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  4. Book chapters
  5. Conference papers

Academic literature on the topic 'Monte Carlo-methode'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 31 January 2023

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Journal articles on the topic "Monte Carlo-methode"

1

Schmidt, Bernhard, and Willi A. Kalender. "Beschleunigte Methode zur Berechnung des Streusignals am CT-Detektor mittels Monte-Carlo-Methode*." Zeitschrift für Medizinische Physik 13, no. 1 (2003): 30–39. http://dx.doi.org/10.1078/0939-3889-00135.

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2

Peter, Ronny, and Gerhard Fischerauer. "Monte-Carlo-Methode zur Verringerung von Messfehlern bei der Materialparameterbestimmung mit Hohlraumresonatoren." tm - Technisches Messen 87, s1 (September 25, 2020): s97—s101. http://dx.doi.org/10.1515/teme-2020-0027.

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Abstract:
ZusammenfassungDie quantitative Bestimmung von Materialparameterverläufen in Hohlraumresonatoren ist eine relativ neue Methode zur echtzeitfähigen Überwachung verfahrenstechnischer Prozesse. Dazu werden elektromagnetische Resonanzen des Hohlraumresonators als Eingangsdaten für die Rückrechnung (Inversion) verwendet. Der Rückrechenalgorithmus ist allerdings empfindlich auf Störungen (= Messabweichungen) der Eingangsdaten und neigt zum Divergieren. In dieser Arbeit wird ein auf der Monte-Carlo-Methode beruhender Korrekturalgorithmus präsentiert, der für ein konvergentes Verhalten des Rückrechenalgorithmus sorgt.
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3

Platkowski, Kristina, and Karl-Heinz Reichert. "Anwendung einer Monte-Carlo-Methode für die Modellierung von Polyreaktionen." Chemie Ingenieur Technik 69, no. 4 (April 1997): 513–16. http://dx.doi.org/10.1002/cite.330690419.

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4

Frank, Brigitta, Klaus Dahlke, and Gerhard Emig. "Simulation komplexer Reaktionen in Zeolithen mit einer Monte-Carlo-Methode." Chemie Ingenieur Technik 64, no. 12 (December 1992): 1104–6. http://dx.doi.org/10.1002/cite.330641210.

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5

Fippel, M., and F. Nüsslin. "Grundlagen der Monte-Carlo-Methode für die Dosisberechnung in der Strahlentherapie." Zeitschrift für Medizinische Physik 11, no. 2 (2001): 73–82. http://dx.doi.org/10.1016/s0939-3889(15)70493-9.

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6

Görner, Klaus, and Uwe Dietz. "Strahlungsaustauschrechnungen mit der Monte-Carlo-Methode. Theorie und Anwendungen auf technische Verbrennungssysteme." Chemie Ingenieur Technik 62, no. 1 (January 1990): 23–33. http://dx.doi.org/10.1002/cite.330620107.

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7

Apriliana Sari W., Indah, Boy Isma P., and Rudi Nurdiansyah. "Forecasting Sales of Hex Nut Using Trend Linier Line (TLL) Methode and Monte Carlo Simulation in PT. KMS East Java." Tibuana 5, no. 01 (January 31, 2022): 8–12. http://dx.doi.org/10.36456/tibuana.5.01.4542.8-12.

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Abstract:
This study presenting the result of forecasting sales of Hex Nuts between the Trend Linear Line (TLL) method and Monte Carlo Simulation. To determine the appropriate method, the Mean Average Percentage Error (MAPE) is used to evaluate theerror rate. We find that the Monte Carlo simulation outperforms the TTL method, where the MAPE value of the Monte Carlo simulation is 7,61%. Based on the result, the Monte Carlo simulation is the appropriate method to forecast the sales rate of Hex Nuts in the PT. KMS.
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8

Coupat, B., J. P. Fournier, M. Silga, and J. Omaly. "Simulation de la reponse d'un detecteur HgI2 par une methode de Monte-Carlo." Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment 260, no. 1 (October 1987): 225–38. http://dx.doi.org/10.1016/0168-9002(87)90407-4.

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9

Markaj, Artan, and Alexander Fay. "Verfügbarkeitsanalyse verfahrenstechnischer Anlagen durch stochastische Zustandsmodellierung unterschiedlicher Instandhaltungsstrategien." at - Automatisierungstechnik 69, no. 3 (March 1, 2021): 200–210. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2020-0114.

