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Caractéristiques du livre :
- Auteur: Eric Walter, Pronzato
- Editeur: Dunod
- Date de parution: 1er Décembre 1997
- Format: Broché
- Dimensions: 16 cm x 24 cm x 2 cm
- Nombre de pages:
- Prix indicatif: 37,05 € - Acheter ce livre sur Amazon.fr



Quatrième de couverture

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.




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