Application De La Simulation Num Rique Directe Par La M Thode De Monte Carlo

Rarefied Gas Dynamics

Advances in Kinetic Theory and Continuum Mechanics

This volume contains the proceedings of the symposium held on Friday 6 July 1990 at the University Pierre et Marie Curie (Paris VI), France, in honor of Professor Henri Cabannes on the occasion of his retirement. There were about one hundred participants from nine countries: Canada, France, Germany, Italy, Japan, Norway, Portugal, the Netherlands, and the USA. Many of his past students or his colleagues were among the participants. The twenty-six papers in this volume are written versions submitted by the authors and cover almost all the fields in which Professor Cabannes has actively worked for more than forty-five years. The papers are presented in four chapters: classical kinetic theory and fluid dynamics, discrete kinetic theory, applied fluid mechanics, and continuum mechanics. The editors would like to take this opportunity to thank the generous spon sors of the symposium: the University Pierre et Marie Curie, Commissariat a l'Energie Atomique (especially Academician R. Dautray and Dr. N. Camarcat) and Direction des Recherches et Etudes Techniques (especially Professor P. Lallemand). Many thanks are also due to all the participants for making the symposium a success. Finally, we thank Professor W. Beiglbock and his team at Springer-Verlag for producing this volume.

Statistique - Estimation des incertitudes - Cours et applications en langage Python

L’ouvrage fait un point sur l’ensemble des méthodes pour aider à la compréhension des techniques d’estimation des incertitudes. Il analyse leurs avantages et faiblesses respectifs avec des exemples simples. Il est divisé en deux parties distinctes : les méthodes basées sur la dérivée et la statistique descriptive. Sont décrits les éléments de statistique descriptive nécessaires, la méthode classique du GUM, les méthodes basées sur l’inférence bayésienne et les corrélations entre les données expérimentales.les méthodes stochastiques. Sont décrits la propagation des incertitudes par la méthode de Monte-Carlo, l’analyse de sensibilité aux grandeurs d’entrée, la méthode de chaos polynomial et le couplage de ces méthodes avec l’inférence bayésienne. Le dernier chapitre traite de la propagation des incertitudes dans un code de calcul. Des exemples variés sont traités en langage Python. Ils permettent d’appliquer et de comparer les méthodes. Les corrections des exercices proposés sont disponibles sur le site de l'auteur.