Générateur de nombres pseudo-aléatoires

une (mal)chance de 50% de mourir de mort naturelle avant la fin de l'expérience (en d'autres termes, l'expérience dure assez longtemps pour que si on a un grand nombre de rats au début, il n'y en ait que la moitié de vivants à la fin). Imaginons maintenant que ces rats sont répartis arbitrairement en groupes de 10, et qu'on mesure le nombre de morts dans chaque groupe. Pour mener pareille expérience, inutile de prendre de vrais rats, on peut tout simplement utiliser un ordinateur qui tire à pile ou

désobéissez à une des trois prescriptions précédentes. 1.2. Random Afin de constater l’existence dans la bibliothèque Java d’un générateur de nombres pseudo-aléatoires, écrivez un programme qui obtient n nombres « au hasard » (par exemple, n = 100 000) et qui calcule la moyenne et l’écart-type de la suite ainsi obtenue. Pour produire des nombres pseudo-aléatoires utilisez la méthode java.lang.Math.random() (cela se lit : « la méthode random de la classe Math du paquetage java.lang »), sur laquelle

reChapitre VI Génération de valeurs pseudo-aléatoires D. Knuth, " The Art of Computer Programming ", Vol. 2, Chap. 3 : "Random Numbers", pp. 1-177, 1981. A. M. Law & W. D. Kelton, " Simulation Modeling & Analysis", McGraw-Hill, 1991. (Chap. 7-8). S. V. Hoover, R. F. Perry, " Simulation A problem-Solving Approach ", Addison-Wesley, 1989. (Chap. 7). Pourquoi générer des nombres « au hasard »? Théorie de l'échantillonnage Analyse numérique (approche de Monte-Carlo) Algorithmes probabilistes (Sherwood

de diffusion : Remplace : Entrée en vigueur : S-S-01 Norme relative à l’échantillonnage aléatoire et à la randomisation 1.0 Domaine d’application 1.1 La présente norme vise à définir les algorithmes pour l’échantillonnage aléatoire et la randomisation et s’applique partout où elle est mentionnée en référence dans la réglementation ou dans une autre norme visant l’échantillonnage aléatoire ou la randomisation. 1.2 La présente norme est applicable dans les situations suivantes : a) échantillonnage

Outils de base en analyse numérique Sébastien Charnoz & Adrian Daerr Université Paris 7 Denis Diderot CEA Saclay En analyse numérique, un certain nombre de calculs sont faits de manière répétitive. Exemple : Résoudre un système linéaire, Inverser une matrice, Calculer le déterminant, valeurs propres, vecteurs propres Interpoler une fonction Extrapoler une fonction Décomposer une fonction sur une base de fonctions (ex: TF) « fitter » des points de mesure avec des fonctions connues

Synchronisation de l’horloge et du récepteur : 7 III. Modulation et codage du signal 8 III.1 Résolutions des équations 8 III.1.1 Mesure de pseudo-distance 8 III.1.2 Mesure de phase : 9 III.1.3 Combinaison des mesures 9 III.1.4 Calcul des coordonnées. 10 III.2 Signaux générés 10 III.3 Code et génération des signaux 11 III.3.1 Génération des codes PRN (Pseudo Random Noise) : 11 III.3.2 Code C/A (Coarse Aquisition) : 14 III.3.3 Code P (Precision Code): 15 III.3.4 Le message de navigation : 15

simuler des phénomènes aléatoires. Or, l’obtention de données aléatoires est réalisée sur un ordinateur à partir d’algorithmes de nature déterministe, ce qui peut sembler contradictoire. Il existe deux types de génération des nombres aléatoires (physique, algorithmique) dans ce TP nous intéressant au deuxième type. II- Définition : Nombre aléatoire = occurrence d'une variable aléatoire uniforme discrète ou continue. Pour rappel : * une variable aléatoire x est uniforme continue

sont numériques. À la différence des systèmes de télécommunications analogiques, les systèmes numériques n'exigent pas la récupération exacte de la forme d'onde émise au récepteur. Le récepteur détecte périodiquement la forme d'onde émise, parmi un nombre limité de formes d'onde possibles, et fait correspondre la forme d'onde détectée aux données qu'elle représente. Cela permet des taux d'erreur extrêmement bas, même lorsque le signal a été corrompu par du bruit. Les circuits numériques sont souvent

COMPLÉMENT III Simulation de variables aléatoires Références : Modélisation stochastique et simulation, B. Bercu et D. Chafaï Pour Scilab, non testé : Introduction à scilab, P. Chancelier, ed. Springer. Algorithmique et mathématiques : travaux pratiques et applications scilab pour le lycée et la licence, J. Ouin, ed. Ellipses On trouve aussi facilement des tutoriels et manuels d’introduction à scilab sur internet. Le problème qu’on se pose dans ce chapitre est l’écriture d’algorithmes qui

Registre à décalage à rétroaction linéaire Le registre à décalage à rétroaction linéaire Le registre à décalage à rétroaction linéaire constitue l’élément de base des générateurs pseudo-aléatoires utilisés pour la génération de la suite chiffrante. Définition 1 Un registre à décalage à rétroaction linéaire binaire de longueur L est composé d’un registre à décalage contenant une suite de L bits (s i , . . . , s i +L−1) et d’une fonction de rétroaction linéaire. On l’appelle aussi par son