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Auteur(s)
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Jean-Charles PINOLI : Professeur - École nationale supérieure des mines de Saint-Étienne, Saint-Étienne, France
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Lire l’articleINTRODUCTION
L’objectif de ce second article est de proposer des réponses à une question fondamentale qui se pose à la fois en théorie et en pratique : quels modèles géométriques utiliser pour représenter et étudier les ensembles euclidiens de
? Il présente la seconde partie d’un panorama synthétique, branche par branche de la géométrie, en se concentrant sur les aspects, analytiques, stochastiques et hypertopologiques. Il résume les principales notions et concepts nécessaires pour traiter rigoureusement de la modélisation et la description géométrique des ensembles euclidiens, avec de nombreux exemples et de nombreuses illustrations en deux et trois dimensions.
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6. Géométrie stochastique
Le treizième cadre mathématique général est celui de la géométrie stochastique (Stochastic Geometry) qui est une branche des mathématiques dont le nom est apparu dans les années 1960. La géométrie stochastique traite de l’application des notions et outils de la théorie des probabilités (Probability Theory) à la géométrie, généralement euclidienne. Elle s’intéresse à l’étude des distributions spatiales d’objets géométriques aléatoires (par exemple, en dimension inférieure ou égale à 3 : points, courbes, surfaces, ou corps). Du point de vue géométrique, la géométrie stochastique est l’héritière des probabilités géométriques (Geometric Probability), où les événements aléatoires ne sont plus « comptés », mais « mesurés ». Elle repose largement sur la géométrie convexe (Convex Geometry), la géométrie intégrale (Integral Geometry) et sur la théorie de la mesure géométrique (Geometric Measure Theory). La théorie des processus de points spatiaux (Spatial Point Process Theory) est aussi fondamentale.
La géométrie stochastique se fonde essentiellement sur deux notions générales : les ensembles aléatoires (random sets) et les mesures aléatoires. La géométrie stochastique est accompagnée par les statistiques spatiales (Spatial Statistics) comme la théorie des probabilités l’est par les statistiques mathématiques (Mathematical Statistics).
6.1 Ensembles fermés aléatoires
Définition (ensemble fermé aléatoire). Un ensemble fermé aléatoire (random closed set) (figure 17), noté
, est une variable aléatoire définie sur un espace de probabilité
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BIBLIOGRAPHIE
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(6) - COXETER (H.S.M.) - Introduction to Geometry, - John Wiley & Sons, [1st ed., John Wiley & Sons, 1961] (1989).
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