Relevant bibliographies by topics / Simulation en méthode Monte Carlo

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

Academic literature on the topic 'Simulation en méthode Monte Carlo'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 3 February 2022

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Journal articles on the topic "Simulation en méthode Monte Carlo"

1

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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2

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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3

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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4

-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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5

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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6

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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7

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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8

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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9

Ziegel, Eric R., and C. Mooney. "Monte Carlo Simulation." Technometrics 40, no. 3 (1998): 267. http://dx.doi.org/10.2307/1271205.

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10

Phoa, Wesley. "Conditional Monte Carlo Simulation." Journal of Investing 8, no. 3 (1999): 80–88. http://dx.doi.org/10.3905/joi.1999.319371.

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Dissertations / Theses on the topic "Simulation en méthode Monte Carlo"

1

Güçlü, Alev Devrim. "Simulation des dispositifs optoélectroniques par la méthode Monte Carlo." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1999. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape9/PQDD_0021/MQ54037.pdf.

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2

Chabut, Emmanuel. "Simulation aérothermodynamique en régime d'écoulement raréfié par méthode de Monte-Carlo." Orléans, 2005. http://www.theses.fr/2005ORLE2017.

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Abstract:
Les études aérothermodynamiques dans le secteur spatial concernent principalement les écoulements hypersoniques (Ma > 5) dans des milieux raréfiés, possédant des propriétés spécifiques. En effet, les engins spatiaux (sondes d'exploration, satellites, navettes spatiales. . . ) évoluent généralement dans un mélange gazeux de faible densité et à des vitesses très élevées (de l'ordre de plusieurs kilomètres par seconde). L'énergie cinétique considérable mise en jeu dans ce type d'écoulements va se transformer, à l'approche de l'engin, en énergie interne, conduisant ainsi à des phénomènes physiques
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3

Jaeckel, Alain. "Simulations Monte Carlo de chaînes confinées." Montpellier 2, 1997. http://www.theses.fr/1997MON20206.

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Abstract:
Par simulation monte carlo (smc), nous generons a l'ordinateur des chemins statistiques (rfws) ou auto-evitants (saws) a l'interieur de pores spheriques de rayons variables. Ces chemins modelisent respectivement des chaines polymere confinees en solvant theta et en bon solvant. A partir des chaines ainsi construites, on estime les dimensions moyennes usuelles (distance moyenne bout a bout et rayon de giration moyen), les distributions des milieux et des extremites ou tous maillons confondus dans la sphere de confinement, la variation d'entropie en fonction du confinement impose et enfin la pre
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4

Forster, Simon. "Nouveau matériau semi-conducteur à large bande interdite à base de carbures ternaires - Enquête sur Al4SiC4." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAI095.

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Abstract:
Les matériaux semi-conducteurs à large bande interdite sont capables de résister aux environnements difficiles et de fonctionner dans une large plage de températures. Celles-ci sont idéales pour de nombreuses applications telles que les capteurs, la haute puissance et les radiofréquences.Cependant, des matériaux plus nouveaux sont nécessaires pour atteindre une efficacité énergétique significative dans diverses applications ou pour développer de nouvelles applications destinées à compléter les semi-conducteurs à bande interdite tels que le GaN et le SiC.Dans cette thèse, trois méthodes différe
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5

El, Haddad Rami. "Méthodes quasi-Monte Carlo de simulation des chaînes de Markov." Chambéry, 2008. http://www.theses.fr/2008CHAMS062.

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Abstract:
Les méthodes de Monte Carlo (MC) sont des méthodes probabilistes basées sur l'utilisation des nombres aléatoires dans des simulations répétées afin d'estimer un paramètre. Leurs analogues déterministes sont appelées méthodes Quasi-Monte Carlo (QMC). Leur principe consiste à remplacer les points pseudo-aléatoires par des points quasi-aléatoires déterministes (ou points à discrépance faible). Dans cette thèse, nous proposons et analysons des algorithmes du type QMC pour la simulation des chaînes de Markov multidimensionnelles. Après avoir rappelé le principe et les propriétés des méthodes MC et
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6

Mertz, Helene. "Modélisation des réactions chimiques dans un code de simulation par la méthode Monte Carlo." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLV012/document.

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Abstract:
Les méthodes Direct Simulation Monte Carlo (DSMC) sont utilisées par Ariane group pour calculer les torseurs d'efforts aérodynamiques et les flux thermiques sur les engins spatiaux pour des écoulements hypersoniques en milieu raréfié.Afin de pouvoir caractériser la dislocation des étages de lanceurs et donc l'empreinte de retombée de débris, une modélisation précise des mécanismes générateurs de flux thermiques est nécessaire. Les réactions chimiques étant dimensionnantes pour le calcul du flux thermique, l'objectif de cette thèse est de développer l'outil de calcul avec la méthode DSMC nommé
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7

Pistrui-Maximean, Simona Anca. "Modeling and simulation of the response of scintillation screens for X-ray imaging." Lyon, INSA, 2007. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2006ISAL0094/these.pdf.

