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Les travaux pr sent s dans ce livre concernent l’ tude des syst mes stochastiques
savoir: les syst mes
sauts markoviens et les syst mes stochastiques au sens d'It . Les probl mes abord s concernent la mod lisation, l'analyse de la stabilit , la commande par retour d’ tat et la commande robuste de ce type des syst mes. Un int r t particulier a t accord
la pr sentation des syst mes stochastiques avec un bref historique et les champs d'applications de ces syst mes. On introduira aussi les outils math matiques qui serviront par la suite au calcul stochastique ainsi qu'une mod lisation math matique des syst mes stochastiques
sauts markoviens et des syst mes stochastiques au sens d'It . Nous avons par la suite abord le probl me d'analyse de la stabilit de ces deux types de syst mes stochastiques. On pr sentera alors un tat de l'art des diff rentes d finitions et th or mes sur la stabilit des syst mes d terministes et stochastiques en mettant en exergue l'importance de l'approche de Lyapunov et l'int r t de l'utilisation des algorithmes d'optimisation convexe bas s sur les in galit s lin aires matricielles afin de tirer des conditions solvables num riquement.
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Les travaux pr sent s dans ce livre concernent l’ tude des syst mes stochastiques
savoir: les syst mes
sauts markoviens et les syst mes stochastiques au sens d'It . Les probl mes abord s concernent la mod lisation, l'analyse de la stabilit , la commande par retour d’ tat et la commande robuste de ce type des syst mes. Un int r t particulier a t accord
la pr sentation des syst mes stochastiques avec un bref historique et les champs d'applications de ces syst mes. On introduira aussi les outils math matiques qui serviront par la suite au calcul stochastique ainsi qu'une mod lisation math matique des syst mes stochastiques
sauts markoviens et des syst mes stochastiques au sens d'It . Nous avons par la suite abord le probl me d'analyse de la stabilit de ces deux types de syst mes stochastiques. On pr sentera alors un tat de l'art des diff rentes d finitions et th or mes sur la stabilit des syst mes d terministes et stochastiques en mettant en exergue l'importance de l'approche de Lyapunov et l'int r t de l'utilisation des algorithmes d'optimisation convexe bas s sur les in galit s lin aires matricielles afin de tirer des conditions solvables num riquement.