Planification et analyse d'expériences numériques : approche bayésienne (introduction, orientée vers la planification séquentielle)

Résumé : Les techniques de modélisation par processus gaussiens, ou "krigeage", occupent aujourd'hui une place centrale dans le domaine de la planification et de l'analyse des expériences numériques (en anglais : Design and Analysis of Computer Experiments). Utilisées dans un cadre de planification séquentielle d'expériences, elles permettent une exploration efficace de codes de calcul coûteux, à des fins diverses : analyse de sensibilité, optimisation, estimation de probabilités de défaillance, modélisation multi-fidélité, etc. L'exposé présentera les principaux concepts de cette branche toute jeune de la statistique, initiée par les travaux de J. Sacks et co-auteurs à la fin des années 80, en se focalisant plus particulièrement sur la planification séquentielle d'expériences pour l'optimisation (et, si le temps le permet, l'estimation de probabilités de défaillance).
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Contributor : Julien Bect <>
Submitted on : Wednesday, October 1, 2014 - 1:08:40 PM
Last modification on : Thursday, March 29, 2018 - 11:06:05 AM

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  • HAL Id : hal-01070453, version 1

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Julien Bect. Planification et analyse d'expériences numériques : approche bayésienne (introduction, orientée vers la planification séquentielle). 2013. ⟨hal-01070453⟩

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