5. Assimilation des données expérimentales et des modèles : inférence bayésienne
L’inférence bayésienne propose un cadre mathématique statistique permettant d’assimiler les informations relatives à des mesures à partir d’un a priori sur la connaissance des paramètres, soit élémentaires, soit intégraux afin de réduire les incertitudes de ces paramètres et en modifier si nécessaire les valeurs.
Dans le cas des données nucléaires, il s’agit d’informations microscopiques et intégrales pour les données nucléaires et intégrales pour les paramètres neutroniques.
5.1 Principes généraux
En supposant que l'on cherche la probabilité d'obtenir les paramètres ...
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Assimilation des données expérimentales et des modèles : inférence bayésienne
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