Relevant bibliographies by topics / Approche Monte-Carlo

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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Approche Monte-Carlo'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 10 February 2022

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Journal articles on the topic "Approche Monte-Carlo"

1

Tanguy, D., and B. Legrand. "Ségrégation et précipitation intergranulaires : une approche par simulation Monte-Carlo." Le Journal de Physique IV 09, PR4 (1999): Pr4–39—Pr4–44. http://dx.doi.org/10.1051/jp4:1999405.

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2

Autin, Claude, Jacques Fearnley, and Ronald Rioux. "Effets des erreurs dans les coefficients structuraux d’un modèle intersectoriel « rectangulaire ». Une approche de type Monte-Carlo." L'Actualité économique 51, no. 1 (2009): 86–95. http://dx.doi.org/10.7202/800607ar.

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Abstract:
The most simple rectangular input-output models use two rectangular matrices: R a market coefficient matrix, A* a production coefficient matrix. A given exogenous demand Xo determines the sectorial activity levels X* = [I — RA*]-1Xo. We assume that A* is random with expectation A. We study the distribution of the "error" X* — X with X = [I — RA]-1Xo. (1) For the statistically independent elements of A*, we analytically prove that X < EX*. (2) In the more realistic case of statistically dependent elements of A*. (a) One submatrix of A* with T non zero elements is chosen. The probabilistic mo
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3

Jacquemod, G., Y. Charlon, Z. Wei, Y. Leduc, and P. Lorenzini. "Application de la technologie FDSOI pour la conception de nouvelles topologies de circuits analogiques et mixtes." J3eA 18 (2019): 1021. http://dx.doi.org/10.1051/j3ea/20191021.

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Abstract:
Pour poursuivre la loi de Moore avec des noeuds technologiques de 22 nm et en deçà, les transistors MOS bulk ont été remplacés par des transistors FinFET ou UTBB-FDSOI. Ces derniers disposent d’une grille arrière permettant de réaliser de nouvelles topologies de circuits analogiques et mixtes, offrant des performances jamais atteintes et réduisant certaines limitations, comme par exemple celles liées à la réduction de la longueur du canal. Partant de la caractéristique de la tension de seuil d’un transistor UTBB-FDSOI en fonction de la polarisation de la grille arrière, nous proposons aux élèv
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4

Gusak, Andriy, and Tetiana Zaporozhets. "Martin’s Kinetic Mean-Field Model Revisited—Frequency Noise Approach versus Monte Carlo." METALLOFIZIKA I NOVEISHIE TEKHNOLOGII 40, no. 11 (2018): 1415–35. http://dx.doi.org/10.15407/mfint.40.11.1415.

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5

Tichý, Tomáš. "Examination of selected improvement approaches to Monte Carlo simulation in option pricing." Politická ekonomie 56, no. 6 (2008): 772–94. http://dx.doi.org/10.18267/j.polek.663.

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6

Zhu, Jiang, Nafis Ahmad, Hideichi Nakamoto, and Nobuto Matsuhira. "1A1-E32 Map Building and Localization of Home Robot using Feature Matching and Monte Carlo Approach." Proceedings of JSME annual Conference on Robotics and Mechatronics (Robomec) 2006 (2006): _1A1—E32_1—_1A1—E32_4. http://dx.doi.org/10.1299/jsmermd.2006._1a1-e32_1.

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7

Taylor, Mark, Vince Kwasnica, Denis Reilly, and Somasundaram Ravindran. "Game theory modelling of retail marketing discount strategies." Marketing Intelligence & Planning 37, no. 5 (2019): 555–66. http://dx.doi.org/10.1108/mip-11-2018-0489.

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Abstract:
Purpose The purpose of this paper is to use the game theory combined with Monte Carlo simulation modelling to support the analysis of different retail marketing strategies, in particular, using payoff matrices for modelling the likely outcomes from different retail marketing strategies. Design/methodology/approach Theoretical research was utilised to develop a practical approach for applying game theory to retail marketing strategies via payoff matrices combined with Monte Carlo simulation modelling. Findings Game theory combined with Monte Carlo simulation modelling can provide a formal appro
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8

Coulibaly, N., and B. Wade Brorsen. "Monte carlo sampling approach to testing nonnested hypothesis: monte carlo results." Econometric Reviews 18, no. 2 (1999): 195–209. http://dx.doi.org/10.1080/07474939908800439.

