Modélisation aléatoire en fiabilité des logiciels
Coll. Méthodes stochastiques appliquées

Auteurs :

Langue : Français
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Thèmes de Modélisation aléatoire en fiabilité des logiciels

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Date de parution :
Ouvrage 356 p. · 15.6x23.4 cm · Broché
ISBN : 9782746216082 EAN : 9782746216082
Hermes Science
La sûreté de fonctionnement des systèmes informatiques est aujourd'hui un enjeu économique et sociétal majeur.
Cet ouvrage présente la théorie mathématique de la fiabilité des logiciels et ses applications, qui permettent de prévoir l'occurrence des défaillances futures d'un système informatique et d'évaluer sa fiabilité. Les principaux modèles du processus des défaillances et corrections d'un logiciel y sont décrits en adoptant une présentation unifiée dans le cadre des processus aléatoires ponctuels. Les méthodes statistiques associées (de l'inférence bayésienne au choix de modèle) sont également étudiées, ainsi que les modèles prenant en compte des covariables et l'architecture d'un logiciel. L'objectif est d'aller de l'étude conceptuelle approfondie des modèles au calcul numérique des indicateurs de fiabilité à l'aide d'exemples. Mêlant théorie et pratique, Modélisation aléatoire en fiabilité des logiciels s'adresse aux étudiants, ingénieurs, chercheurs en mathématiques appliquées et en informatique, intéressés par les méthodes probabilistes et leurs applications en fiabilité.
Chapitre 1. Introduction. Chapitre 2. Concepts de base. Chapitre 3. Modèles de défaillance auto-excités. Chapitre 4. Processus ponctuels. Chapitre 5. Processus markoviens. Chapitre 6. Propriétés générales des processus de Poisson. Chapitre 7. Fiabilité d'un logiciel non corrigé : les processus de Poisson homogènes. Chapitre 8. Modèles à durées inter-défaillances exponentielles et leurs généralisations. Chapitre 9. Quelques modèles NHPP. Chapitre 10. Inférence bayésienne. Chapitre 11. Choix de modèles auto-excités. Chapitre 12. Modèles à covariables. Chapitre 13. Modèles basés sur l'architecture du logiciel. Bibliographie. Index.
  • Olivier Gaudoin est professeur à l’Ecole nationale supérieure d’informatique et de mathématiques appliquées de Grenoble (ENSIMAG) où il enseigne les probabilités et la statistique. Ses domaines de recherche sont la modélisation aléatoire et l’analyse statistique pour la fiabilité des systèmes.
  • James Ledoux est maître de conférences à l’Institut national des sciences appliquées (INSA) de Rennes où il enseigne les mathématiques appliquées, et en particulier les probabilités et la statistique. Ses recherches portent sur la modélisation aléatoire.
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