3. Régularisation et outils
3.1 Compromis biais-dispersion
3.1.1 Paramétrisation d'une fonction et effet du nombre d'inconnues recherchées
Nous nous plaçons maintenant dans le cas particulier de l'estimation d'une fonction x (t à partir de m mesures rassemblées dans un vecteur y. Ce problème est toujours mal posé car une fonction représente en fait un vecteur ayant un nombre infini de coefficients. En pratique, dans un premier temps, on projette cette fonction sur un nombre n de fonctions fk constituant...
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Régularisation et outils
Réduction de modèle par identification. Cas linéaire
Bibliographie
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