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9

Gogu, Christian, Anirban Chaudhuri, and Christian Bes. "How Adaptively Constructed Reduced Order Models Can Benefit Sampling-Based Methodsfor Reliability Analyses." International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering 23, no. 05 (2016): 1650019. http://dx.doi.org/10.1142/s0218539316500194.

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Abstract:
Many sampling-based approaches are currently available for calculating the reliability of a design. The most efficient methods can achieve reductions in the computational cost by one to several orders of magnitude compared to the basic Monte Carlo method. This paper is specifically targeted at sampling-based approaches for reliability analysis, in which the samples represent calls to expensive finite element models. The aim of this paper is to illustrate how these methods can further benefit from reduced order modeling to achieve drastic additional computational cost reductions, in cases where
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10

Giles, Michael B. "Multilevel Monte Carlo methods." Acta Numerica 24 (April 27, 2015): 259–328. http://dx.doi.org/10.1017/s096249291500001x.

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Abstract:
Monte Carlo methods are a very general and useful approach for the estimation of expectations arising from stochastic simulation. However, they can be computationally expensive, particularly when the cost of generating individual stochastic samples is very high, as in the case of stochastic PDEs. Multilevel Monte Carlo is a recently developed approach which greatly reduces the computational cost by performing most simulations with low accuracy at a correspondingly low cost, with relatively few simulations being performed at high accuracy and a high cost.In this article, we review the ideas beh
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Dissertations / Theses on the topic "Approche Monte-Carlo"

1

Benassi, Romain. "Nouvel algorithme d'optimisation bayésien utilisant une approche Monte-Carlo séquentielle." Phd thesis, Supélec, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00864700.

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Abstract:
Ce travail de thèse s'intéresse au problème de l'optimisation globale d'une fonction coûteuse dans un cadre bayésien. Nous disons qu'une fonction est coûteuse lorsque son évaluation nécessite l'utilisation de ressources importantes (simulations numériques très longues, notamment). Dans ce contexte, il est important d'utiliser des algorithmes d'optimisation utilisant un faible nombre d'évaluations de cette dernière. Nous considérons ici une approche bayésienne consistant à affecter à la fonction à optimiser un a priori sous la forme d'un processus aléatoire gaussien, ce qui permet ensuite de ch
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2

Feliot, Paul. "Une approche Bayésienne pour l'optimisation multi-objectif sous contraintes." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLC045/document.

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Abstract:
Ces travaux de thèse portent sur l'optimisation multi-objectif de fonctions à valeurs réelles sous contraintes d'inégalités. En particulier, nous nous intéressons à des problèmes pour lesquels les fonctions objectifs et contraintes sont évaluées au moyen d'un programme informatique nécessitant potentiellement plusieurs heures de calcul pour retourner un résultat. Dans ce cadre, il est souhaitable de résoudre le problème d'optimisation en utilisant le moins possible d'appels au code de calcul. Afin de résoudre ce problème, nous proposons dans cette thèse un algorithme d'optimisation Bayésienne
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3

Mauclair, Cédric. "Une approche statistique des réseaux temps réel embarqués." Thesis, Toulouse, ISAE, 2013. http://www.theses.fr/2013ESAE0016/document.

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Abstract:
Depuis quelques années, les réseaux de communication déployés au sein d’aéronefs sont toujours plus vastes et plus complexes. Ces bus numériques multiplexent différents flux de données afin de limiter les câbles, mais cela induit des retards sur les transmissions. Les travaux présentés ici portent sur une approche statistique de l’évaluation des performances du pire temps de traversée d’un réseau embarqué de type AFDX. Il s’agit de définir une nouvelle approche visant à associer à un calcul pire cas, une distribution des temps de transmission des messages, en vue notamment de permettre d’appré
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4

Khalil, Richard. "Expériences Monte Carlo dans les modèles d'hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive, approche paramétrique et semi-paramétrique." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2001. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk3/ftp04/MQ61350.pdf.

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5

Jallouf, Salim Georges. "Approche probabiliste du dimensionnement contre le risque de rupture." Metz, 2006. http://docnum.univ-lorraine.fr/public/UPV-M/Theses/2005/Jallouf.Salim_Georges.SMZ0511.pdf.

