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Dirichlet, Problème de --- Dirichlet problem. --- Lebesgue, Intégrale de --- Lebesgue integral.

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Calculus, Integral --- Lebesgue integral --- Calcul intégral --- Lebesgue, Intégrale de --- Calcul intégral --- Lebesgue, Intégrale de --- Espaces fonctionnels --- Function spaces --- Calcul intégral. --- Lebesgue, Intégrale de. --- Fonctions d'une variable complexe --- Calcul intégral. --- Lebesgue, Intégrale de.

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Analyse mathématique. --- Mathematical analysis --- Calculus, Integral --- Lebesgue integral --- Calcul intégral. --- Lebesgue, Intégrale de. --- Analyse mathématique. --- Calcul intégral. --- Lebesgue, Intégrale de.

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Operator theory --- Measure theory. Mathematical integration --- Lebesgue integral --- Radon measures --- Banach lattices --- Lebesgue, Intégrale de. --- Radon, Mesures de. --- Banach, Treillis de. --- Measures, Radon --- Measure theory --- Vector-valued measures --- Integration, Lebesgue --- L-integral --- Lebesgue integration --- Lebesgue-Stieltjes integral --- Lebesgue's integral --- Stieltjes integral, Lebesgue --- -Integrals, Generalized --- Lattices, Banach --- Banach algebras --- Lattice theory

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"Le livre en deux tomes (1500 pages) de Laurent Le Floch et Frédéric Testard couvre le programme de probabilités du lycée, de licence et des préparations aux concours de recrutement d'enseignants. Il fournira en outre une solide base pour les étudiants suivant des masters intégrant une branche probabiliste. Dans le premier tome, la démarche "en spirale" adoptée par les auteurs les conduit a développer les cadres successifs (hasard fini, discret, continu) en introduisant des outils ad hoc, regroupés à la fin de chaque grande partie. Ce n'est que dans le second tome que l'introduction des concepts relevant de l'intégration de Lebesgue les conduit aux énoncés abstraits de la théorie "moderne". Tout au long de l'ouvrage, de très nombreux exercices (plus de 700 au total) permettent aux lecteurs, grâce à des énoncés très détaillés, d'approfondir leur compréhension des notions rencontrées. L'aspect informatique est évidemment présent, et de nombreux exercices permettent ainsi de s'aguerrir à la pratique de la simulation d'expériences aléatoires, en langage Python en général"

Probabilities --- Lebesgue integral --- Analysis of variance --- Law of large numbers --- Random walks (Mathematics) --- Markov processes --- Probabilités. --- Lebesgue, Intégrale de. --- Analyse de variance. --- Hasard. --- Modèles relationnels probabilistes. --- Théorème de la limite centrale. --- Loi des grands nombres. --- Marches aléatoires (mathématiques) --- Martingales (mathématiques) --- Markov, Processus de.