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Titre : Méthodes et modèles statistiques pour la sismogenèse Type de document : texte imprimé Auteurs : Nikolaos Limnios, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Eleftheria Papadimitriou, Directeur de publication, rédacteur en chef ; George Tsaklidis, Directeur de publication, rédacteur en chef Editeur : London [UK] : ISTE Editions Ltd Année de publication : 2023, cop. 2023 Importance : 1 vol. (x-331 p.) Présentation : ill., diagr. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78948-037-5 Note générale : PPN 268469172 Langues : Français (fre) Tags : Sismologie -- Modèles mathématiques Sismologie -- Méthodes statistiques Séismes -- Prévision Séismes -- Périodicité Modèle ETAS Markov, Processus de Earthquake prediction Seismology -- Mathematical models Seismology -- Statistical methods Index. décimale : 551.22 Tremblements de terre. Sismologie Résumé : L’étude des séismes est un champ multidisciplinaire où se rencontrent, entre autres, la géodynamique, les mathématiques, la physique et l’ingénierie, mais également le hasard. Méthodes et modèles statistiques pour la sismogenèse offre un ensemble riche et varié de méthodes permettant l’étude statistique et la prévision des séismes. Il détaille les méthodes statistiques paramétriques et non paramétriques, l’approche des systèmes multiétats, les simulateurs de séismes, les modèles d’activité post-sismique, les modèles ETAS de type branchement, les modèles de Markov de séries temporelles avec régression, les propriétés d’échelle et les approches multifractales. Cet ouvrage présente également les modèles autocorrectifs, le modèle de libération des contraintes liées, les modèles d’arrivées markoviens, les techniques de détection basées sur les modèles de Poisson et les techniques de détection des points de changement sur les modèles de sismicité. Les modèles semi-markoviens pour la prévision des séismes concluent cette étude exhaustive de la sismogenèse.
Note de contenu : 1. Estimation de la densité par noyau en sismologie (p.5) - 2. Développement et application de simulateurs de tremblements de terre (p.33) - 3. Lois statistiques de l’activité post-sismique (p.71) - 4. Explication des chocs précurseurs et de la loi de Båth (p.115) - 5. La genèse des répliques dans les modèles masse-ressort (p.143) - 6. Modèles de régression de Markov pour les séries chronologiques de comptage des séismes (p.165) - 7. Propriétés d’échelle, multifractalité et plage de corrélations dans les séries temporelles : les séismes sont-ils aléatoires ? (p.181)
8. Modèles autocorrectifs en sismologie : couplage possible entre zones sismiques (p.223) - 9. Processus d’arrivée markoviens pour l’analyse du regroupement des tremblements de terre (p.253) - 10. Techniques de détection des points de changement (p.315) - 11. Processus semi-markoviens pour la prévision des tremblements de terre (p.315). -- Bibliographie en fin de chapitre. -- Liste des auteurs p.327. -- Index p. [329]-331Méthodes et modèles statistiques pour la sismogenèse [texte imprimé] / Nikolaos Limnios, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Eleftheria Papadimitriou, Directeur de publication, rédacteur en chef ; George Tsaklidis, Directeur de publication, rédacteur en chef . - London (UK) : ISTE Editions Ltd, 2023, cop. 2023 . - 1 vol. (x-331 p.) : ill., diagr. ; 24 cm.
ISBN : 978-1-78948-037-5
PPN 268469172
Langues : Français (fre)
Tags : Sismologie -- Modèles mathématiques Sismologie -- Méthodes statistiques Séismes -- Prévision Séismes -- Périodicité Modèle ETAS Markov, Processus de Earthquake prediction Seismology -- Mathematical models Seismology -- Statistical methods Index. décimale : 551.22 Tremblements de terre. Sismologie Résumé : L’étude des séismes est un champ multidisciplinaire où se rencontrent, entre autres, la géodynamique, les mathématiques, la physique et l’ingénierie, mais également le hasard. Méthodes et modèles statistiques pour la sismogenèse offre un ensemble riche et varié de méthodes permettant l’étude statistique et la prévision des séismes. Il détaille les méthodes statistiques paramétriques et non paramétriques, l’approche des systèmes multiétats, les simulateurs de séismes, les modèles d’activité post-sismique, les modèles ETAS de type branchement, les modèles de Markov de séries temporelles avec régression, les propriétés d’échelle et les approches multifractales. Cet ouvrage présente également les modèles autocorrectifs, le modèle de libération des contraintes liées, les modèles d’arrivées markoviens, les techniques de détection basées sur les modèles de Poisson et les techniques de détection des points de changement sur les modèles de sismicité. Les modèles semi-markoviens pour la prévision des séismes concluent cette étude exhaustive de la sismogenèse.