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Abstract:
Avec la méthode SINTAP, une procédure probabiliste a été développée pour calculer la probabilité de rupture, et pour déterminer les facteurs de sécurité et de fiabilité. Pour calculer la probabilité de rupture, une intégrale multidimensionnelle doit être évaluée : Où fx(x) est une fonction commune connue de densité de probabilité d'un vecteur aléatoire X. Les paramètres suivants sont traités en tant que paramètres aléatoires : ténacité, limité d'élasticité, la résistance ultime, distribution de défaut. Ces paramètres peuvent suivre une distributions Normale, Log normale, Weibul, ou spéciale (p
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6

Ly, Boucar, and Boucar Ly. "Simulations Monte Carlo et tests de score sur les matrices nulles : approche par inférence exacte." Master's thesis, Université Laval, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11794/37854.

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Abstract:
Ce document propose des outils de simulation de matrices nulles basés sur la loi conditionnelle d’une matrice de présence-absence sachant ses statistiques exhaustives. Ces outils sont basés sur la régression logistique et de plus, ils tiennent compte de l’hétérogénéité des sites et aussi de l’interaction qui peut exister entre les variables qui définissent cette hétérogénéité. Dans ce travail, nous avons traité le cas où les variables qui caractérisent l’hétérogénéité des sites sont binaires et elles sont au plus au nombre de deux. Ainsi, deux outils ont été mis en place à savoir l’algorithme
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7

Ichir, Mahieddine Mehdi. "Estimation bayésienne et approche multi-résolution en séparation de sources." Paris 11, 2005. http://www.theses.fr/2005PA112370.

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8

Querlioz, Damien. "Phénomènes quantiques et décohérence dans les nano-dispositifs semiconducteurs : étude par une approche Wigner Monte Carlo." Paris 11, 2008. http://www.theses.fr/2008PA112218.

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Abstract:
Ce travail de thèse étudie les phénomènes quantiques qui apparaissent dans les dispositifs électroniques aux dimensions nanométriques. A cet effet des simulations fondées sur une résolution Monte Carlo de l'équation de Wigner-Boltzmann sont mises en œuvre. Après des rappels de base, cette équation qui permet de modéliser les effets de collisions dans le transport quantique est démontrée. La nouvelle technique Wigner Monte Carlo pour la résoudre est introduite, et est mise en œuvre pour simuler des diodes tunnel résonantes (RTD). Les résultats sont cohérents avec des calculs basés sur les fonct
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9

Guiltat, Mathilde. "Développement d'une plateforme de simulation atomistique pour les procédés en phase vapeur par une approche multi-niveaux : application au dépôt de CuO sur Al(111)." Thesis, Toulouse 3, 2016. http://www.theses.fr/2016TOU30152/document.

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Abstract:
Cette thèse a pour but d'établir le lien entre la microstructure des matériaux et leurs propriétés macroscopiques qui est un verrou technologique et scientifique important, dans un contexte de conception de matériaux miniaturisés, directement intégrés et aux performances améliorées. Pour permettre le plein essor de ces nouveaux matériaux, des efforts doivent notamment être fournis sur le développement de nouveaux procédés technologiques, capables de déposer la matière avec un contrôle à l'échelle atomique. Ceci ne peut se faire sans un accompagnement théorique pour accéder à une compréhension
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10

Berthon, Julie Deshouillers Jean-Marc Dutuit Yves. "Nouvelle approche de la fiabilité opérationnelle." S. l. : Bordeaux 1, 2008. http://ori-oai.u-bordeaux1.fr/pdf/2008/BERTHON_JULIE_2008.pdf.

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Books on the topic "Approche Monte-Carlo"

1

Niemi, Auli. Modeling flow in fractured medium: Uncertainty analysis with stochastic continuum approach. Technical Research Centre of Finland, 1994.

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2

Cowles, Mary Kathryn. A simulation approach to convergence rates for Markov chain Monte Carlo algorithms. University of Toronto, Dept. of Statistics, 1996.

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3

Rennison, Andrew. Comparing alternative output-gap estimators: A Monte Carlo approach. Bank of Canada, 2003.

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4

K, Fraley S., ed. A Monte Carlo primer: A practical approach to radiation transport. Kluwer Academic/Plenum, 2002.

