La demande pour des aimants supraconducteurs toujours plus performants pose plusieurs questions quant à la faisabilité de leur design et les marges qu'il faut considérer pour les construire. L’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs offre aujourd’hui un support qui nous permet d’aborder plusieurs sujets différents dans la même simulation et de réaliser des études paramétriques. Toutefois, lorsque des cas complexes doivent être traités, avec des dizaines de paramètres qui eux-mêmes présentent des incertitudes, faire simplement varier chaque paramètre dans la simulation n’est pas une solution envisageable.
Lors de ce séminaire seront présentées les grandes lignes de fonctionnement de la méthode Monte Carlo pour les études multiparamétriques et des Algorithmes Génétiques pour les problèmes de minimisation, ainsi que des éléments de statistique inférentielle et de probabilité pour analyser les résultats des études et les comprendre en préservant un esprit critique.