Note de contenu : 1. Estimation de la densité par noyau en sismologie (p.5) - 2. Développement et application de simulateurs de tremblements de terre (p.33) - 3. Lois statistiques de l’activité post-sismique (p.71) - 4. Explication des chocs précurseurs et de la loi de Båth (p.115) - 5. La genèse des répliques dans les modèles masse-ressort (p.143) - 6. Modèles de régression de Markov pour les séries chronologiques de comptage des séismes (p.165) - 7. Propriétés d’échelle, multifractalité et plage de corrélations dans les séries temporelles : les séismes sont-ils aléatoires ? (p.181)
8. Modèles autocorrectifs en sismologie : couplage possible entre zones sismiques (p.223) - 9. Processus d’arrivée markoviens pour l’analyse du regroupement des tremblements de terre (p.253) - 10. Techniques de détection des points de changement (p.315) - 11. Processus semi-markoviens pour la prévision des tremblements de terre (p.315). -- Bibliographie en fin de chapitre. -- Liste des auteurs p.327. -- Index p. [329]-331Réservation
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Titre : Elements of the theory of Markov processes and their applications Type de document : texte imprimé Auteurs : A. T. Bharucha Reid (1927-1985), Auteur Editeur : New York ; Toronto ; Paris ; London [International] : McGraw Hill Année de publication : cop. 1960 Collection : McGraw-Hill series in probability and statistics Importance : XI-468 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : PPN 015236919 Langues : Anglais (eng) Tags : Markov, Processus de Processus stochastiques Probabilités Statistique mathématique Markov processes Stochastic processes Probabilities Mathematical statistics Index. décimale : 519.23 Processus probabilistes - Processus stochastiques - Processus gaussiens Note de contenu : Notes bibliogr. Index Elements of the theory of Markov processes and their applications [texte imprimé] / A. T. Bharucha Reid (1927-1985), Auteur . - New York ; Toronto ; Paris ; London (International) : McGraw Hill, cop. 1960 . - XI-468 p. : ill. ; 24 cm. - (McGraw-Hill series in probability and statistics) .
ISSN : PPN 015236919
Langues : Anglais (eng)
Tags : Markov, Processus de Processus stochastiques Probabilités Statistique mathématique Markov processes Stochastic processes Probabilities Mathematical statistics Index. décimale : 519.23 Processus probabilistes - Processus stochastiques - Processus gaussiens Note de contenu : Notes bibliogr. Index Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-VV-000450 F4-450 Ouvrages / Books OCA Bib. Lagrange Nice Valrose VV-F3/F4-Statistiques et Probabilités Disponible
Titre : Théorie asymptotique des processus aléatoires faiblement dépendants Type de document : texte imprimé Auteurs : Emmanuel Rio, Auteur Editeur : Berlin ; Heidelberg ; Dordrecht ; New York ; London ; Paris ; Wien : Springer Verlag Année de publication : 2000 Collection : Mathématiques et applications (Paris), ISSN 1154-483X num. 31 Importance : 169 p. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-540-65979-2 Note générale : ISBN : 3-540-65979-X .- PPN 048436313 Langues : Français (fre) Tags : Théorèmes des limites (théorie des probabilités) Statistique non paramétrique -- Théorie asymptotique Inégalités (mathématiques) Processus stochastiques Markov, Processus de Théorème de la limite centrale Index. décimale : 519.23 Processus probabilistes - Processus stochastiques - Processus gaussiens Note de contenu : bibliogr. p. [163]-169 Théorie asymptotique des processus aléatoires faiblement dépendants [texte imprimé] / Emmanuel Rio, Auteur . - Berlin ; Heidelberg ; Dordrecht ; New York ; London ; Paris ; Wien : Springer Verlag, 2000 . - 169 p. ; 24 cm. - (Mathématiques et applications (Paris), ISSN 1154-483X; 31) .
ISBN : 978-3-540-65979-2
ISBN : 3-540-65979-X .- PPN 048436313
Langues : Français (fre)
Tags : Théorèmes des limites (théorie des probabilités) Statistique non paramétrique -- Théorie asymptotique Inégalités (mathématiques) Processus stochastiques Markov, Processus de Théorème de la limite centrale Index. décimale : 519.23 Processus probabilistes - Processus stochastiques - Processus gaussiens Note de contenu : bibliogr. p. [163]-169 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-007098 007098 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Disponible
Titre : Gaussian Processes for Machine Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Carl Edward Rasmussen (1969-....), Auteur ; Christopher K. I. Williams, Auteur Editeur : Cambridge, Mass. : MIT Press Année de publication : 2006, cop. 2006 Collection : Adaptive computation and machine learning Importance : 1 vol. (XVIII-248 p.) Présentation : graphiques, figures, illustrations, jaquette illustrée Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-18253-9 Note générale : PPN 097588938 .- ISBN 0-262-18253-X (rel.) Document accessible en ligne sur Mit Press direct (https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/2320/Gaussian-Processes-for-Machine-Learning ; https://gaussianprocess.org/gpml/chapters/RW.pdf) Langues : Anglais (eng) Tags : Processus gaussiens -- Informatique Apprentissage automatique -- Modèles mathématiques Markov, Processus de Gaussian processes -- Data processing Machine learning -- Mathematical models Markov processes Index. décimale : 519.23 Processus probabilistes - Processus stochastiques - Processus gaussiens Résumé : Gaussian processes (GPs) provide a principled, practical, probabilistic approach to learning in kernel machines. GPs have received increased attention in the machine-learning community over the past decade, and this book provides a long-needed systematic and unified treatment of theoretical and practical aspects of GPs in machine learning. The treatment is comprehensive and self-contained, targeted at researchers and students in machine learning and applied statistics. The book deals with the supervised-learning problem for both regression and classification, and includes detailed algorithms. A wide variety of covariance (kernel) functions are presented and their properties discussed. Model selection is discussed both from a Bayesian and a classical perspective. Many connections to other well-known techniques from machine learning and statistics are discussed, including support-vector machines, neural networks, splines, regularization networks, relevance vector machines and others. Theoretical issues including learning curves and the PAC-Bayesian framework are treated, and several approximation methods for learning with large datasets are discussed. The book contains illustrative examples and exercises, and code and datasets are available on the Web. Appendixes provide mathematical background and a discussion of Gaussian Markov processes. Note de contenu : Bibliographie p. [223]-238. Index auteurs p.[239]-243. Index sujet p.[244]-248 En ligne : https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/2320/Gaussian-Processes-for-Machine-Le [...] Gaussian Processes for Machine Learning [texte imprimé] / Carl Edward Rasmussen (1969-....), Auteur ; Christopher K. I. Williams, Auteur . - Cambridge, Mass. : MIT Press, 2006, cop. 2006 . - 1 vol. (XVIII-248 p.) : graphiques, figures, illustrations, jaquette illustrée ; 26 cm. - (Adaptive computation and machine learning) .
