Using the Monte-Carlo method to analyze experimental data and produce uncertainties and covariances - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Using the Monte-Carlo method to analyze experimental data and produce uncertainties and covariances

Greg Henning
Marc Dupuis
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Stephane Hilaire
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Pascal Romain
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Cyrille de Saint Jean
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Roberto Capote
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Marian Boromiza
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Adina Olacel
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Alexandru Negret
  • Fonction : Auteur
Catalin Borcea
  • Fonction : Auteur
Arjan Plompen
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Carlos Paradela Dobarro
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Markus Nyman
  • Fonction : Auteur
Jean-Claude Drohé
  • Fonction : Auteur
Ruud Wynants
  • Fonction : Auteur

Résumé

The production of useful and high-quality nuclear data requires measurements with high precision and extensive information on uncertainties and possible correlations. Analytical treatment of uncertainty propagation can become very tedious when dealing with a high number of parameters. Even worse, the production of a covariance matrix, usually needed in the evaluation process, will require lenghty and error-prone formulas. To work around these issues, we propose using random sampling techniques in the data analysis to obtain final values, uncertainties and covariances and for analyzing the sensitivity of the results to key parameters. We demonstrate this by one full analysis, one partial analysis and an analysis of the sensitivity to branching ratios in the case of (n,n’γ) cross section measurements.
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epjconf_nd2023_01045.pdf (2.47 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04124948 , version 1 (02-10-2023)

Identifiants

Citer

Greg Henning, Maëlle Kerveno, Philippe Dessagne, François Claeys, Nicolas Dari Bako, et al.. Using the Monte-Carlo method to analyze experimental data and produce uncertainties and covariances. 15th International Conference on Nuclear Data for Science and Technology (ND2022), Jul 2022, Online Conference, United States. pp.01045, ⟨10.1051/epjconf/202328401045⟩. ⟨hal-04124948⟩
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