History


Help on query formulation
Algorithmic Ruby, an definite integral\dots by chance. (Algorithmique Ruby une intégrale défine\dots par hasard.) (French)
Losanges 29, 48-53 (2015).
Résumé: La méthode de Monte-Carlo est une méthode de calcul numérique basée sur le calcul des probabilités. On l’utilise ici pour évaluer l’aire de régions planes du plan, et en particulier pour calculer une approximation de certaines intégrales définies. Cette méthode est particulièrement intéressante parce qu’elle est très élémentaire, même lorsqu’on l’applique à des fonctions dont les primitives ne sont pas simples, ou n’existent tout simplement pas (du moins pas en termes de fonctions dites élémentaires), telles que celle associée à la loi normale de Gauss, ou à la fonction très oscillante $f(x)=|\sin\tfrac 1x|$. Les algorithmes étant “ouverts", il est facile cle les appliquer (ou de les transformer selon les besoins) pour traiter n’importe quelle fonction continue sur n’importe quel intervalle. Un article sur la méthode de Monte-Carlo, par le même auteur mais traitée avec un tableur, a été publié précédemment dans la revue [{\it J.-M. Desbonnez}, “Calcul statistique d’une aire", Math-Jeunes 112, la statistique, 16‒19 (2005)]. L’algorithmique permet d’aller beaucoup plus loin, puisqu’on n’est pas lié au fait qu’un point aléatoire correspond à une cellule de la feuille de calculs.
Classification: N80 I50 K90
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