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5

Workshop on Monte Carlo Approach to Biopolymers and Protein Folding (1997 Jülich, Germany). Workshop on Monte Carlo Approach to Biopolymers and Protein Folding, HLRZ, Forschungszentrum Jülich, Germany, 3-5 December 1997. World Scientific, 1998.

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6

Mehta, Shailesh. The Monte Carlo approach to calculating radial distribution functions in dense plasmas. University of Birmingham, 1995.

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7

Egginton, D. M. A Monte Carlo study of alternative approaches to balancing the national accounts. Economics Division, Bank of England, 1990.

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8

Racine, J. S. The semiparametric approach to the estimation of systems of equations models in the presence of heteroskedasticity of unknown form. Dept. of Economics, York University, 1989.

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9

Kim, Chang-Jin. Sources of monetary growth uncertainty: An encompassing approach based on Monte Carlo method. Dept. of Economics, York University, 1989.

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10

Gallis, M. A. The maximum entropy approach applied to energy exchange, chemical reactions and ionisation in the direct simulation Monte Carlo method for rarefied hypersonic flows. Imperial College of Science Technology and Medicine, 1993.

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Book chapters on the topic "Approche Monte-Carlo"

1

Niederreiter, Harald, and Chaoping Xing. "The Algebraic-Geometry Approach to Low-Discrepancy Sequences." In Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 1996. Springer New York, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-1690-2_8.

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2

Boyle, Phelim P., Adam W. Kolkiewicz, and Ken Seng Tan. "Pricing American Derivatives using Simulation: A Biased Low Approach." In Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2000. Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-56046-0_12.

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3

Picazo, Jorge A. "American Option Pricing: A Classification — Monte Carlo (CMC) Approach." In Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2000. Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-56046-0_29.

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4

Edel, Yves, and Pierre L’Ecuyer. "A Coding Theoretic Approach to Building Nets with Well-Equidistributed Projections." In Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2006. Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-74496-2_18.

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5

Keith, Jonathan M., and Christian M. Davey. "Bayesian Approaches to the Design of Markov Chain Monte Carlo Samplers." In Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2012. Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41095-6_22.

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6

Dimov, I., U. Jaekel, H. Vereecken, and D. Wendt. "A Numerical Approach for Determination of Sources in Reactive Transport Equations." In Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 1996. Springer New York, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-1690-2_11.

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7

Morohosi, Hozumi, and Masanori Fushimi. "A Practical Approach to the Error Estimation of Quasi-Monte Carlo Integrations." In Monte-Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 1998. Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-59657-5_26.

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8

Nedjalkov, Mihail, Ivan Dimov, and Siegfried Selberherr. "Monte Carlo Computing." In Stochastic Approaches to Electron Transport in Micro- and Nanostructures. Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-67917-0_4.

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9

Baldeaux, Jan, and Eckhard Platen. "Computing Functionals of Square Root and Wishart Processes Under the Benchmark Approach via Exact Simulation." In Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2012. Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41095-6_1.

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10

Glynn, Peter W. "Two Approaches to the Initial Transient Problem." In Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing. Springer New York, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2552-2_3.

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Conference papers on the topic "Approche Monte-Carlo"

1

Maasar, M. A., N. A. M. Nordin, M. Anthonyrajah, W. M. W. Zainodin, and A. M. Yamin. "Monte Carlo & Quasi-Monte Carlo approach in option pricing." In 2012 IEEE Symposium on Humanities, Science and Engineering Research (SHUSER). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/shuser.2012.6268822.

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2

Peherstorfer, Benjamin, Philip S. Beran, and Karen E. Willcox. "Multifidelity Monte Carlo estimation for large-scale uncertainty propagation." In 2018 AIAA Non-Deterministic Approaches Conference. American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2018. http://dx.doi.org/10.2514/6.2018-1660.

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3

Münster, Gernot. "Monte Carlo-approach to turbulence." In The XXVII International Symposium on Lattice Field Theory. Sissa Medialab, 2010. http://dx.doi.org/10.22323/1.091.0061.

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4

Zhurkin, Evgeni E., and Dmitrij P. Ivanov. "Monte Carlo computer simulation of ion sputtering." In International Workshop on New Approaches to High Tech Materials: Nondestructive Testing and Computer Simulations in Materials Scienc, edited by Alexander I. Melker. SPIE, 1998. http://dx.doi.org/10.1117/12.299605.

