Méthode « Monte Carlo » de calcul d’incertitudes appliquée à la détermination des conditions d’équilibre calcocarbonique : Conséquences sur le choix des mesures de terrain

2011 ◽  
Vol 42 (2) ◽  
pp. 71-89
Author(s):  
Pierre Leroy ◽  
Jean Louis Grzesiak ◽  
Luc Derreumaux
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Méthode Monte Carlo

Calculs des rendements des produits de la radiolyse de l'eau en fonction du temps par une méthode Monte Carlo

1994 ◽  
Vol 91 ◽  
pp. 1018-1024 ◽  
Author(s):  
V Cobut ◽  
Y Frongillo ◽  
JP Jay-Gerin ◽  
JP Patau
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Méthode Monte Carlo

scholarly journals Modelisation des composants a betérostructures AlGaAs/GaAs MIS-Like-FET et DMt par la methode Monte Carlo

1991 ◽  
Vol 1 (4) ◽  
pp. 521-529
Author(s):  
K. Bellahsni ◽  
J. L. Thobel ◽  
P. Bourel ◽  
R. Fauquembergue ◽  
M. Pernisek
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Méthode Monte Carlo

scholarly journals Non-parametric kernel-based bit error probability estimation in digital communication systems: An estimator for soft coded QAM BER computation

2018 ◽  
Vol Volume 27 - 2017 - Special... ◽  
Author(s):  
Pasteur Poda ◽  
Samir Saoudi ◽  
Thierry Chonavel ◽  
Frédéric GUILLOUD ◽  
Théodore Tapsoba
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Communication Systems ◽  
Error Probability ◽  
Binary Systems ◽  
Additive White Gaussian Noise ◽  
Computational Time ◽  
Bit Error Probability ◽  
Monte Carlo Simulation Technique ◽  
Méthode Monte Carlo ◽  
Digital Communication Systems

The standard Monte Carlo estimations of rare events probabilities suffer from too much computational time. To make estimations faster, kernel-based estimators proved to be more efficient for binary systems whilst appearing to be more suitable in situations where the probability density function of the samples is unknown. We propose a kernel-based Bit Error Probability (BEP) estimator for coded M-ary Quadrature Amplitude Modulation (QAM) systems. We defined soft real bits upon which an Epanechnikov kernel-based estimator is designed. Simulation results showed, compared to the standard Monte Carlo simulation technique, accurate, reliable and efficient BEP estimates for 4-QAM and 16-QAM symbols transmissions over the additive white Gaussian noise channel and over a frequency-selective Rayleigh fading channel. Les estimations de probabilités d'événements rares par la méthode de Monte Carlo classique souffrent de trop de temps de calculs. Des estimateurs à noyau se sont montrés plus efficaces sur des systèmes binaires en même temps qu'ils paraissent mieux adaptés aux situations où la fonction de densité de probabilité est inconnue. Nous proposons un estimateur de Probabilité d'Erreur Bit (PEB) à noyau pour les systèmes M-aires codés de Modulations d'Amplitude en Quadrature (MAQ). Nous avons défini des bits souples à valeurs réelles à partir desquels un estimateur à noyau d'Epanechnikov est conçu. Les simulations ont montré, par rapport à la méthode Monte Carlo, des estimées de PEB précises, fiables et efficaces pour des transmissions MAQ-4 et MAQ-16 sur canaux à bruit additif blanc Gaussien et à évanouïssements de Rayleigh sélectif en fréquence.

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