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Abstract:
Zusammenfassung Die Verfügbarkeit einer verfahrenstechnischen Anlage kann durch die frühzeitige Auswahl geeigneter Anlagenkomponenten und die Entwicklung eines effektiven Instandhaltungskonzepts positiv beeinflusst werden. In dem vorliegenden Beitrag wird eine Methode zur Abschätzung der Anlagenverfügbarkeit für unterschiedliche Instandhaltungsstrategien in verfahrenstechnischen Anlagen aufgezeigt. Die Methode basiert auf der Kombination von Fehlermöglichkeits- und -einflussanalysen (FMEA), stochastischen Zustandsautomaten sowie Monte-Carlo-Simulationen. Aus den FMEA werden automatisiert stochastische Zustandsautomaten für die verfahrenstechnischen Anlagenkomponenten erzeugt, die in einem nachfolgenden Schritt zu einem gemeinsamen Anlagenmodell verknüpft werden. Durch die Auswahl unterschiedlicher Instandhaltungsmaßnahmen aus der FMEA lassen sich individuelle Zustandsautomaten der Anlagenkomponenten erzeugen. In einer zufallsbasierten Simulation werden die Anlagenmodelle hinsichtlich ihrer Anlagenverfügbarkeit untersucht und verschiedene Instandhaltungsstrategien miteinander verglichen.
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10

Kotalczyk, G., and F. E. Kruis. "Eine adaptive GPU-Methode zur Simulation von Koagulationsprozessen basierend auf gewichteten Monte-Carlo-Partikeln." Chemie Ingenieur Technik 88, no. 9 (August 29, 2016): 1365–66. http://dx.doi.org/10.1002/cite.201650130.

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Dissertations / Theses on the topic "Monte Carlo-methode"

1

MORILLON, BENJAMIN. "Methode de monte carlo non analogue, application a la simulation des neutrons." Paris 11, 1995. http://www.theses.fr/1995PA112337.

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Abstract:
Resoudre l'equation du transport de particules, en detaillant la geometrie du calcul et en traitant exactement les interactions particules-matiere demeure un probleme encore non resolu par la plupart des techniques deterministes employees actuellement. Aujourd'hui seule la methode de monte carlo offre de telles possibilites. Cependant, en presence d'evenements de faible probabilite, la simulation naturelle (ou simulation analogue) des particules reste inefficace: l'emploi de techniques d'acceleration de convergence devient indispensable, c'est la simulation non analogue. C'est une des possibilites du code de monte carlo tripoli. Ces techniques reposent essentiellement sur la modification des lois naturelles regissant le parcours et le choc des particules ainsi que l'emploi de methodes de fractionnement-roulette russe. Pour que ces techniques soient efficaces, l'utilisateur doit definir certains parametres (les parametres de biaisage). Si ces parametres ne sont pas convenablement choisis, la simulation non analogue peut donner une figure de merite faible, voire inferieure a la simulation analogue. Ce papier presente une methode de simulation de la propagation des particules non chargees a partir des donnees nucleaires ainsi qu'une technique d'acceleration de la convergence du processus physique simule basee sur un calcul de fonction importance approchee. Dans ce travail, on indique comment on calcule cette fonction importance par la methode des probabilites de premiere collision. C'est la grandeur fondamentale a partir de laquelle on deduit l'ensemble des parametres pour la simulation modifiee. A l'aide de divers exemples, on montre les performances de cette methode. Lorsque l'on etudie des problemes realistes, la fonction importance calculee par probabilites de collision comprend trop d'approximations. C'est pourquoi il devient necessaire d'introduire les techniques de fractionnement-roulette russe pour obtenir un grand facteur de qualite
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2

Bassen, Angelika. "Modellierung der Struktur von fluidem Methan mit der Reversen Monte Carlo Methode." [S.l.] : Universität Stuttgart , Fakultät Chemie, 1994. http://www.bsz-bw.de/cgi-bin/xvms.cgi?SWB6783419.

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3

Mudelsee, Manfred. "Long memory and the aggregation of AR(1) processes." Universitätsbibliothek Leipzig, 2017. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-222017.