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Abstract:
This thesis is dedicated to the study of the response of scintillator screens used in X-ray imaging, using a modeling/simulation approach based on the Monte Carlo code Geant4. This approach permits to investigate the diversity of the physics processes involved (X-ray photon, electron and visible photon interactions). After a review of the state of the art concerning the properties of scintillators, as well as their modeling, we show that the results of our simulation tool are in agreement with Swank's analytical model, which expresses the Modulation Transfer Function (MTF) in simple cases. Mon
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8

Saggadi, Samira. "Simulation d'évènements rares par Monte Carlo dans les réseaux hautement fiables." Thesis, Rennes 1, 2013. http://www.theses.fr/2013REN1S055.

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Abstract:
Le calcul de la fiabilité des réseaux est en général un problème NP-difficile. On peut par exemple s’intéresser à la fiabilité des systèmes de télécommunications où l'on veut évaluer la probabilité qu’un groupe sélectionné de nœuds peuvent communiquer. Dans ce cas, un ensemble de nœuds déconnectés peut avoir des conséquences critiques, que ce soit financières ou au niveau de la sécurité. Une estimation précise de la fiabilité est ainsi nécessaire. Dans le cadre de ce travail, on s'intéresse à l’étude et au calcul de la fiabilité des réseaux hautement fiables. Dans ce cas la défiabilité est trè
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9

Saucier, Marie Annie. "Développement d'un outil de simulation par Monte Carlo du rayonnement diffusé en tomodensitométrie." Master's thesis, Université Laval, 2018. http://hdl.handle.net/20.500.11794/31391.

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Abstract:
L’objectif de ce projet est de créer un programme logiciel permettant de corriger le rayonnement diffusé dans une acquisition tomodensitométrique à géométrie conique. Pour ce faire, une simulation Monte Carlo est utilisée pour estimer le rayonnement diffusé, ce qui consiste à reproduire numériquement un examen en tomodensitométrie. Ce projet a été divisé en deux sections : la validation de la physique pour ce programme spécifique et le développement logiciel du programme. La validation consistait à reproduire les résultats obtenus avec Geant4 avec GPUMCD. Geant4, la plateforme de référence, et
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10

Xiao, Yi-Jun. "Contribution aux méthodes arithmétiques pour la simulation accélérée." Marne-la-vallée, ENPC, 1990. http://www.theses.fr/1990ENPC9031.

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Abstract:
Cette thèse porte sur les irrégularités de distribution de suites à une ou plusieurs dimensions et sur leurs applications a l'intégration numérique. Elle comprend trois parties. La première partie est consacrée aux suites unidimensionnelles: estimations de la diaphonie de la suite de van der corput à partir de l'étude des sommes exponentielles et étude des suites (n). La deuxième partie porte sur quelques suites classiques en dimension plus grande que une (suites de Fame, suites de Halton). La troisième partie, consacrée aux applications à l'intégration contient de nombreux résultats numérique
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Books on the topic "Simulation en méthode Monte Carlo"

1

Markov chain Monte Carlo simulations and their statistical analysis: With web-based fortran code. World Scientific Publishing, 2004.

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2

Markov chain Monte Carlo simulations and their statistical analysis: With web-based Fortran code. World Scientific, 2004.

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3

Monte Carlo simulation. Sage Publications, 1997.

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4

Mooney, Christopher. Monte Carlo Simulation. SAGE Publications, Inc., 1997. http://dx.doi.org/10.4135/9781412985116.

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5

Hess, Karl, ed. Monte Carlo Device Simulation. Springer US, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-4026-7.

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6

Brandimarte, Paolo. Handbook in Monte Carlo Simulation. John Wiley & Sons, Inc., 2014. http://dx.doi.org/10.1002/9781118593264.

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7

Gleißner, Werner, and Marco Wolfrum. Risikoaggregation und Monte-Carlo-Simulation. Springer Fachmedien Wiesbaden, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-24274-9.

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8

Thomopoulos, Nick T. Essentials of Monte Carlo Simulation. Springer New York, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-6022-0.

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9

Pierre, L' Ecuyer, and Owen Art B, eds. Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods 2008. Springer, 2009.

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10

Monte Carlo simulation of disorderd systems. World Scientific, 1992.

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Book chapters on the topic "Simulation en méthode Monte Carlo"

1

Blanchet, Gérard, and Maurice Charbit. "Monte-Carlo Simulation." In Digital Signal and Image Processing Using MATLAB®. John Wiley & Sons, Inc., 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9781119054009.ch3.

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2

Shekhar, Shashi, and Hui Xiong. "Monte Carlo Simulation." In Encyclopedia of GIS. Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-35973-1_815.

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3

Seydel, Rüdiger U. "Monte-Carlo-Simulation." In Einführung in die numerische Berechnung von Finanzderivaten. Springer Berlin Heidelberg, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-50299-0_3.

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4

Goodarzi, Ehsan, Mina Ziaei, and Lee Teang Shui. "Monte Carlo Simulation." In Introduction to Risk and Uncertainty in Hydrosystem Engineering. Springer Netherlands, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-5851-3_4.

