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Simulation de Monte-Carlo

Simulation de Monte-Carlo, analyse d'incertitude et analyse de sensibilité dans l'analyse du cycle de vie
Simulation de Monte-Carlo, analyse d'incertitude et analyse de sensibilité dans l'analyse du cycle de vie

/*! elementor - v3.23.0 - 05-08-2024 */ . elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}. elementor-widget-heading . elementor-heading-title>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}. elementor-widget-heading . elementor-heading-title. elementor-size-small{font-size:15px}. elementor-widget-heading . elementor-heading-title. elementor-size-medium{font-size:19px}. elementor-widget-heading . elementor-heading-title. elementor-size-large{font-size:29px}. elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}Introduction Lorsque certaines variables sont modifiées ou mises à jour, de nombreux résultats sont modélisés à l'aide d'une technique mathématique informatisée connue sous le nom de simulation de Monte Carlo. Il s'agit d'une modélisation informatique utilisée pour examiner le fonctionnement et le comportement de systèmes complexes. La méthode simule plusieurs possibilités dans un processus difficile à résoudre à l'aide de méthodes mathématiques traditionnelles. La simulation de Monte Carlo est utilisée dans de nombreux domaines, notamment la banque, l'ingénierie, la gestion des risques, la physique et l'assurance-vie…

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