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Abstract:
Granger (1980) found that the aggregation of m short-memory AR(1) processes yields a long-memory process. Thereby he assumed m -> ∞, Gaussian shape and betadistributed AR(1) parameters over (0; 1). To test hypotheses that long memory in climate time series comes from aggregation, the finding of Granger (1980) cannot be directly applied. First, the number of \"microclimatic\" processes to be aggregated is finite. Second, climatic processes often produce right-skewed data. Third, the AR(1) parameters of the microclimatic processes could be restricted to a narrower interval than (0; 1). We therefore perform Monte Carlo simulations to study aggregation in climate time series under realistic conditions. The long-memory parameter, H, is estimated by fitting an ARFIMA model to various types of aggregations. Our results are as follows. First, for m above a few hundred, H approaches saturation. Second, the distributional shape has little influence, as noted by Granger (1980). Third, the upper limit of the interval for the AR(1) parameter has a strong influence on the saturation value of H, as noted by Granger (1980)
Granger (1980) fand heraus, dass die Summe von m schwach seriell abhängigen AR(1)-Prozessen einen stark seriell abhängigen Prozess ergibt. Er nahm dabei an, dass m -> ∞ geht, die Verteilungen Gaußsch sind und die AR(1)-Parameter beta-verteilt über (0; 1) sind. Um die Hypothese zu testen, daß starke serielle Abhängigkeit in Klimazeitreihen von dieser \"Aggregation\" rührt, kann das Ergebnis von Granger (1980) jedoch nicht direkt angewendet werden. Erstens: die Anzahl \"mikroklimatischer\", zu summierender Prozesse is endlich. Zweitens: Klimaprozesse erzeugen oft rechtsschief verteilte Daten. Drittens: die AR(1)-Parameter der mikroklimatischen Prozesse mögen auf ein engeres Intervall begrenzt sein als (0; 1). Wir f¨uhren deshalb Monte-Carlo-Simulationen durch, um die Aggregation in Klimazeitreihen für realistische Bedingungen zu studieren. Der Parameter H, der die starke serielle Abhängigkeit beschreibt, wird geschätzt durch die Anpassung eines ARFIMA-Modelles an unterschiedliche Aggregations-Typen. Unsere Ergebnisse sind wie folgt. Erstens: für m oberhalb einiger hundert erreicht H S¨attigung. Zweitens: die Verteilungsform hat geringen Einfluß, wie von Granger (1980) bemerkt. Drittens: die obere Grenze des Intervalles für den AR(1)-Parameter hat einen starken Einfluß auf den Sättigungwert von H, wie von Granger (1980) bemerkt
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4

Oest, Rutger Daniel van. "Essays on quantitative marketing models and Monte Carlo integration methods." [Amsterdam : Rotterdam : Thela Thesis] ; Erasmus University [Host], 2005. http://hdl.handle.net/1765/6776.

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5

Dobbernack, Reinhold [Verfasser]. "Untersuchung des instationären Wärmeübergangs in parallelen Rohrbündeln nach der Monte-Carlo-Methode / Reinhold Dobbernack." Braunschweig : Technische Universität Braunschweig, 2016. http://d-nb.info/1231993316/34.

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6

ABI-AYAD, FETHI. "Resolution d'une equation de transport en imagerie isotopique par la methode de monte carlo." Besançon, 1994. http://www.theses.fr/1994BESA2036.

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Abstract:
Initialement mis en uvre pour la simulation du transport neutronique dans les reacteurs nucleaires, le code de simulation de monte carlo est un outil tres puissant pour la resolution non-analytique du probleme integro-differentiel de boltzmann. Dans cette these, l'auteur a realise un modele mathematique de transport pour les photons gamma dans le cadre de l'imagerie isotopique. Apres un expose theorique tres detaille, l'auteur a montre la validite de la methode de monte carlo en identifiant deux etapes fondamentales: l'une numerique est basee sur la representation de fredholm de seconde espece et les series de neumann ; l'autre statistique est liee au processus markoviens et aux estimateurs. Une etude theorique generale concernant les differents types de generateurs aleatoires, les tests imposes ainsi que les methodes d'echantillonnage et de reduction de variance a ete introduite afin de mener a bien des calculs d'echantillonnage des distributions de probabilite des differents effets physiques observes lors des interactions matiere-rayonnement. La presente simulation a ete validee dans un certain nombre de situations geometriques par comparaison des resultats simules et acquis en pratique. Elle permet de generer numeriquement des fantomes de caracteristiques parfaitement definies a l'aide desquels il sera ensuite possible de valider des techniques avancees de traitement d'images isotopiques
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7

Huh, June. "Micro- and macrophase separation in complex polymer systems: a Monte Carlo study." [S.l. : [Groningen : s.n.] ; University of Groningen] [Host], 1998. http://irs.ub.rug.nl/ppn/.

