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Journal articles on the topic 'Méthode de Monte-Carlo – Logiciels'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 5 February 2022

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1

EBRARD, G., A. ALLARD, and N. FISCHER. "Un logiciel simple d’utilisation pour évaluer l’incertitude de mesure par la méthode de Monte-Carlo." Revue française de métrologie, no. 43 (February 2, 2017): 27–36. http://dx.doi.org/10.1051/rfm/2016013.

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2

Jourdain, Benjamin, and Laurent Nguyen. "Minimisation de l'entropie relative par méthode de Monte-Carlo." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 332, no. 4 (2001): 345–50. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(01)01835-3.

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3

Auvinet, G. "Étude des écoulements en milieux poreux par la méthode de Monte Carlo." Revue Française de Géotechnique, no. 70 (1995): 15–24. http://dx.doi.org/10.1051/geotech/1995070015.

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4

Sambou, S. "Comparaison par simulation de Monte-Carlo des propriétés de deux estimateurs du paramètre d'échelle de la loi exponentielle : méthode du maximum de vraisemblance (MV) et méthode des moindres carrés (MC)." Revue des sciences de l'eau 17, no. 1 (2005): 23–47. http://dx.doi.org/10.7202/705521ar.

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Abstract:

La loi exponentielle est très répandue en hydrologie : elle est faiblement paramétrée, de mise en œuvre aisée. Deux méthodes sont fréquemment utilisées pour estimer son paramètre : la méthode du maximum de vraisemblance et la méthode des moments, qui fournissent la même estimation. A côté de ces deux méthodes, il y a celle des moindres carrés qui est très rarement utilisée pour cette loi. Dans cet article, nous comparons le comportement asymptotique de l'estimateur de la méthode des moindres carrés avec celui de la méthode du maximum de vraisemblance en partant d'une loi exponentielle à un seu

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5

Cottrell, G., M. Cot, and J. Y. Mary. "L’imputation multiple des données manquantes aléatoirement : concepts généraux et présentation d’une méthode Monte-Carlo." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 57, no. 5 (2009): 361–72. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2009.04.011.

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6

Moulin, A., J. Henry, and E. Lemaire. "Simulation de la texture de recuit d’aciers IF par la méthode de Monte-Carlo." Revue de Métallurgie 91, no. 9 (1994): 1252. http://dx.doi.org/10.1051/metal/199491091252.

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7

Tanguy, D., and T. Magnin. "Piégeage de l’hydrogène aux joints de grains dans Al-5Mg : simulation par la méthode Monte Carlo." Matériaux & Techniques 88, no. 9-10 (2000): 45–48. http://dx.doi.org/10.1051/mattech/200088090045.

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8

-Inguimbert, Christophe. "Simulation par la méthode de Monte Carlo du taux de basculement logique induit par les protons." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 10 (1997): 71. http://dx.doi.org/10.3845/ree.1997.129.

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9

Martinie, B., J. Lecomte, J. Lebreton, and N. Ben Kaddour. "Simulation de la transition de phase orthorhombiquequadratique de YBa2Cu3O7-x par la méthode de Monte-Carlo." Journal de Physique III 1, no. 11 (1991): 1787–94. http://dx.doi.org/10.1051/jp3:1991233.

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10

Jumeau, Daniel, and Daniel André. "Étude par la méthode de Monte Carlo de la phase plastique de la quinuclidine à différentes températures." Molecular Physics 79, no. 2 (1993): 425–34. http://dx.doi.org/10.1080/00268979300101321.

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11

Cobut, V., Y. Frongillo, JP Jay-Gerin, and JP Patau. "Calculs des rendements des produits de la radiolyse de l'eau en fonction du temps par une méthode Monte Carlo." Journal de Chimie Physique 91 (1994): 1018–24. http://dx.doi.org/10.1051/jcp/1994911018.

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12

Arroyo, P. Y., and J. C. Joud. "Etude de la ségrégation superficielle dans les alliages de substitution par la méthode de Monte Carlo. I. Aspects généraux." Journal de Physique 48, no. 10 (1987): 1721–31. http://dx.doi.org/10.1051/jphys:0198700480100172100.

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13

Dufour, Jean-Marie, Abdeljelil Farhat, and Lynda Khalaf. "Tests multiples simulés et tests de normalité basés sur plusieurs moments dans les modèles de régression*." Articles 80, no. 2-3 (2005): 501–22. http://dx.doi.org/10.7202/011397ar.