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5

Chattopadhyay, Asis Kumar, and Tanuka Chattopadhyay. "Monte Carlo Simulation." In Springer Series in Astrostatistics. Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-1507-1_10.

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6

Sokolowski, John A. "Monte Carlo Simulation." In Modeling and Simulation Fundamentals. John Wiley & Sons, Inc., 2010. http://dx.doi.org/10.1002/9780470590621.ch5.

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7

Hu, Xiao, Yoshihiko Nonomura, and Masanori Kohno. "Monte Carlo Simulation." In Springer Handbook of Metrology and Testing. Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-16641-9_22.

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8

Matloff, Norman. "Monte Carlo Simulation." In Probability and Statistics for Data Science. Chapman and Hall/CRC, 2019. http://dx.doi.org/10.1201/9780429401862-2.

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9

Caflisch, Russel. "Monte Carlo Simulation." In Encyclopedia of Applied and Computational Mathematics. Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-70529-1_367.

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10

Wang, Cao. "Monte Carlo Simulation." In Springer Series in Reliability Engineering. Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-62505-4_3.

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Conference papers on the topic "Simulation en méthode Monte Carlo"

1

Ravaux, Simon. "Nouvelle méthode d'étude en propagation Monte-Carlo." In Outils de calcul scientifique : applications industrielles et perspectives. EDP Sciences, 2018. http://dx.doi.org/10.1051/jtsfen/2018out03.

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2

Silver, David, and Gerald Tesauro. "Monte-Carlo simulation balancing." In the 26th Annual International Conference. ACM Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1145/1553374.1553495.

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3

Graham, G. E. "DZero Monte Carlo simulation." In ADVANCED COMPUTING AND ANALYSIS TECHNIQUES IN PHYSICS RESEARCH: VII International Workshop; ACAT 2000. AIP, 2001. http://dx.doi.org/10.1063/1.1405336.

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4

Rosenbaum, Imry, and Jeremy Staum. "Multilevel Monte Carlo metamodeling." In 2013 Winter Simulation Conference - (WSC 2013). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/wsc.2013.6721446.

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5

Benson, Rodney, and Darryl Kellner. "Monte Carlo Simulation for Reliability." In 2020 Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/rams48030.2020.9153600.

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6

Zhang Jiayou and Chen Qi'an. "Monte Carlo simulation in demography." In 2008 3rd International Conference on Intelligent System and Knowledge Engineering (ISKE 2008). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/iske.2008.4730958.

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7

Raychaudhuri, Samik. "Introduction to Monte Carlo simulation." In 2008 Winter Simulation Conference (WSC). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/wsc.2008.4736059.

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8

Glynn, Peter W. "Monte carlo simulation of diffusions." In 2008 Winter Simulation Conference (WSC). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/wsc.2008.4736113.

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9

Graf, Tobias, and Marco Platzner. "Monte-Carlo simulation balancing revisited." In 2016 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/cig.2016.7860411.

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10

Basden, Alastair, Richard Myers, and Timothy Butterley. "Monte-Carlo simulation of EAGLE." In Adaptive Optics: Methods, Analysis and Applications. OSA, 2009. http://dx.doi.org/10.1364/aopt.2009.aotud4.

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Reports on the topic "Simulation en méthode Monte Carlo"

1

Glaser, R. Monte Carlo simulation of scenario probability distributions. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 1996. http://dx.doi.org/10.2172/632934.

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2

Xu, S. L., B. Lai, and P. J. Viccaro. APS undulator and wiggler sources: Monte-Carlo simulation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 1992. http://dx.doi.org/10.2172/10134610.

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3

Douglas, L. J. Monte Carlo Simulation as a Research Management Tool. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 1986. http://dx.doi.org/10.2172/1129252.

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4

Aguayo Navarrete, Estanislao, Austin S. Ankney, Timothy J. Berguson, et al. Monte Carlo Simulation Tool Installation and Operation Guide. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2013. http://dx.doi.org/10.2172/1095434.

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5

Xu, S. L., B. Lai, and P. J. Viccaro. APS undulator and wiggler sources: Monte-Carlo simulation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 1992. http://dx.doi.org/10.2172/5494991.

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6

Boyd, Lain D. Monte Carlo Simulation of Radiation in Hypersonic Flows. Defense Technical Information Center, 2002. http://dx.doi.org/10.21236/ada414031.

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7

Rensink, M. E., and T. D. Rognlien. Progress on coupling UEDGE and Monte-Carlo simulation codes. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 1996. http://dx.doi.org/10.2172/380308.

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8

Clegg, Benjamin Wyatt, David H. Collins, Jr., and Aparna V. Huzurbazar. Petri Nets for Adversarial Models using Monte Carlo Simulation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1473775.

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9

Martin, William R., James Paul Holloway, Kaushik Banerjee, Jesse Cheatham, and Jeremy Conlin. Global Monte Carlo Simulation with High Order Polynomial Expansions. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2007. http://dx.doi.org/10.2172/920974.

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10

Holliday, Mary R. Methodology of an Event-Driven Monte Carlo Missile Simulation. Defense Technical Information Center, 1989. http://dx.doi.org/10.21236/ada601300.

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