Chaînes de naissance et de mort: analyse et probabilités
Graph Chatbot
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les problèmes d'arrêt optimaux dans les probabilités appliquées et les processus stochastiques, en se concentrant sur la théorie et les applications pratiques.
Explore l'évaluation de la fiabilité dans l'automatisation industrielle, en mettant l'accent sur la fiabilité, les taux de défaillance, les tests de résistance, les défaillances matérielles et les modèles Markov.
Présente les chaînes de Markov, couvrant les bases, les algorithmes de génération et les applications dans les promenades aléatoires et les processus de Poisson.
Explore l'extension bayésienne de HMM pour la segmentation et la modélisation de l'action du robot, les limites des HMM classiques et la segmentation des données de capture de mouvement.
Introduit des méthodes d'analyse des risques telles que «What if», FTA, ETA et des méthodes dynamiques, y compris les réseaux bayésiens et la gestion de l'incertitude.
Explore des exemples de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, y compris les promenades aléatoires cycliques et les implications de l'irréductibilité.
