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ISBN 978-3-540-61397-8

Lecture notes in mathematics , 1627

Localisation : Collection 1er étage

EDP # cas de dimension finie # comportement asymptotique # convergence d'intégrale stochastique # convergence faible des intégrales stochastiques # limite cinétique # modèle probabiliste # méthode numérique probabiliste # physique statistique de grande étendue # probabilités # réseau étoilé et physique statistique # système d'interaction de particules # système stochastique de particules # équation de convection-réaction-diffusion # équation différentielle aux dérivées partielles non linéaire EDP # cas de dimension finie # comportement asymptotique # convergence d'intégrale stochastique # convergence faible des intégrales stochastiques # limite cinétique # modèle probabiliste # méthode numérique probabiliste # physique statistique de grande étendue # probabilités # réseau étoilé et physique statistique # système d'interaction de particules # système stochastique de particules # équation de convection-réaction-diffusion # équation ...

60H10 ; 60H15 ; 60H30 ; 60K30 ; 60K35

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Research talks;Probability and Statistics

In the infinitesimal model, one or several quantitative traits are described as the sum of a genetic and a non-genetic component, the first being distributed within families as a normal random variable centred at the average of the parental genetic components, and with a variance independent of the parental traits. The idea behind the normal distribution of the genetic component is that the genetic part of the trait of interest is the sum of the ‘infinitesimal' contributions of the allelic states at a very large number of loci. This model has been widely used in quantitative genetics, but less so in evolutionary biology and the precise conditionsunder which it holds has remained rather vague. In this talk, we shall provide a mathematical justification of the model as the limit as the number M of loci tends to infinity of a model with Mendelian inheritance, which includes different evolutionary processes (genetic drift, recombination, selection, mutation, population structure, ...). Generalisations of the simple version of the infinitesimal model presented here, as well as some applications, will be presented in the following talks by Nick Barton and Alison Etheridge. In the infinitesimal model, one or several quantitative traits are described as the sum of a genetic and a non-genetic component, the first being distributed within families as a normal random variable centred at the average of the parental genetic components, and with a variance independent of the parental traits. The idea behind the normal distribution of the genetic component is that the genetic part of the trait of interest is the sum of the ...

60F05 ; 60K30 ; 92D10

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Research talks;Probability and Statistics

The infinitesimal model is based on the assumption that, conditional on the pedigree, the joint distribution of trait values is multivariate normal, then, selecting parents does not alter the variance amongst offspring. We explain how the infinitesimal model extends to include dominance as well as epistasis. Then, the evolution of a population depends on just a few quantities, which define the components of genetic variance and the inbreeding depression. In practice, the main difficulty in applying the infinitesimal model in the presence of dominance is that one must calculate the probabilities of identity by descent amongst up to four genes, which means that very many identity coefficients must be traced. We show how these coefficients can be calculated and approximated, allowing the infinitesimal model to be applied to help understand the evolutionary consequences of inbreeding depression. The infinitesimal model is based on the assumption that, conditional on the pedigree, the joint distribution of trait values is multivariate normal, then, selecting parents does not alter the variance amongst offspring. We explain how the infinitesimal model extends to include dominance as well as epistasis. Then, the evolution of a population depends on just a few quantities, which define the components of genetic variance and the inbreeding ...

60F05 ; 60K30 ; 92D10

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- 657 p.

North-Holland series in applied mathematics and mechanics , 0008

Localisation : Ouvrage RdC (COHE)

barrage fini # file d'attente de serveur simple # gestion # processus stochastique # salle d'attente finie # technol ogie # temps d'attente réel uniformément limité # théorie des files d'attente # théorie des probabilités # théorème limite

60Fxx ; 60Gxx ; 60K25 ; 60K30 ; 90B22

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- 141 p.
ISBN 978-0-387-90522-8

Applications of mathematics , 0015

Localisation : Ouvrage RdC (PRAB)

assurance # barrage # processus de stockage stochastique # queue # risque

60G20 ; 60K25 ; 60K30 ; 62P05 ; 62P99

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- xi; 219 p.
ISBN 978-3-642-28438-0

EAA series

Localisation : Ouvrage RdC (KOLL)

statistiques # mathématiques économiques # distribution # assurance # chaîne de Markov