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5

VAICAITIS, R. "Acoustic fatigue - A Monte Carlo approach." In 28th Structures, Structural Dynamics and Materials Conference. American Institute of Aeronautics and Astronautics, 1987. http://dx.doi.org/10.2514/6.1987-916.

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6

Geraci, Gianluca, Michael S. Eldred, and Gianluca Iaccarino. "A multifidelity multilevel Monte Carlo method for uncertainty propagation in aerospace applications." In 19th AIAA Non-Deterministic Approaches Conference. American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2017. http://dx.doi.org/10.2514/6.2017-1951.

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7

Butler, Richard, Timothy J. Dodwell, Raphael T. Haftka, et al. "Uncertainty Quantification of Composite Structures with Defects using Multilevel Monte Carlo Simulations." In 17th AIAA Non-Deterministic Approaches Conference. American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2015. http://dx.doi.org/10.2514/6.2015-1598.

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8

Kiedrowski, Brian C., and Forrest B. Brown. "Monte Carlo Approaches for Uncertainty Quantification of Criticality for System Dimensions." In SNA + MC 2013 - Joint International Conference on Supercomputing in Nuclear Applications + Monte Carlo, edited by D. Caruge, C. Calvin, C. M. Diop, F. Malvagi, and J. C. Trama. EDP Sciences, 2014. http://dx.doi.org/10.1051/snamc/201403404.

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Ramos, Enrique, Agustín Abarca, Jose E. Roman, and Rafael Miró. "A parallelization approach to the COBRA-TF thermal-hydraulic subchannel code." In SNA + MC 2013 - Joint International Conference on Supercomputing in Nuclear Applications + Monte Carlo, edited by D. Caruge, C. Calvin, C. M. Diop, F. Malvagi, and J. C. Trama. EDP Sciences, 2014. http://dx.doi.org/10.1051/snamc/201404107.

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10

Schuelke, Lothar, and B. Zheng. "Monte Carlo simulation of critical dynamic spin systems." In International Workshop on New Approaches to High Tech Materials: Nondestructive Testing and Computer Simulations in Materials Scienc, edited by Alexander I. Melker. SPIE, 1998. http://dx.doi.org/10.1117/12.299577.

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Reports on the topic "Approche Monte-Carlo"

1

Booth, Thomas E. Is the Standard Monte Carlo Power Iteration Approach the Wrong Approach? Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2012. http://dx.doi.org/10.2172/1043017.

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2

Booth, T. E. Monte Carlo variance reduction approaches for non-Boltzmann tallies. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 1992. http://dx.doi.org/10.2172/10115861.

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3

Booth, Thomas E. Is the Standard Monte Carlo Power Iteration Approach the Wrong Approach? Part 2. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2012. http://dx.doi.org/10.2172/1046006.

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4

Bleile, Ryan C., Patrick S. Brantley, H. H. Childs, et al. Thin-Threads: An Approach for History-Based Monte Carlo on GPUs. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1542743.

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León-Rincón, Carlos Eduardo. Estimating financial institutions' intraday liquidity risk : a Monte Carlo simulation approach. Banco de la República, 2012. http://dx.doi.org/10.32468/be.703.

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Üney, Murat, and Müjdat Çetin. Monte Carlo optimization approach for decentralized estimation networks under communication constraints. Sabanci University, 2010. http://dx.doi.org/10.5900/su_fens_wp.2010.15985.

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Smith, D. A unified Monte Carlo approach to fast neutron cross section data evaluation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2008. http://dx.doi.org/10.2172/937403.

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8

Verriere, Marc Hugo, Toshihiko Kawano, and Nicolas Schunck. Description of fission. Number of particles in fission fragments with a Monte-Carlo approach. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1504628.

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9

Martinez, Michael A. A Computerized Approach to a Multivariable, Constrained, Nonlinear Optimization Blending Problem Using a Monte Carlo Simulation,. Defense Technical Information Center, 1997. http://dx.doi.org/10.21236/ada329078.

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Johannesson, G., R. Glaser, C. Lee, J. Nitao, and W. Hanley. Multi-Resolution Markov-Chain-Monte-Carlo Approach for System Identification with an Application to Finite-Element Models. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2005. http://dx.doi.org/10.2172/15014635.

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