Documents disponibles écrits par cet auteur

Identification de modèles paramétriques / Walter, Éric

Public ISBD Titre : Identification de modèles paramétriques : à partir de données expérimentales Type de document : texte imprimé Auteurs : Walter, Éric, Auteur ; Luc Pronzato, Auteur Editeur : Paris : Masson Année de publication : 1994 Collection : Modélisation, analyse, simulation, commande, ISSN 1246-8193 Importance : XX-371 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-225-84407-2 Note générale : Bibliogr. p. 345-361. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Modèles  mathématiques Systèmes  --  Identification Plan  d'expérience Statistiques  robustes Estimation  de  paramètres Optimisation  mathématique Index. décimale : 519.233 Méthodes paramétriques Résumé : La construction de modèles mathématiques à partir de données expérimentales, activité de base du chercheur et de l'ingénieur, suscite de nombreuses interrogations. Comment choisir la structure de modèles à utiliser ? Comment s'assurer avant toute mesure que ses paramètres pourront être estimés à partir des expériences envisagées ? Comment choisir un critère de qualité pour la comparaison des modèles sans se limiter au traditionnel critère des moindres carrés ? Comment prendre en compte les informations disponibles a priori et le but poursuivi ? Comment se protéger contre des données aberrantes éventuelles ? Quelles techniques utiliser pour l'optimisation du critère ? Comment évaluer les caractéristiques locales de ce dernier (gradient, Hessien) de façon simple mais exacte ? Comment échapper aux optima locaux parasites ? Comment évaluer l'incertitude sur les paramètres estimés ? Comment choisir les conditions expérimentales pour recueillir les données les plus informatives compte tenu du but poursuivi et des informations disponibles a priori ? Comment utiliser les résidus de modélisation pour tester a posteriori la cohérence des hypothèses formulées a priori ? Cet ouvrage vise à répondre à ces questions de façon aussi didactique que possible en fournissant une vision d'ensemble de la méthodologie à mettre en oeuvre. Il s'adresse aussi bien : - à l'étudiant désireux de se familiariser avec les techniques de modélisation paramétrique (de nombreux exemples élémentaires sont traités en détail) ; - à l'ingénieur ou au chercheur confronté à la pratique de la modélisation dans sa vie professionnelle (les avantages, mais aussi les limitations des méthodes décrites sont clairement indiqués); - au spécialiste du domaine, qui y trouvera en particulier une source bibliographique importante Note de contenu : Sommaire: 1. Structures de modèles 2. Critères 3. Optimiseurs 4. Incertitude sur les paramètres 5. Planification d'expériences 6. Analyse critique des résultats Identification de modèles paramétriques : à partir de données expérimentales [texte imprimé] / Walter, Éric, Auteur ; Luc Pronzato, Auteur . - Masson, 1994 . - XX-371 p. : ill. ; 24 cm. - (Modélisation, analyse, simulation, commande, ISSN 1246-8193) . ISBN : 978-2-225-84407-2 Bibliogr. p. 345-361. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Modèles  mathématiques Systèmes  --  Identification Plan  d'expérience Statistiques  robustes Estimation  de  paramètres Optimisation  mathématique Index. décimale : 519.233 Méthodes paramétriques Résumé : La construction de modèles mathématiques à partir de données expérimentales, activité de base du chercheur et de l'ingénieur, suscite de nombreuses interrogations. Comment choisir la structure de modèles à utiliser ? Comment s'assurer avant toute mesure que ses paramètres pourront être estimés à partir des expériences envisagées ? Comment choisir un critère de qualité pour la comparaison des modèles sans se limiter au traditionnel critère des moindres carrés ? Comment prendre en compte les informations disponibles a priori et le but poursuivi ? Comment se protéger contre des données aberrantes éventuelles ? Quelles techniques utiliser pour l'optimisation du critère ? Comment évaluer les caractéristiques locales de ce dernier (gradient, Hessien) de façon simple mais exacte ? Comment échapper aux optima locaux parasites ? Comment évaluer l'incertitude sur les paramètres estimés ? Comment choisir les conditions expérimentales pour recueillir les données les plus informatives compte tenu du but poursuivi et des informations disponibles a priori ? Comment utiliser les résidus de modélisation pour tester a posteriori la cohérence des hypothèses formulées a priori ? Cet ouvrage vise à répondre à ces questions de façon aussi didactique que possible en fournissant une vision d'ensemble de la méthodologie à mettre en oeuvre. Il s'adresse aussi bien : - à l'étudiant désireux de se familiariser avec les techniques de modélisation paramétrique (de nombreux exemples élémentaires sont traités en détail) ; - à l'ingénieur ou au chercheur confronté à la pratique de la modélisation dans sa vie professionnelle (les avantages, mais aussi les limitations des méthodes décrites sont clairement indiqués); - au spécialiste du domaine, qui y trouvera en particulier une source bibliographique importante Note de contenu : Sommaire: 1. Structures de modèles 2. Critères 3. Optimiseurs 4. Incertitude sur les paramètres 5. Planification d'expériences 6. Analyse critique des résultats

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Etat_Exemplaire
048981	519.233 WAL	Papier	Bibliothèque Centrale	Mathématiques	Disponible	En bon état