Overview
- Authors:
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Yadolah Dodge
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Université de Neuchâtel, Suisse
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Giuseppe Melfi
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Université de Neuchâtel, Suisse
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Table of contents (7 chapters)
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Back Matter
Pages 149-162
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1.1 Pourquoi des techniques de simulation? Les méthodes de simulation, conçues pour être utilisées en statistique et en recherche opérationnelle, ont connu et connaissent encore un développement rapide dû à l’extraordinaire évolution des ordinateurs. Des applications se r- contrenttantdans l’industriequ’enéconomie,ouencoreensciencessociales,en physique des particules, en astronomie et dans de nombreux autres domaines. Dans beaucoup de situations, que ce soit de la vie courante ou dans la - cherchescienti?que,lechercheurestconfrontéàdesproblèmesdontilrecherche des solutions sur la base de certaines hypothèses et contraintes de départ. Pour résoudre ce type de problème, il existe des méthodes analytiques applicables à des situations où le modèle permet de traiter les di?érentes variables par des équations mathématiquement maniables, et des méthodes numériques où la complexité du modèle impose un morcellement du problème, notamment par l’identi?cation des di?érentes variables qui entrent en jeu et l’étude de leurs interactions. Cette dernière approche s’accompagne souvent d’une importante massedecalculs.Lestechniquesdesimulationsontdestechniques numériques: simuler un phénomène signi?e essentiellement reconstituer de façon ?ctive son évolution. Après un bref aperçu historique sur l’évolution du concept de hasard et de sonusageàtraverslessiècles,leParagraphe1.3présentelaproblématiquedela simulationest présentéedans toutesa généralitésous ses di?érents aspects.Les paragraphes suivants montrent des exemples où des techniques de simulation peuvent être appliquées.
