Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/12246
Affichage complet
Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorMEDOUAKH, Fatima Zahra-
dc.date.accessioned2018-01-10T08:29:19Z-
dc.date.available2018-01-10T08:29:19Z-
dc.date.issued2017-07-05-
dc.identifier.citationSalle des thèsesen_US
dc.identifier.otherMS-519-38-01-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/12246-
dc.description.abstractComme conclusion à cette modeste étude, nous retenons que la méthode de Monte-Carlo est une méthode d'approximation par introduction de procé- dés aléatoires. Cela permet d'estimer des valeurs numériques et de caractériser des systèmes complexes. L'inconvénient est que cette méthode est lente, mais il existe des cas où c'est la seul technique accessible, en e et elle ne dépend pas de la régularité de la fonction à intégrer. D'autre part ne dé- pend pas de la dimension de l'espace en question ce qui évite les problèmes de déreglement de la convergence de l'estimateur lorsqu'il sagit de grandes dimensions.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisher10-01-2018en_US
dc.subjectMéthodes de Monte-Carlo.en_US
dc.titleMéthodes de Monte-Carlo.en_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en Mathématique

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
Methodes-de-Monte-Carlo.pdfCD518,34 kBAdobe PDFVoir/Ouvrir


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.