Note :
Ce livre est une introduction complète et claire aux processus de Markov, particulièrement appréciée pour sa couverture des scénarios à une seule variable et des approches du mouvement brownien. Cependant, il souffre de problèmes de navigation dus au manque de clarté dans la séparation des résultats principaux et des dérivations.
Avantages:⬤ Introduction claire et lisible aux processus de Markov
⬤ bonne couverture des processus de Markov à une variable
⬤ approches multiples du mouvement brownien.
Les sections sont difficiles à parcourir ; il n'y a pas de séparation claire entre les résultats principaux et les dérivations, ce qui rend fastidieuse la recherche d'informations ou de figures spécifiques.
(basé sur 3 avis de lecteurs)
Markov Processes: An Introduction for Physical Scientists
La théorie des processus de Markov est essentiellement une extension du calcul ordinaire pour prendre en compte les fonctions dont l'évolution temporelle n'est pas entièrement déterministe. C'est un sujet qui devient de plus en plus important pour de nombreux domaines scientifiques. Ce livre développe la théorie à une seule variable des processus de Markov continus et à saut d'une manière qui devrait intéresser particulièrement les physiciens et les chimistes au niveau supérieur.
⬤ Il s'agit d'un exposé autonome et pragmatique des éléments nécessaires à la théorie des variables aléatoires.
⬤ Des dérivations logiquement intégrées de l'équation de Chapman-Kolmogorov, des équations de Kramers-Moyal, des équations de Fokker-Planck, de l'équation de Langevin, des équations maîtresses et des équations des moments.
⬤ Exposé détaillé des méthodes de simulation de Monte Carlo, avec des tracés de nombreux exemples numériques.
⬤ Des traitements clairs des premiers passages, des premières sorties, des fluctuations et des transitions d'états stables.
⬤ Des applications soigneusement dessinées au mouvement brownien, à la diffusion moléculaire et à la cinétique chimique.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)