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8

Mirza, Asim [Verfasser]. "Entwicklung eines partikelbasierten Kontinuumsverfahrens zur bidirektionalen Kopplung mit der Direct Simulation Monte Carlo Methode / Asim Mirza." München : Verlag Dr. Hut, 2019. http://d-nb.info/1198542985/34.

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9

EL, HAMZAOUI BADEA. "Determination d'un albedo doublement differentiel en angle et en energie par la methode de monte-carlo." Paris 11, 1991. http://www.theses.fr/1991PA112364.

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Abstract:
Le transport des rayonnements gammas dans les milieux lacunaires et le calcul de leurs fuites par ces milieux occupent une place importante dans le domaine du calcul de protection pour les centrales nucleaires et les usines de retraitement. La methode concue pour traiter ce probleme est de propager les rayonnements par reflexions successives sur les parois qui limitent le vide. Le formalisme de cette methode repose sur le concept synthetique d'albedo. Nous avons donc developpe un outil de calcul d'albedo doublement differentiel en angle et en energie base sur la methode de monte-carlo permettant d'evaluer le spectre et le debit d'equivalent de dose des rayonnements gammas a la sortie d'une canalisation. Ainsi, nous avons egalement etabli une bibliotheque d'albedos doublement differentiels a laquelle nous avons associe des techniques d'interpolations de maniere a pouvoir determiner cet albedo pour toutes valeurs des parametres suivants: energie incidente, angle d'incidence, energie diffusee, angle azimutal et colatitude
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10

Gimeno, García Sebastián, and Thomas Trautmann. "Radiative transfer modelling in inhomogeneous clouds by means of the Monte Carlo Method." Universitätsbibliothek Leipzig, 2017. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-217371.

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Abstract:
The Monte Carlo (MC) method is an effective approach to simulate the radiative transfer in an inhomogeneous cloudy atmosphere. It is based on the direct physical simulation of the extinction processes that solar and thermal photons incur when traveling through the atmosphere. A detailed description of the MC method is presented in the second chapter. A new three-dimensional Monte Carlo radiative transfer model, based on a pre-existing model (Trautmann et al. [1999]), has been developed. Some outstanding characteristics of this model are discussed in chapter 3. Several simulations of reflectances, transmittances, absorptances and horizontal flux densities have been performed, the results of which have been compared with worldwide accepted codes (chapter 4). The two cases selected for the radiative transfer computations were taken from the Intercomparison of 3D Radiative Codes (I3RC) project: an ARM (Atmospheric Radiation Measurements) reconstructed cloud and a 3D marine boundary layer cloud
Die Monte Carlo (MC) Methode ist ein effektives Verfahren, um den Strahlungstransport in einer inhomogenen bewölkten Atmosphäre zu simulieren. Es begründet sich auf der direkten Simulation der Extinktionsprozesse eines solaren oder thermischen Photons auf seinem Weg durch die Atmosphäre. Eine detallierte Beschreibung der MC Methode erfolgt in Kapitel 2. In Kapitel 3 wird ein neues dreidimensionales MC-Strahlungstranportmodell vorgestellt, das, aufbauend auf einem schon bestehenden Modell (Trautmann et al. [1999]), entwickelt wurde. Mehrere Simulationen von Reflektanzen, Transmittanzen, Absorptanzen und Strahlungsflussdichten für zwei Fälle des \"Intercomparison of 3D radiative Codes\" projektes, nämlich eine ARM rekonstruierte Wolke und eine 3D marine Grenzschichwolke, wurden durchgeführt, und mit den Ergebnissen anderer weltweit akzeptierten Codes verglichen
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Books on the topic "Monte Carlo-methode"

1

Sobol, I. M. Die Monte-Carlo-Methode. Thun: Verlag Harri Deutsch, 1985.

