Méthode de Monte Carlo. - Université du Maine
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SUITES ALÉATOIRES.<br />
Considérons une suite finie x := x 1 , . . . , x n ∈ {0, 1}. Toutes les suites<br />
finies <strong>de</strong> ce type sont équiprobables et <strong>de</strong> probabilité 2 −n .<br />
Certaines suites moins aléatoires que d’autres<br />
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1<br />
1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1<br />
1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0<br />
Quel sens donner et comment quantifier le caractère aléatoire<br />
d’une suite finie ou infinie donnée <br />
Comment pro<strong>du</strong>ire <strong>de</strong>s suites finies qui sont <strong>de</strong> « bonnes »<br />
approximations finies <strong>de</strong>s suites infinies probables correspondant<br />
à <strong>de</strong>s réalisations i.i.d. d’une loi donnée Comment mesurer la<br />
qualité <strong>de</strong> ces algorithmes <br />
A. Popier (Le Mans) Métho<strong>de</strong> <strong>de</strong> <strong>Monte</strong> <strong>Carlo</strong>. 23 / 95
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