Etude algorithmique de chaînes de Markov [Algorithmic analysis of Markov chains]
Il s'agit de chaînes de Markov dont la matrice de transition possède la même structure, par blocs, que celles de files d'attente M/G/1 et GI/M/1. Les applications sont nombreuses, notamment en modélisation de systèmes informatiques. On utilise des raisonnements probabilistes pour mettre au point des algorithmes de calcul de diverses caractéristiques : distribution stationnaire, temps de passage, etc. [For the Markov chains under study, the transition matrix is block structured like that of the M/G/1 and GI/M/1 queueing systems. These Markov chains have numerous applications in computer systems modeling a.o. One uses probabilistic arguments to develop computational algorithms for various quantities of general interest such as the stationary distribution and moments of first passage times.]
Réseaux de télécommunication [Telecommunication networks]
La modélisation de réseaux de télécommunication pose des problèmes particuliers, liés d'une part à la conjonction de phénomènes se produisant sur des échelles de temps très différentes, d'autre part au manque de données expérimentales jusqu'il y a peu. On s'intéresse principalement à la modélisation du trafic des paquets. [Some of the difficulties in modeling telecommunication networks are due to the fact that events occur on vastly different time scales, from micro-seconds to minutes. In addition, there have been very few experimental data available until recently. We are mainly interested in the design of packet traffic models.]
Systèmes presque décomposables [Nearly completely decomposable systems]
Ce sont des systèmes à grand nombre d'états, partitionnés en sous-ensembles tels que les probabilités de migration d'un sous-ensemble à un autre sont très faibles. On utilise cette caractéristique pour mettre au point des approximations fiables de la distribution stationnaire et de divers temps de passage. [These are Markovian processes, usually on a large state space, where the states are grouped into subsets such that the probability is very small, of moving from one subset to another. This characteristic is used to construct reliable approximations for the stationary distribution and various passage times.]
Etude algorithmique de chaînes de Markov [Algorithmic analysis of Markov chains]
Il s'agit de chaînes de Markov dont la matrice de transition possède la même structure, par blocs, que celles de files d'attente M/G/1 et GI/M/1. Les applications sont nombreuses, notamment en modélisation de systèmes informatiques. On utilise des raisonnements probabilistes pour mettre au point des algorithmes de calcul de diverses caractéristiques : distribution stationnaire, temps de passage, etc. [For the Markov chains under study, the transition matrix is block structured like that of the M/G/1 and GI/M/1 queueing systems. These Markov chains have numerous applications in computer systems modeling a.o. One uses probabilistic arguments to develop computational algorithms for various quantities of general interest such as the stationary distribution and moments of first passage times]
Réseaux de télécommunication [Telecommunication networks]
La modélisation de réseaux de télécommunication pose des problèmes particuliers, liés d'une part à la conjonction de phénomènes se produisant sur des échelles de temps très différentes, d'autre part au manque de données expérimentales jusqu'il y a peu. On s'intéresse principalement à la modélisation du trafic des paquets. [Some of the difficulties in modeling telecommunication networks are due to the fact that events occur on vastly different time scales, from micro-seconds to minutes. In addition, there have been very few experimental data available until recently. We are mainly interested in the design of packet traffic models]
Systèmes presque décomposables [Nearly completely decomposable systems]
Ce sont des systèmes à grand nombre d'états, partitionnés en sous-ensembles tels que les probabilités de migration d'un sous-ensemble à un autre sont très faibles. On utilise cette caractéristique pour mettre au point des approximations fiables de la distribution stationnaire et de divers temps de passage. [These are Markovian processes, usually on a large state space, where the states are grouped into subsets such that the probability is very small, of moving from one subset to another. This characteristic is used to construct reliable approximations for the stationary distribution and various passage times]
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