Close Partant d'une définition heuristique des concepts de hasard et de séries au hasard, l'auteur présente la production automatique de séries de nombres pseudo-aléatoires à distribution uniforme ou à distribution diverse ainsi que les tests sur l'« irrégularité » des séries de nombres. Il expose ensuite les bases de l'estimation Monte Carlo, passe en revue différentes techniques d'accélération et de réduction de la variance des estimateurs et propose trois illustrations, minutieusement documentées etdiscutées.

L'ouvrage, d'orientation pragmatique et concrète, est truffé d'exemples et d'algorithmes qui illustrent la théorie présentée et fournissent au praticien des modèles de solution immédiatement disponibles. Chaque chapitre est complété par une section d'exercices et une bibliographie spécifique.

Cet ouvrage est l'un des rares livres publiés en français sur le sujet; il peut servir d'introduction comme de guide à tous ceux, professionnels, chercheurs et étudiants, qui s'intéressent au calcul.

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Hasard, nombres aléatoires et méthode Monte Carlo

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Partant d'une définition heuristique des concepts de hasard et de séries au hasard, l'auteur présente la production automatique de séries de nombres pseudo-aléatoires à distribution uniforme ou à distribution diverse ainsi que les tests sur l'«

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Auteur(s): Laurencelle, Louis

Editeur: Presses de l'Université du Québec

Année de Publication: 2001

pages: 276

Langue: Français

ISBN: 978-2-7605-1120-0

eISBN: 978-2-7605-1672-4

Partant d'une définition heuristique des concepts de hasard et de séries au hasard, l'auteur présente la production automatique de séries de nombres pseudo-aléatoires à distribution uniforme ou à distribution diverse ainsi que les tests sur l'«
Partant d'une définition heuristique des concepts de hasard et de séries au hasard, l'auteur présente la production automatique de séries de nombres pseudo-aléatoires à distribution uniforme ou à distribution diverse ainsi que les tests sur l'« irrégularité » des séries de nombres. Il expose ensuite les bases de l'estimation Monte Carlo, passe en revue différentes techniques d'accélération et de réduction de la variance des estimateurs et propose trois illustrations, minutieusement documentées etdiscutées.

L'ouvrage, d'orientation pragmatique et concrète, est truffé d'exemples et d'algorithmes qui illustrent la théorie présentée et fournissent au praticien des modèles de solution immédiatement disponibles. Chaque chapitre est complété par une section d'exercices et une bibliographie spécifique.

Cet ouvrage est l'un des rares livres publiés en français sur le sujet; il peut servir d'introduction comme de guide à tous ceux, professionnels, chercheurs et étudiants, qui s'intéressent au calcul.

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