ISBN : 978-0-262-18253-9
PPN 097588938 .- ISBN 0-262-18253-X (rel.) Document accessible en ligne sur Mit Press direct (https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/2320/Gaussian-Processes-for-Machine-Learning ; https://gaussianprocess.org/gpml/chapters/RW.pdf)
Langues : Anglais (eng)
Tags : Processus gaussiens -- Informatique Apprentissage automatique -- Modèles mathématiques Markov, Processus de Gaussian processes -- Data processing Machine learning -- Mathematical models Markov processes Index. décimale : 519.23 Processus probabilistes - Processus stochastiques - Processus gaussiens Résumé : Gaussian processes (GPs) provide a principled, practical, probabilistic approach to learning in kernel machines. GPs have received increased attention in the machine-learning community over the past decade, and this book provides a long-needed systematic and unified treatment of theoretical and practical aspects of GPs in machine learning. The treatment is comprehensive and self-contained, targeted at researchers and students in machine learning and applied statistics. The book deals with the supervised-learning problem for both regression and classification, and includes detailed algorithms. A wide variety of covariance (kernel) functions are presented and their properties discussed. Model selection is discussed both from a Bayesian and a classical perspective. Many connections to other well-known techniques from machine learning and statistics are discussed, including support-vector machines, neural networks, splines, regularization networks, relevance vector machines and others. Theoretical issues including learning curves and the PAC-Bayesian framework are treated, and several approximation methods for learning with large datasets are discussed. The book contains illustrative examples and exercises, and code and datasets are available on the Web. Appendixes provide mathematical background and a discussion of Gaussian Markov processes. Note de contenu : Bibliographie p. [223]-238. Index auteurs p.[239]-243. Index sujet p.[244]-248 En ligne : https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/2320/Gaussian-Processes-for-Machine-Le [...] Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-011187 011187 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Sorti jusqu'au 09/04/2026
Titre : Algorithmes stochastiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Marie Duflo, Auteur Editeur : Berlin ; Heidelberg ; Dordrecht ; New York ; London ; Paris ; Wien : Springer Verlag Année de publication : 1996 Collection : Mathématiques et applications (Paris), ISSN 1154-483X num. 23 Importance : XIII-319 p. Présentation : graph. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-540-60699-4 Prix : 374 F Note générale : ISBN : 3-540-60699-8.- PPN 004357272 Langues : Français (fre) Tags : Recuit simulé (mathématiques) Processus stochastiques Algorithmes Markov, processus de Simulated annealing (Mathematics) Stochastic processes Algorithms Index. décimale : 519.23 Processus probabilistes - Processus stochastiques - Processus gaussiens Note de contenu : Notes bibliogr. Index Algorithmes stochastiques [texte imprimé] / Marie Duflo, Auteur . - Berlin ; Heidelberg ; Dordrecht ; New York ; London ; Paris ; Wien : Springer Verlag, 1996 . - XIII-319 p. : graph. ; 24 cm. - (Mathématiques et applications (Paris), ISSN 1154-483X; 23) .
ISBN : 978-3-540-60699-4 : 374 F
ISBN : 3-540-60699-8.- PPN 004357272
Langues : Français (fre)
Tags : Recuit simulé (mathématiques) Processus stochastiques Algorithmes Markov, processus de Simulated annealing (Mathematics) Stochastic processes Algorithms Index. décimale : 519.23 Processus probabilistes - Processus stochastiques - Processus gaussiens Note de contenu : Notes bibliogr. Index Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-004383 004383 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Disponible Statistical analysis of spatial and spatio-temporal point patterns [3rd ed.] / Peter J. Diggle (2014, cop. 2014)
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