SALAH EDDINE SEMATI2025-05-252025-05-252024https://repository.univ-msila.dz/handle/123456789/46216في المشهد المتطور باستمرار للأنظمة الرقمية، يعد استقرار النماذج العشوائية جانبًا حاسمًا يؤثر على عمليات صنع القرار والتطبيقات الخوارزمية. تتعمق هذه الأطروحة في فحص خصائص الاستقرار في نماذج مختلفة، مع التركيز بشكل أساسي على تهدف الدراسة إلى المساهمة في فهم أوسع .)MIC( سلاسل ماركوف الفاصلة للاستقرار في الأنظمة العشوائية، بشكل مستقل عن المنشورات السابقة. بدءاً بمراجعة واسعة النطاق للمنشورات السابقة، يقوم البحث بمسح النماذج الموجودة والنماذج الحالية و منهجيات الاستقرار. وبعد ذلك، يحدد أهدافًا بحثية محددة ويحدد النطاق، ويستخدم التحليل الرياضي والمحاكاة لاستكشاف الاستقرار بشكل متعمق. من خلال دراسات الحالة والتطبيقات العملية، توضح الأطروحة أهمية تحليل الاستقرار في سياقات متنوعة. ويؤكد عرض النتائج ومناقشتها على الآثار المترتبة على الأطر النظرية والتطبيقات العملية. ويعزز الاستنتاج النتائج الرئيسية ويقترح الاتجاهات المحتملة للبحث المستقبلي، مما يساهم بشكل كبير في مجال تحليل الاستقرار للنماذج العشوائية.In the ever-evolving landscape of digital systems, the stability of stochastic models is a critical aspect influencing decision-making processes and algorithmic applications. This thesis delves into the examination of stability properties within various models, with a primary focus on Markov Interval Chains (IMC). The study aims to contribute to the broader understanding of stability in stochastic systems. Commencing with an extensive literature review, the research surveys existing models and methodologies pertaining to stability. Subsequently, it outlines specific research objectives and defines the scope, employing mathematical analysis to explore stability in-depth. Through case studies and practical applications, the thesis demonstrates the relevance of stability analysis in diverse contexts. The presentation and discussion of results emphasize the implications for theoretical frameworks and practical implementations. The conclusion consolidates key findings and suggests potential directions for future research, contributing substantively to the field of stability analysis for stochastic models.enInterval Markov ChainStabilityStochastic Process iiThesis