Présentation
RÉSUMÉ
Les différentes composantes de l’erreur d’estimation rencontrées lorsque l’on cherche à résoudre un problème d’inversion de mesures sont présentées. Quelques approches permettant d’évaluer et de maîtriser ces dernières sont passées en revue. Le cas particulier de l’estimation de fonction, préalablement paramétrisée, est étudié en introduisant et détaillant plusieurs techniques de régularisation permettant d’atteindre un compromis nécessaire entre dispersion et biais de l’estimation. L’étude des erreurs dues aux paramètres supposés connus et la présentation de la philosophie et de l’intérêt des méthodes bayésiennes terminent cet article.
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Lire l'articleAUTEUR(S)
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Denis MAILLET : Professeur émérite. Université de Lorraine (UL) - Laboratoire d’Énergétique et de Mécanique Théorique et Appliquée (LEMTA) – CNRS et UL
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Yvon JARNY : Professeur émérite. Université de Nantes - Laboratoire de Thermique et énergie de Nantes (LTeN) – UMR CNRS 6607 Nantes
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Daniel PETIT : Professeur émérite. École Nationale Supérieure de Mécanique et d’Aérotechnique (ISAE-ENSMA) - Institut P’ UPR CNRS 3346 Département Fluides, Thermique, Combustion – Poitiers
INTRODUCTION
Ce dossier est le dernier d’une série de trois, intitulée « Problèmes inverses en diffusion thermique ». On a vu dans les dossiers
Les symboles et notations de cet article sont repris du
tableau 1 de l’article
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MOTS-CLÉS
Erreurs d'estimation | Régularisation | Décomposition en valeurs singulières | Estimation de Bayes
VERSIONS
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- Version archivée 1 de juil. 2011 par Denis MAILLET, Yvon JARNY, Daniel PETIT
DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)
RÉFÉRENCE BIBLIOGRAPHIQUE
Problèmes inverses en diffusion thermique - Outils spécifiques de conduction inverse et de régularisation
Différentes composantes de l’erreur d’estimation et analyse des résidus
Sources bibliographiques
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