Méthodes de Monte-Carlo (Cours et exercices) M1 IM, 2018-2019

a) Ecrire un algorithme qui simule l’expérience et qui dit si l’événement A est réalisé b) Ecrire un algorithme qui : simule 1000 fois cette expérience, compte le nombre de fois où l’événement A est réalisé, et donne la fréquence de réalisation de A c) A l’aide d’un arbre pondéré, déterminer la probabilité

EXERCICES SUR LES ALGORITHMES PROBABILISTES Chapitre 10

a) Donnez un algorithme efficace pour tester si n est FPP en base a b) Donnez un algorithme probabiliste qui utilise l’algorithme précédent pour tester si n est premier, et qui ne se trompe qu’avec une probabilité inférieure à 4–k De quel type d’algorithme s’agit-il ? Si

Statistiques & probabilités avec EduPython

Statistiques & probabilités avec EduPython Tirages aléatoires : Tirer un entier entre 1 et 6 (équiprobabilité) : de = randint(1,6) Tirer un nombre selon une distribution uniforme U([0,1]) a = random() Tirer un nombre selon une distribution uniforme U([a,b]) x = uniform(a,b)

Analyse des algorithmes Chapitre 2– 02 Complexité MPSI

avec un nombre constant d’opérations de temps constant à chaque tour 3 Donc le temps d’exécution de premierprobable2(p)est un O(p) 3 5Étude expérimentale de premierprobable2 Pour p = ł p0 qk ž, avec q = 1,35, p0 = 107 et k 2[[0,20[[, on calcule T2(p) et l’on effectue ensuite une régression linéaire par moindres carrés

Professeur Probabilité

+ 1 avec probabilité p — 1 avec probabilité 1 — p Le processus se termine lorsque la particule atteint une des extrémités du segment (i e s'il existe xn avec = 0 Ou = N) 1 Ecrire un algorithme qui simule cette marche aléatoire En particulier, cet algorithme prendra en

Des probabilités avec SciLab - Gaunard

Des probabilités avec SciLab Séance de Jeudi 17 Décembre La fonction rand renvoie un nombre au hasard selon une loi de probabilité déﬁnie à l’avance Par exemple, en tapant rand(’uniform’), on indique à la machine, que chaque appel rand() simule une loi uniforme U([0;1]) Exercice 1 (Un dé à 6 faces)

Estimation des densités de probabilité par l’algorithme plug-in

Meilleure estimation des densités de probabilité L’application directe de cette méthode pour l’estimation de la probabilitéd’erreur en communication numérique est prometteuse Perspectives Extension de l’algorithme du noyau àpas optimal àla méthode du noyau difféomorphismedans le cas des densités àsupport borné