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2

Nahrstedt, Harald. Die Monte-Carlo-Methode. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-10149-7.

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3

Weber, Marcus. Meshless methods in conformation dynamics. München: Hut, 2006.

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4

George, Casella, and SpringerLink (Online service), eds. Introducing Monte Carlo Methods with R. New York, NY: Springer Science+Business Media, LLC, 2010.

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5

Meyer, Bernhard Heiko. Stochastische Unternehmensbewertung: Der Wertbeitrag von Realoptionen. Wiesbaden: Dt. Univ.-Verl., 2006.

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6

Wack, Jessica. Risikomanagement für IT-Projekte. Wiesbaden: Gabler, 2007.

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7

Bishop, Keller Herbert, ed. Analysis of numerical methods. New York: Dover Publications, 1994.

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8

Seydel, R. Tools for computational finance. Berlin: Springer, 2002.

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9

Seydel, R. Tools for computational finance. 2nd ed. Berlin: Springer, 2004.

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10

Laurencelle, Louis. Hasard, Nombres Aleatoires Et Methode Monte Carlo. Presses de L'Universite Du Quebec, 2001.

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Book chapters on the topic "Monte Carlo-methode"

1

Günther, Michael, and Ansgar Jüngel. "Die Monte-Carlo-Methode." In Finanzderivate mit MATLAB®, 100–145. Wiesbaden: Vieweg+Teubner, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8348-9786-2_5.

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2

Günther, Michael, and Ansgar Jüngel. "Die Monte-Carlo-Methode." In Finanzderivate mit MATLAB®, 97–148. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-96842-5_5.

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3

Müller-Gronbach, Thomas, Erich Novak, and Klaus Ritter. "Die Markov Chain Monte Carlo-Methode." In Springer-Lehrbuch, 179–244. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-89141-3_6.

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Haberlandt, Reinhold, Siegfried Fritzsche, Gustav Peinel, and Karl Heinzinger. "Abriß der Monte-Carlo-Methode (MC)." In Molekulardynamik, 119–37. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-90870-4_8.

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5

Kurt, Noemi. "Simulation von Zufallsvariablen, Monte-Carlo-Methode." In Stochastik für Informatiker, 221–29. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-60516-5_15.

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6

Brandt, Siegmund. "Rechnererzeugte Zufallszahlen. Die Monte-Carlo-Methode." In Datenanalyse für Naturwissenschaftler und Ingenieure, 39–66. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-37664-1_4.

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7

Kurt, Noemi. "Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methode und Konvergenzgeschwindigkeit." In Stochastik für Informatiker, 231–39. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-60516-5_16.

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8

Korn, Ralf, and Bernd Luderer. "Ein Millionen-Roulette am Finanz- und Versicherungsmarkt? Die Monte-Carlo-Methode." In Mathe, Märkte und Millionen, 239–43. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-23717-2_58.

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Raganowicz, Andrzej. "Stochastische Modellierung des kritischen Kanalzustandes mittels mathematischen Simulationen nach Monte-Carlo-Methode." In Nutzen statistisch-stochastischer Modelle in der Kanalzustandsprognose, 119–54. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-16117-0_7.

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10

Salehi, Hamidreza, Wolfram Jäger, and Mahdi Montazerolghaem. "Die Anwendung der Monte-Carlo-Methode zur Bestimmung der Zuverlässigkeit von Mauerwerksbauteilen." In Mauerwerk Kalender 2016, 317–31. Berlin, Germany: Wilhelm Ernst & Sohn, Verlag für Architektur und technische Wissenschaften GmbH & Co. KG, 2016. http://dx.doi.org/10.1002/9783433606964.ch9.

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Conference papers on the topic "Monte Carlo-methode"

1

Kessel, R., and G. Wübbeler. "5.3.2 Bestimmung der Messunsicherheit mit der Monte Carlo Methode und Festlegung der Anzahl der benötigten Rechenläufe." In 16. GMA/ITG-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2012. AMA Service GmbH, Von-Münchhausen-Str. 49, 31515 Wunstorf, Germany, 2012. http://dx.doi.org/10.5162/sensoren2012/5.3.2.

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