concept

processus stochastiques

Stochastic processes are collections of random variables representing the evolution of random systems over time.
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Description

Un processus aléatoire définit une règle probabiliste selon laquelle le système passe d'un état à un autre au cours du temps. Contrairement aux lois déterministes (comme la chute d'une pomme), on ne peut ici parler que de probabilités de différentes trajectoires. Par exemple, la désintégration radioactive des atomes est un processus aléatoire poissonnien : les instants de désintégration sont imprévisibles, mais le nombre moyen de désintégrations par minute est stable.

Histoire

La théorie formelle des processus stochastiques a commencé à se développer au début du XXe siècle avec les travaux de Louis Bachelier (1900) sur le mouvement brownien et les marchés financiers. Norbert Wiener a construit en 1923 un modèle mathématique rigoureux du mouvement brownien (processus de Wiener). Andrei Kolmogorov a jeté en 1931 les bases de la théorie axiomatique des processus aléatoires. Le développement de la théorie a été fortement motivé par les problèmes de physique (diffusion), de télécommunications (bruit) et de finance.

Comment ça marche

Un processus stochastique est décrit par les probabilités de transition entre états. En temps discret, il peut s'agir d'une chaîne avec des probabilités de transition données. En temps continu, la dynamique est donnée par des équations différentielles stochastiques (par exemple, l'équation de Langevin pour une particule brownienne). Pour l'analyse, on utilise souvent l'équation de Chapman-Kolmogorov, l'équation de Fokker-Planck. La propriété clé — la markovianité (le futur ne dépend que du présent) — conduit à des simplifications significatives.

En pratique

La prévision des taux de change, la modélisation des embouteillages et même la génération de textures réalistes dans les jeux vidéo reposent sur les processus aléatoires.

Anecdote

En 1905, Albert Einstein a utilisé un processus aléatoire (le mouvement brownien) pour prouver l'existence des atomes — il a relié le déplacement chaotique du pollen aux chocs thermiques des molécules.

Concept graph →

Formules

$$S_t = \\max(0, S_{t-1} + z_t - k)$$
Cumulative sum statistic for detecting changes in a process.
Ce qu'il y a dans la formule
S_tvariableCUSUM statistic at time t
S_{t-1}variableCUSUM statistic at previous time
z_tvariableObservation or standardized value at time t
kvariableAllowance or reference value (positive constant)
maxopérateurTakes the maximum of two numbers — maximum
s_t=\max(0,s_{t-1}+z_t-k) · 2607.00331
$$x_t = \phi x_{t-1} + \epsilon_t, \; \epsilon_t \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)$$
A time series where each value depends on the previous plus noise.
Ce qu'il y a dans la formule
x_tvariablevalue of the process at time t — time series value
x_{t-1}variablevalue of the process at previous time — time series value
\phivariableautoregressive coefficient — autoregressive coefficient
\epsilon_tvariablewhite noise innovation at time t — noise term
\sigma^2variablevariance of the noise — variance
n_t=0.6n_{t-1}+0.4ε_t,ε_t\sim\mathcal{n}(0,σ^2) · 2606.29367

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