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Abstract:

RésuméCet article illustre l’applicabilité des méthodes de rééchantillonnage dans le cadre des tests multiples (simultanés), pour divers problèmes économétriques. Les hypothèses simultanées sont une conséquence habituelle de la théorie économique, de sorte que le contrôle de la probabilité de rejet de combinaisons de tests est un problème que l’on rencontre fréquemment dans divers contextes économétriques et statistiques. À ce sujet, on sait que le fait d’ignorer le caractère conjoint des hypothèses multiples peut faire en sorte que le niveau de la procédure globale dépasse considérablement le

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14

Senou, Marcel, and L. Dempfle. "Simulation Monte-Carlo pour évaluer l’impact des schémas MOET adultes chez les bovins Somba." Revue d’élevage et de médecine vétérinaire des pays tropicaux 61, no. 2 (2008): 115. http://dx.doi.org/10.19182/remvt.9997.

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Abstract:

L’impact de la technique de superovulation et du transfert d’embryons (MOET) sur la performance de la race Somba a été évalué à l’aide de simulations du type Monte-Carlo. Des schémas MOET adultes en noyaux fermés ont été simulés et soumis à 20 générations consécutives de sélection en supposant une capacité fixe de testage de 512 femelles connues pour leurs performances laitières, un taux de succès de 70 p. 100 pour le transfert, un taux de survie de 70 p. 100 chez les embryons et des tailles variables de familles (nD = 4, 8, 16). Les valeurs additives génétiques des candidats ont été estimées

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15

Dufresne, Jean-Louis, Richard Fournier, and Jean-Yves Grandpeix. "Méthode de Monte-Carlo par échanges pour le calcul des bilans radiatifs au sein d'une cavité 2D remplie de gaz." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series IIB - Mechanics-Physics-Chemistry-Astronomy 326, no. 1 (1998): 33–38. http://dx.doi.org/10.1016/s1251-8069(97)86950-3.

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16

Barreau, A., J. Berrue, A. Chave, B. Dumon, and M. Thibeau. "Simulation des fluides isotropes par un réseau C.F.C. á l'aide d'une méthode de Monte-Carlo. Application á la diffusion collisionnelle induite." Physica B+C 142, no. 1 (1986): 133–43. http://dx.doi.org/10.1016/0378-4363(86)90233-0.

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17

Leroy, Pierre, Jean Louis Grzesiak, and Luc Derreumaux. "Méthode « Monte Carlo » de calcul d’incertitudes appliquée à la détermination des conditions d’équilibre calcocarbonique : Conséquences sur le choix des mesures de terrain." European journal of water quality 42, no. 2 (2011): 71–89. http://dx.doi.org/10.1051/wqual/2012001.

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18

Dagenais, Marcel G., and Denyse L. Dagenais. "L’estimation de modèles de régression linéaire autorégressifs avec erreurs résiduelles autocorrélées et erreurs sur les variables." Contributions économétriques 73, no. 1-2-3 (2009): 507–23. http://dx.doi.org/10.7202/602237ar.

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Abstract:

RÉSUMÉ Nous présentons, pour des modèles de séries chronologiques, une méthode d’estimation qui tient compte de la présence d’erreurs de mesure sur les données, lorsque ces erreurs ne sont pas autocorrélées. L’approche suggérée utilise des valeurs décalées des variables indépendantes comme variables instrumentales. Nous employons l’estimateur convergent proposé par Fuller (1987) et comparons analytiquement les erreurs quadratiques moyennes de cet estimateur avec celles d’un estimateur similaire qui ne tiendrait pas compte des erreurs de mesure. Finalement, nous rapportons, à partir d’un échant

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19

Farah, J., D. Broggio, and D. Franck. "Nouvelle méthode de surveillance des travailleuses du nucléaire par anthroporadiamétrie : utilisation des calculs Monte Carlo associés aux fantômes déformables de type Mesh et NURBS." Radioprotection 46, no. 2 (2011): 209–33. http://dx.doi.org/10.1051/radiopro/2011105.

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20

Arroyo, P. Y., and J. C. Joud. "Etude de la ségrégation de surface dans des alliages de substitution par la méthode de Monte Carlo. II. Applications aux systèmes binaire et ternaire." Journal de Physique 48, no. 10 (1987): 1733–40. http://dx.doi.org/10.1051/jphys:0198700480100173300.

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21

Marsolat, F., I. Ferreira, M. Benkebil, et al. "Évaluation, en milieu homogène, du calcul de dose réalisé à l’aide du système de planification de traitement isogray (Dosisoft™) basé sur la méthode de Monte-Carlo." Cancer/Radiothérapie 13, no. 6-7 (2009): 671. http://dx.doi.org/10.1016/j.canrad.2009.08.073.