60G35 ; 62J20 ; 60J10 ; 60J27 ; 60J65 ; 60K30 ; 60J70 ; 91-02 ; 62P05 ; 91B30

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- xxvii; 347 p.
ISBN 978-1-4665-5779-6

Texts in statistical science

Localisation : Ouvrage RdC (LIND)

processus stochastique # analyse stochastique # processus stationnaire # analyse de Fourier # processus spacial

60-01 ; 60G10 ; 60K30

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- 368 p.
ISBN 978-3-540-67872-4

Mathématiques & applications , 0035

Localisation : Collection 1er étage

probabilité # réseau # file d'attente # processus ponctuel # théorème Lyapunov # théorie ergodique # martingale # théorème limite # diffusion réfléchie # marche aléatoire # comportement qualitatif de modèle # limite fluide

60G55 ; 60K20 ; 60K25 ; 60K30 ; 90B15 ; 90B22 ; 90B18

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- xiii; 398 p.
ISBN 978-3-662-49767-8

Mathématiques & applications , 0078

Localisation : Collection 1er étage

modélisation # marche aléatoire # processus de Galton-Watson # permutation # partition # mesure de Gibbs # processus de Markov # urne d'Ehrenfest # modèle de Wright-Fisher # généalogie # coalescence # percolation # matrice aléatoire # problème de Dirichlet # processus d'Ornstein-Uhlenbeck # martingale

60-01 ; 60C05 ; 60F05 ; 60F15 ; 60F20 ; 60J05 ; 60J20 ; 60J27 ; 60J60 ; 60J80 ; 60J75 ; 60K25 ; 60K30 ; 60K35 ; 60K37 ; 60G09 ; 60G15 ; 60G35 ; 60G40 ; 60G42 ; 60G44 ; 60G46 ; 60G55 ; 60G70

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- 242 p.

Mathematics in science and engineering , 0007

Localisation : Ouvrage RdC (HAIG)

arrangement de cars sur une route # caractéristique du type sur route # fusion de 2 files # heure d'affluence # parking # probabilité # problème de délai simple # statistique # théorie des queues # tourner à gauche # écoulement de trafic # étranglement d'une voie

60K25 ; 60K30 ; 90B10 ; 90B22

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- xiv; 198 p.
ISBN 978-3-642-14006-8

Lecture notes in mathematics , 2001

Localisation : Collection 1er étage

Paul Lévy # processus de Lévy # processus ramifié # arbre # finances # probabilités # processus à incréments indépendant # file d'attente # biographie

60G51 ; 60E07 ; 60J80 ; 45K05 ; 65N30 ; 28A78 ; 60H05 ; 60G57 ; 60J75 ; 60-06 ; 01A70 ; 60K30 ; 00B15

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- xix; 404 p.
ISBN 978-0-387-24272-9

Springer series in operations research and financial engineering

Localisation : Ouvrage RdC (RESN)

application statistique # convergence faible # modélisation # processus de Poisson # distribution à queue lourde

60F17 ; 60F05 ; 60K25 ; 60K10 ; 60K30 ; 60G18 ; 60G51 ; 60G52 ; 60G55 ; 60G57 ; 60G70 ; 62G32 ; 62M10 ; 62E20 ; 62F10 ; 62F12 ; 62G30 ; 62G09 ; 62H20 ; 62P30 ; 62P05 ; 90B18 ; 90B15 ; 90B22 ; 68M20 ; 91B28 ; 91B30 ; 91B70 ; 62-02 ; 62Pxx ; 62-01

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- xi; 199 p.
ISBN 978-3-642-20529-3

Lecture notes in mathematics , 2022

Localisation : Collection 1er étage

biologie des populations # modèle mathématique # processus stochastique # biomathématiques # distribution quasi-stationnaire # approximation

60-02 ; 60E05 ; 60K30

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- 254 p.
ISBN 978-3-540-20912-6

Lecture notes in mathematics , 1838

Localisation : Collection 1er étage

probabilité # déviation large # file d'attente # réseau de file d'attente # réseau de télécommunication # multi-flux # échelonnage

60K25 ; 60K30 ; 90B15 ; 90B18 ; 90B20 ; 90B22 ; 60F10

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