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Questions and Answers
Quel est le rôle du multiplicateur dans la relation de récurrence ?
Quel est le rôle du multiplicateur dans la relation de récurrence ?
Pourquoi est-il nécessaire de choisir une grande valeur de m ?
Pourquoi est-il nécessaire de choisir une grande valeur de m ?
Quelles conditions doivent être remplies pour que la suite ait un cycle de longueur m ?
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Comment est défini un nombre pseudo-aléatoire compris entre 0 et 1 ?
Comment est défini un nombre pseudo-aléatoire compris entre 0 et 1 ?
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Quelle est la première étape dans l'algorithme de méthode de congruence ?
Quelle est la première étape dans l'algorithme de méthode de congruence ?
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Que doit vérifier la valeur de (a - 1) si m est un multiple de 4 ?
Que doit vérifier la valeur de (a - 1) si m est un multiple de 4 ?
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Dans l'algorithme, comment est calculé U(i) ?
Dans l'algorithme, comment est calculé U(i) ?
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Quel est l'impact du choix de b sur la génération des nombres ?
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Quelle est la condition nécessaire pour que la suite ait une longueur de cycle maximale de m ?
Quelle est la condition nécessaire pour que la suite ait une longueur de cycle maximale de m ?
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Quelle affirmation est vraie concernant l'équation de récurrence pour la génération de suites ?
Quelle affirmation est vraie concernant l'équation de récurrence pour la génération de suites ?
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Quel effet a un retard r dans la méthode de congruence avec retard ?
Quel effet a un retard r dans la méthode de congruence avec retard ?
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Si m est un multiple de 4, quelle condition supplémentaire doit être vérifiée pour le paramètre a ?
Si m est un multiple de 4, quelle condition supplémentaire doit être vérifiée pour le paramètre a ?
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Quel est le rôle de la méthode de congruence dans la génération de nombres aléatoires ?
Quel est le rôle de la méthode de congruence dans la génération de nombres aléatoires ?
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Quel aspect des paramètres a et m influence directement la qualité de la suite générée ?
Quel aspect des paramètres a et m influence directement la qualité de la suite générée ?
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Comment se représente la relation récurrente modifiée pour la méthode de congruence avec retard ?
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Quel attribut de la suite générée est déterminé par la longueur du cycle ?
Quel attribut de la suite générée est déterminé par la longueur du cycle ?
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Quel est le rôle de la variable $m$ dans la méthode de congruence par retard ?
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Dans la méthode de l'inverse en congruences, que représente la relation $X ~X ~ = 1 ext{ mod } p$ ?
Dans la méthode de l'inverse en congruences, que représente la relation $X ~X ~ = 1 ext{ mod } p$ ?
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Quel est le résultat de $x_1$ lorsque $m = 8$, $x_0 = 1$, $a = 5$, $b = 3$ ?
Quel est le résultat de $x_1$ lorsque $m = 8$, $x_0 = 1$, $a = 5$, $b = 3$ ?
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Quel problème peut survenir avec la méthode des congruences en simulation d'événements discrets ?
Quel problème peut survenir avec la méthode des congruences en simulation d'événements discrets ?
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Quelle est la fonction principale de la variable $r$ dans l'algorithme de congruence par retard ?
Quelle est la fonction principale de la variable $r$ dans l'algorithme de congruence par retard ?
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Quel paramètre influence directement la périodicité de la suite générée par la méthode de l'inverse en congruences ?
Quel paramètre influence directement la périodicité de la suite générée par la méthode de l'inverse en congruences ?
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En utilisant la méthode de congruence par retard, quel terme suit directement $x_3$ si $x_2 = 3$ ?
En utilisant la méthode de congruence par retard, quel terme suit directement $x_3$ si $x_2 = 3$ ?
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Quel effet la méthode de l'inverse en congruences vise-t-elle à éliminer par rapport aux méthodes de congruences linéaires ?
Quel effet la méthode de l'inverse en congruences vise-t-elle à éliminer par rapport aux méthodes de congruences linéaires ?
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Study Notes
Introduction à la simulation (SED)
- Objectif principal: Initier les étudiants à la simulation, particulièrement aux événements discrets, en utilisant différentes méthodes d'échantillonnage.
- Contenu: Composé de 3 chapitres couvrant la génération de nombres aléatoires et pseudo-aléatoires, la simulation des variables aléatoires (discrètes et continues), et les méthodes de simulation à événements discrets.
Génération de nombres aléatoires et pseudo-aléatoires
- Introduction: Les générateurs pseudo-aléatoires sont importants dans divers domaines, incluant la sécurisation et le biomédical.
- Nombres aléatoires vs. pseudo-aléatoires: Les nombres aléatoires "vrais" sont produits par des phénomènes aléatoires naturels, tandis que les pseudo-aléatoires sont générés par des algorithmes.
- Méthodes de génération pseudo-aléatoires: Différentes méthodes sont présentées, comme la méthode de Von Neumann (carré médian) et les méthodes basées sur les congruences (avec et sans retard), incluant des exemples et algorithmes.
- Tests des générateurs: Des tests statistiques (Run Test et Chi-deux) sont utilisés pour évaluer la qualité des générateurs, vérifiant l'uniformité et la stochasticité des nombres produits.
Simulation de variables aléatoires
- Introduction: La simulation de variables aléatoires de lois discrètes, telles que celles de Bernoulli et de Poisson, est abordée, avec des exemples et algorithmes correspondants.
- Loi de Bernoulli: Cette loi discrète prend la valeur 1 avec probabilité p et 0 avec probabilité 1-p (q).
- Loi Binomiale: La somme de variables aléatoires de Bernoulli identiques suit une loi binomiale.
- Loi de probabilité discrète sur un ensemble fini: La simulation suit un découpage de l'intervalle [0,1]
- Loi de Poisson: La simulation fait appel à des méthodes d'inversion ou de rejet.
- Variables aléatoires continues: Des méthodes d'inversion et d'acceptation-rejet (y.c. Box-Muller) sont présentées pour simuler des variables aléatoires continues, notamment la loi exponentielle et la loi normale.
Simulation à événements discrets
- Introduction: Cette approche est utilisée pour simuler des systèmes complexes où les changements d'état se produisent à des instants précis (événements).
- Création d'un modèle: La création d'un modèle de simulation SED implique des étapes pour définir la problématique, les éléments importants et les hypothèses.
- Terminologie: Des termes clés, essentiels à la compréhension des modèles de simulation SED (temps d'arrivée, temps de service, file d'attente, serveur, client), sont définis.
- Classification des modèles: Les modèles de la SED peuvent être déterministes ou stochastiques.
- Approche par événements: Cette méthode planifie les événements futurs et avance l'horloge de simulation grâce aux événements.
- Approche par processus: Elle est plus orientée objet, et chaque entité de système (client, serveur) est associée à un processus.
- Premier, deuxième et troisième exemples: Des exemples concrets de systèmes SED (e.g. bureau de poste, un seul serveur, deux serveurs) illustrent l’application des méthodes.
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Description
Ce quiz initie les étudiants à la simulation avec un accent sur les événements discrets et les méthodes d'échantillonnage. Il couvre la génération de nombres aléatoires et pseudo-aléatoires, ainsi que la simulation des variables aléatoires. Apprenez les différentes techniques et méthodes importantes dans ce domaine fascinant.
