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Gaussienne

Gaussienne dans les ressources documentaires

  • Article de bases documentaires
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  • 10 oct. 2001
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  • Réf : BM7742

Soudage laser. Faisceaux lasers de puissance

que le mode est fondamental et que le faisceau est gaussien . Lorsque le système... gaussien). Au champ lointain, la distribution prend, par diffraction, la forme... . Pour les lasers à résonateur stable 1.1 , le faisceau gaussien constitue une limite inférieure ou limite... : comme diamètre de référence d’un profil gaussien. Caractéristiques longitudinales Elles se déduisent...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 oct. 2007
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  • Réf : G2960

Modélisation de la dispersion atmosphérique des odeurs

de modèles mathématiques adaptées à la problématique des odeurs (modèles gaussiens, lagrangiens et eulériens... numériques adaptés à l'étude de la dispersion atmosphérique des odeurs, à savoir les modèles gaussiens... , les modèles lagrangiens et les modèles eulériens. Modèles gaussiens Principe Dans les modèles de type... gaussien, la plupart des processus de dispersion atmosphérique sont pris en compte à l'aide...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 déc. 2009
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  • Réf : R1107

Filtrage de Kalman

'état est linéaire et les bruits d'état et de mesure sont gaussiens. Nous en déduisons ensuite le filtre de Kalman... (figure  3 ). En particulier, pour une loi a posteriori gaussienne, les estimateurs du maximum...   , on retrouve l'équation de mise à jour  . Cas d'un modèle linéaire et gaussien Si la loi a posteriori... et la loi de l'état initial sont gaussiennes, on montre que les distributions de prédiction  et de mise...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 19 déc. 2017
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  • Réf : 0589

Repérer les méthodes statistiques pertinentes pour son activité

Les données que vous utilisez dans le cadre de vos activités sont-elles suffisantes et représentatives de ce que vous souhaitez observer ? Si ce n’est pas le cas, vous risquez de prendre de mauvaises décisions. Cette fiche décrit différents cas d’utilisation courants des statistiques, en vous indiquant comment vous assurer que les données sont suffisantes, et ainsi vous rassurer quant à la qualité de vos décisions !

Amélioration des performances, Certification ISO 9001, Management intégré...

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 18 juin 2015
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  • Réf : 1437

Évaluation des incertitudes de mesure par la méthode dite de « simulation numérique »

Les résultats de mesure ne sont pas parfaits. Chaque mesure est entachée d’une erreur qu’il convient de savoir estimer. En effet, de nombreuses décisions sont directement fondées sur des résultats de mesure. Il est donc important de pouvoir maîtriser le doute que l’on a sur la valeur du mesurande caractérisé. L’incertitude que l’on associe alors à un résultat de mesure permet de fournir une indication quantitative sur la qualité de ce résultat. Cette information est essentielle pour estimer la fiabilité d’un résultat de mesure.

Avant 2008, pour estimer les incertitudes de mesure, une seule technique était à notre disposition : le GUM, basé sur la propagation des variances. Aujourd’hui, la technique de Monte-Carlo complète le GUM sous la forme d’un supplément 1. Cette technique n’est pas très complexe à mettre en place et reprend les grandes étapes du GUM.

Le GUM est en pleine évolution, la prochaine révision va complexifier l’application de celui-ci. De ce fait, la technique d’évaluation d’incertitudes par Monte-Carlo prend de plus en plus d’importance et pourrait devenir la méthode de référence.

Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.

  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 18 juin 2015
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  • Réf : 1500

Comprendre l’approche bayésienne dans le cadre de la métrologie

Vous disposez d’un élément à mesurer/analyser : cet élément peut être une cale étalon, une solution étalon, un matériau de référence, une source étalon d’un radionucléide… ou un échantillon inconnu (prélevé au sein d’un lot, d’une série, d’une production…).

Vous vous intéressez à une propriété mesurable de cet élément. Cette propriété d’intérêt pourrait être « définie à un niveau de détail suffisant pour être raisonnablement représentée par une valeur vraie par essence unique » (guide ISO/CEI 98-4 : 2013).

Avant de réaliser la mesure de cette propriété d’intérêt, vous avez déjà une connaissance « a priori » de la valeur de mesure attendue, soit par des mesures antérieures de ce même mesurande (un étalon mesuré périodiquement…), soit par des mesures antérieures d’éléments similaires (lots antérieurs réalisés dans les mêmes conditions de production avec un processus sous contrôle…), soit par des résultats de codes de calculs ou de simulation numérique…

Cette fiche présente simplement comment l’approche bayésienne permet de prendre en compte cette connaissance « a priori » lors de l’estimation de la valeur vraie du mesurande et de l’incertitude associée à cette estimation. Elle montre également l’intérêt de la prise en compte de ces informations « a priori » et les limites de cet exercice.

Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.


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