Parallélisation des algorithmes de Monte-Carlo multicanoniques

Auteur(s): Brunet, Charles
Direction de recherche: Parizeau, MarcRusch, Leslie
Résumé: Les méthodes de Monte-Carlo multicanoniques sont des techniques adaptatives de simulation numérique permettant d'estimer des distributions de probabilités complexes, particulièrement lorsque les probabilités recherchées sont extrêmement petites. Ces méthodes sont basées notamment sur les chaînes de Markov. Avec ces méthodes il est possible d'obtenir des résultats de manière beaucoup plus rapide qu'avec d'autres techniques comme le Monte-Carlo. Nous discutons ici de la parallélisation de ces algorithmes, pour en permettre l'utilisation sur un super-ordinateur. De cette manière, il deviendra possible de simuler des systèmes encore plus complexes avec davantage de précision. Dans ce mémoire, nous voyons tout d'abord des notions de base à propos de la programmation parallèle. Puis nous étudions les fondements mathématiques du Monte-Carlo multicanonique. Ensuite, nous déterminons des critères pour en estimer la performance et la précision. Enfin, nous étudions comment on peut le paralléliser afin de l'utiliser sur un super-ordinateur.
Type de document: Mémoire de maîtrise
Date de publication: 2012
Date de la mise en libre accès: 19 avril 2018
Lien permanent: http://hdl.handle.net/20.500.11794/24155
Université décernant le diplôme: Université Laval
Collection :Thèses et mémoires

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