Liste des sujets relatifs aux processus stochastiques - List of stochastic processes topics
En mathématiques de probabilité , un processus stochastique est une fonction aléatoire . Dans les applications pratiques, le domaine sur lequel la fonction est définie est un intervalle de temps ( série temporelle ) ou une région de l'espace ( champ aléatoire ).
Les exemples familiers de séries chronologiques comprennent les fluctuations du marché boursier et des taux de change, des signaux tels que la parole, l'audio et la vidéo; des données médicales telles que l' ECG , l' EEG , la pression artérielle ou la température d' un patient ; et les mouvements aléatoires tels que les mouvements browniens ou les marches aléatoires .
Des exemples de champs aléatoires comprennent des images statiques, des topographies aléatoires (paysages) ou des variations de composition d'un matériau non homogène.
Thèmes des processus stochastiques
- Cette liste est actuellement incomplète. Voir aussi la catégorie: Processus stochastiques
- Diffusion par saut affine de base
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Processus de Bernoulli : processus en temps discret avec deux états possibles.
- Schémas de Bernoulli : processus en temps discret avec N états possibles; chaque processus stationnaire dans N résultats est un schéma de Bernoulli, et vice versa.
- Processus de Bessel
- Processus de naissance à mort
- Processus de branchement
- Marche aléatoire de branchement
- Pont brownien
- mouvement brownien
- Processus de restaurant chinois
- Processus CIR
- Processus stochastique continu
- Processus Cox
- Processus Dirichlet
- Distribution dimensionnelle finie
- Temps de premier passage
- Processus de Galton-Watson
- Processus gamma
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Processus gaussien - un processus où toutes les combinaisons linéaires de coordonnées sont des variables aléatoires normalement distribuées .
- Processus de Gauss – Markov (cf. ci-dessous)
- Processus GenI
- Théorème de Girsanov
- Processus homogènes : processus où le domaine a une certaine symétrie et les distributions de probabilité de dimension finie ont également cette symétrie. Les cas particuliers incluent les processus stationnaires , également appelés homogènes dans le temps.
- Théorème de Karhunen – Loève
- Processus de Lévy
- Heure locale (mathématiques)
- Marche aléatoire effacée en boucle
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Les processus de Markov sont ceux dans lesquels l'avenir est conditionnellement indépendant du passé étant donné le présent.
- Chaîne de Markov
- Théorème de la limite centrale de la chaîne de Markov
- Processus de Markov en temps continu
- Processus de Markov
- Processus semi-Markov
- Processus de Gauss – Markov : processus à la fois gaussien et markovien
- Martingales - processus avec des contraintes sur l'attente
- Fonction Onsager – Machlup
- Processus Ornstein – Uhlenbeck
- Théorie de la percolation
- Processus ponctuels : arrangements aléatoires de points dans un espace . Ils peuvent être modélisés comme des processus stochastiques où le domaine est une famille suffisamment grande de sous-ensembles de S , ordonnés par inclusion; la plage est l'ensemble des nombres naturels; et, si A est un sous-ensemble de B , ƒ ( A ) ≤ ƒ ( B ) avec probabilité 1.
- Processus de Poisson
- Processus de population
- Automate cellulaire probabiliste
- Théorie de la file d'attente
- Champ aléatoire
- Processus d'échantillonnage continu
- Processus stationnaire
- Calcul stochastique
- Contrôle stochastique
- Équation différentielle stochastique
- Processus stochastique
- Processus télégraphique
- Des séries chronologiques
- Martingale de Wald
- Processus Wiener
