Processus de Poisson composé

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Simulation et optimisation : Processus de Poisson et nombres aléatoires

Explore les pièges de simulation, les nombres aléatoires, les distributions discrètes et continues, et l'intégration Monte-Carlo.

Cartographie et coloration : Processus de Poisson

Couvre les théorèmes de la superposition et de la coloration pour les procédés de Poisson.

Simulation stochastique : Génération de processus Markov

Couvre la génération des processus de Markov et de Poisson en simulation stochastique.

Processus de Poisson : Loi sur la probabilité

Couvre le processus de Poisson, un modèle stochastique de communication, axé sur la loi des probabilités.

Processus de Poisson : Propriétés

Couvre les propriétés des processus de Poisson et leurs applications dans les modèles stochastiques de communication.

Processus de Poisson : Loi sur la probabilité

Couvre le processus de Poisson en détail, en mettant l'accent sur la loi sur les probabilités et ses applications.

Modélisation des communications stochastiques : Loi sur la probabilité des processus de Poisson

Couvre le processus de Poisson et sa loi sur les probabilités dans les systèmes de communication.

Procédés de Poisson et densité angulaire

Explore les processus de Poisson, la fonction de Pickands et les densités angulaires multivariées.

Modèles stochastiques pour les communications

Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.

Chaînes Markov en continu

Introduit des chaînes de Markov en continu sur un espace d'état fini avec des temps d'attente exponentiels et des probabilités de saut.