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Generateur de nombres vraiment aleatoires

Generateur de nombres vraiment aleatoires dans l'actualité

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Generateur de nombres vraiment aleatoires dans les ressources documentaires

  • Article de bases documentaires
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  • 10 août 2014
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  • Réf : H5215

Circuits électroniques pour la génération de nombres aléatoires

Générateur de nombres vraiment aléatoires... , des laboratoires Bell, sur une machine électromécanique de génération de nombres vraiment aléatoires... générateurs de nombres pseudo-aléatoires... Deux principaux types de générateurs de nombres aléatoires existent : les générateurs pseudo...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • ARTICLE INTERACTIF
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  • 10 mars 2013
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  • Réf : R210

Processus aléatoires

X de variables aléatoires discrètes. Il suffit d’affecter au nombre d’événements e j détectés lors... de variables discrètes ou continues. Dans nombre des processus gérés par des variables aléatoires... aléatoires discrètes et continues sont introduits, puis étendus au calcul des moments et écarts types... deux variables ou plus. Pour conclure, l'intérêt porte sur les variables aléatoires corrélées. L’article...

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  • ARTICLE INTERACTIF
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  • 10 mars 2014
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  • Réf : R220

Fonctions aléatoires

aléatoire génératrice. La question de la fonction d’autocorrélation est donc étroitement reliée... L'article commence par introduire les fonctions aléatoires et l'énoncé de leurs principales... aléatoires caractérisés selon le théorème de Wiener-Kintchine. Pour conclure, un bref éclairage... sur les processus de Markov est appliqué aux variables aléatoires discrètes ou continues. Contrairement...

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  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 24 sept. 2015
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  • Réf : 0562

Comprendre et évaluer la capabilité d’un procédé de fabrication

Vous mettez en œuvre un procédé de fabrication pour élaborer un produit. Ledit procédé subit en permanence des conditions qui varient, ce qui entraîne des variations dans les caractéristiques du produit final. Par ailleurs, il ne vous est pas possible de mesurer tous les produits réalisés pour assurer la conformité de chacun. La science statistique permet, quant à elle, de quantifier, sur la base de quelques échantillons, la variation totale de la production afin de garantir qu’elle répond, pour tous les produits (ou presque) à l’exigence du client. Cette fiche introduit les concepts nécessaires à cette évaluation qui consiste à vérifier ce que nous nommons « l’aptitude du procédé » ou « capabilité du procédé ».

La vérification de l’aptitude (capabilité) du procédé de fabrication permet au fournisseur de s’assurer de sa propre capacité à satisfaire son client et, par conséquent, de ne s’engager vis-à-vis d’un client que sur des spécifications compatibles avec ses capacités réelles de production.

Amélioration des performances, Certification ISO 9001, Management intégré...

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 17 juin 2015
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  • Réf : 0587

Maîtriser la fiabilité de vos résultats de mesure et d’essais : répétabilité et reproductibilité des méthodes d’analyse

Vous êtes en charge de la qualité dans l’entreprise et vous devez vous assurer de la conformité des produits et/ou services qu’elle produit. Vous travaillez dans un laboratoire de mesure et d’essais et vous êtes impliqué dans la qualité des résultats qu’il produit.

Pour comprendre et agir dans ce sens, vous devez maîtriser non seulement les méthodes mises en œuvre par l’entreprise mais également les notions relatives à l’évaluation des incertitudes liées à la mesure. Le but de cette fiche est de décrire les connaissances minimales nécessaires pour comprendre les processus de mesure et pouvoir, le cas échéant, les améliorer.

Cette fiche traite des notions de répétabilité et de reproductibilité d’une méthode d’analyse ou de mesure.

Amélioration des performances, Certification ISO 9001, Management intégré...

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 23 sept. 2021
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  • Réf : 1437

Évaluation des incertitudes de mesure par la méthode dite de « simulation numérique »

Les résultats de mesure ne sont pas parfaits. Chaque mesure est entachée d’une erreur qu’il convient de savoir estimer. En effet, de nombreuses décisions sont directement fondées sur des résultats de mesure. Il est donc important de pouvoir maîtriser le doute que l’on a sur la valeur du mesurande caractérisé. L’incertitude que l’on associe alors à un résultat de mesure permet de fournir une indication quantitative sur la qualité de ce résultat. Cette information est essentielle pour estimer la fiabilité d’un résultat de mesure.

Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.


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