Le RNG en simulation : quels impacts ?

Dans certains calculs, un générateur de nombres pseudo-aléatoires mal choisi suffit à fausser des résultats pourtant issus d’algorithmes réputés fiables. La même simulation, répétée avec différents générateurs, aboutit parfois à des écarts significatifs, sans que l’utilisateur ne s’en doute.

Des modèles utilisés en recherche scientifique ont déjà produit des conclusions erronées à cause d’un biais introduit par un générateur défectueux. …

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