situation est illustrée par de nombreux exemples.
Cet ouvrage s'adresse aux élèves-ingénieurs des grandes écoles, aux étudiants scientifiques ainsi qu'aux ingénieurs d'étude, de recherche et de développement de l'industrie.
Auteur : Bartoli N., Del Moral P.
Nombre de pages : 222
