Géostatistique et analyse de données spatialisées : de la reconstruction de signaux à la prise en compte des incertitudes dans les modèles complexes




Date(s) : 09/04/2018   iCal
14 h 00 min - 15 h 00 min

Cette présentation porte sur le développement de méthodes mathématiques d’analyse de données spatialisées dans le cadre géostatistique.

La première contribution concerne la construction de schémas de subdivision pour la reconstruction de signaux ayant un comportement hétérogène et leurs liens avec les approches de krigeage. Ce travail aboutit à l’introduction de nouvelles classes de schémas pour lesquels il est possible de relâcher la contrainte d’interpolation afin de s’adapter à la présence de non-régularités ou de bruit dans les données.

La seconde contribution traite du problème de la planification d’expériences numériques pour le raffinement local de plans dans des zones d’intérêt (zones de dépassement d’un seuil de danger par exemple). De nouveaux algorithmes de planification adaptative sont introduits. Leur construction s’appuie sur une modélisation dans le cadre des processus gaussiens et suit deux directions de recherche : le développement d’une nouvelle classe de modèles de processus gaussiens non-stationnaires exploitant notamment un couplage entre ondelettes et processus stationnaires et la proposition de nouveaux critères de planification. Plusieurs illustrations sur des applications IRSN relatives à la prise en compte des incertitudes dans des codes de calcul complexes sont fournies.

http://www.irsn.fr/FR/Larecherche/Organisation/equipes/surete-nucleaire/Limar

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