Ce cours initie les étudiants aux principes fondamentaux de la simulation numérique de phénomènes aléatoires, en complément des outils théoriques développés en calcul stochastique. L’accent est mis sur les techniques de génération de variables aléatoires (inversion, rejet, composition) et sur la méthodologie de Monte-Carlo pour l’estimation d’intégrales, la résolution de problèmes complexes ou l’évaluation de risques.
À travers une approche mêlant rigueur mathématique (convergence, réduction de variance) et mise en œuvre pratique (TD, activités), les étudiants apprennent à concevoir, exécuter et analyser des expériences de simulation afin d’étudier des modèles stochastiques pour lesquels une solution analytique est impossible ou difficile. À l’issue du module, ils seront capables de générer des échantillons selon diverses lois, d’implémenter des algorithmes de Monte-Carlo et d’interpréter statistiquement leurs résultats.
Public : Master 1, spécialité Analyse Fonctionnelle et Calcul Stochastique
Enseignante : Dr Nesrine Zidani (Université Chadli Bendjedid d’El Tarf)
Volume horaire : 3h/semaine (1h30 CM + 1h30 TD) Crédits : 4 | Coefficient : 2
- Enseignant: Nesrine ZIDANI