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Lubes-Niel, H., J. M. Masson, J. E. Paturel, and E. Servat. "Variabilité climatique et statistiques. Etude par simulation de la puissance et de la robustesse de quelques tests utilisés pour vérifier l'homogénéité de chroniques." Revue des sciences de l'eau 11, no. 3 (2005): 383–408. http://dx.doi.org/10.7202/705313ar.

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Abstract:

L'analyse statistique de séries chronologiques de données hydrométéorologiques est un des outils d'identification de variations climatiques. Cette analyse consiste le plus souvent à la mise en œuvre et à l'interprétation de tests statistiques d'homogénéité des séries. Les séries hydrologiques (données de pluie ou de débit) se caractérisent fréquemment par des effectifs faibles, et ne répondent que rarement aux conditions requises par l'application des tests statistiques dont certains sont paramétriques. Nous avons cherché à évaluer, en terme de puissance et de robustesse, le comportement de qu

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Cohard, Philippe. "Simulation et planification projet : une approche Design Science." Management & Data Science, 2021. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.17201.

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Abstract:

Le management par projets s’est implanté dans les organisations. Néanmoins, un certain nombre de projets ne respectent pas les délais impartis. Les méthodes d’estimation par simulation peuvent être utiles dans ce contexte pour sensibiliser aux variations inhérentes à la planification. Aussi, nous posons la question suivante : Comment concevoir un logiciel basé sur la simulation de Monte-Carlo pour sensibiliser à la planification probabiliste de projets ? Cette recherche passe par la conception d’un artefact à la fois innovant et utile ainsi que la création de connaissances par une approche Des

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Chan Shio, Christian, and Francine Diener. "Fitting coefficients of differential systems with Monte Carlo methods." Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 20 - 2015 - Special... (October 16, 2015). http://dx.doi.org/10.46298/arima.1988.

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Abstract:

International audience We consider the problem of estimating the coefficients in a system of differential equations when a trajectory of the system is known at a set of times. To do this, we use a simple Monte Carlo sampling method, known as the rejection sampling algorithm. Unlike deterministic methods, it does not provide a point estimate of the coefficients directly, but rather a collection of values that "fits" the known data well. An examination of the properties of the method allows us not only to better understand how to choose the different parameters when implementing the method, but

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Poda, Pasteur, Samir Saoudi, Thierry Chonavel, Frédéric GUILLOUD, and Théodore Tapsoba. "Non-parametric kernel-based bit error probability estimation in digital communication systems: An estimator for soft coded QAM BER computation." Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 27 - 2017 - Special... (August 3, 2018). http://dx.doi.org/10.46298/arima.4348.

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Abstract:

The standard Monte Carlo estimations of rare events probabilities suffer from too much computational time. To make estimations faster, kernel-based estimators proved to be more efficient for binary systems whilst appearing to be more suitable in situations where the probability density function of the samples is unknown. We propose a kernel-based Bit Error Probability (BEP) estimator for coded M-ary Quadrature Amplitude Modulation (QAM) systems. We defined soft real bits upon which an Epanechnikov kernel-based estimator is designed. Simulation results showed, compared to the standard Monte Car

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Paris, Nicolas, and Léo Gerville-Reache. "Etude du classement français au tennis : modélisation et analyse statistique par la méthode de Monte-Carlo." Mathématiques et sciences humaines, no. 170 (March 1, 2005). http://dx.doi.org/10.4000/msh.2954.

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Hamdoune, A., B. Bouazza, A. Guen-Bouazza, A. Lallam, and NE Chabane-Sari. "Développement de la méthode de Monte Carlo pour le calcul des interactions et du transport électrique dans les semi-conducteurs ternaires." Afrique Science: Revue Internationale des Sciences et Technologie 3, no. 2 (2010). http://dx.doi.org/10.4314/afsci.v3i2.61250.

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Rouchon, Pierre. "Quantum systems and control 1." Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 9, 2007 Conference in... (September 22, 2008). http://dx.doi.org/10.46298/arima.1904.

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Abstract:

http://www-direction.inria.fr/international/arima/009/00920.html International audience This paper describes several methods used by physicists for manipulations of quantum states. For each method, we explain the model, the various time-scales, the performed approximations and we propose an interpretation in terms of control theory. These various interpretations underlie open questions on controllability, feedback and estimations. For 2-level systems we consider: the Rabi oscillations in connection with averaging; the Bloch-Siegert corrections associated to the second order terms; controllabil

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