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    Archived pages: 45 . Archive date: 2012-12.

  • Title: GdR MASCOT-NUM - Home [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: .. Top.. Home.. Events and News.. Annual GdR Meetings.. Other events.. News.. Internal meetings.. Organization.. Commitees Partners.. Working groups.. Scientific dissemination.. Publications.. Software.. Benchmarks.. Training.. Community.. Announcements.. Jobs, theses, internships.. Users list.. Links.. Private area.. Login | Register.. Old revisions.. Recent changes.. Sitemap.. GdR MASCOT-NUM - Home.. Joint MASCOT-SAMO Conference, University of Nice, July, 1st-4th, 2013 - Abstract submission is opened:.. Page Web.. Special issue on computer experiments.. des Annales de la Faculté de Sciences de Toulouse, 21(3), 2012.. MASCOT Blog.. Workshop TYCHE.. R et diffusion web.. MASCOT-SAMO 2013 (flyer).. Ecole de printemps ASPEN (rappel).. Atelier "Méthodes de rééchantillonnage et applications".. The GDR MASCOT-NUM is a.. French Research Group dealing with stochastic methods for the analysis of numerical codes.. Its main objective is to coordinate research efforts in this scientific area, which is often called.. design, modeling and analysis of computer experiments.. Its activities involve many techniques of applied mathematics.. More specifically, it concerns statistics, probability, computer science, numerical analysis, operational research, mathematical physics, ….. Registration:.. Users interested in our activities are encouraged to.. register.. You will be added to the GdR MASCOT-NUM mailing list (from which you can unsubscribe at any time), and will be able to contribute to this collaborative website by editing its pages and share useful and relevant information.. More details can be found in the.. MASCOT user guide.. (restricted to MASCOT users).. Main objectives :.. The increase of computing power makes it possible to run many complex computer simulation codes.. To modelize physical reality, these programs need a large number of input variables and can furnish as output a huge amount of results.. Such simulation results thus become difficult to analyze.. In order to measure the  ...   to propose some innovative solutions.. La croissance de la puissance des moyens de calcul permet de mettre en oeuvre des codes de simulation de plus en plus complexes.. Pour approcher la réalité des phénomènes physiques, ces codes nécessitent un grand nombre de variables d entrée et délivrent de nombreuses variables en sortie.. Pour mesurer la variabilité des sorties et connaître l influence des diverses variables d entrée, il est nécessaire d explorer l espace des variables d entrée.. La dimension de cet espace (de l ordre d une dizaine à plusieurs centaines) rend une exploration exhaustive impossible.. Pour passer outre cette impossibilité, il faut définir des stratégies fondées sur une connaissance partielle des variables.. L utilisation de modèles stochastiques permet de rendre compte des dépendances à divers niveaux de complexité et autorise la mise en oeuvre de plans d expériences.. Ces modèles sont aussi bien adaptés à des études plus locales comme l analyse de sensibilité.. Le but des journées et ateliers organisés par le GDR est d échanger des informations sur ce thème entre chercheurs des milieux industriels et universitaires, et de tenter d établir un état de l art en ce domaine.. Le GDR a aussi comme objectif de faire émerger des problèmes mathématiques en amont de cette thématique.. Ces recherches devront être motivées par des problèmes d origines appliquées ou industrielles.. Les synergies de travail entre chercheurs issus de laboratoires variés devraient permettre de proposer des solutions innovantes à ces problèmes.. Webmasters.. Bertrand Iooss.. (EDF R D Chatou, France).. Alexandre Janon.. (Laboratoire Jean Kuntzmann, Université Grenoble I, et ISFA Université Lyon 1, France).. Julien Bect.. (SUPELEC, France).. Nathalie Villa-Vialaneix.. (Université de Perpignan Via Domitia SAMM, Université Paris 1, France)..

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  • Title: Rencontres annuelles du GDR - Annual GDR Meetings [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: Rencontres annuelles du GDR - Annual GDR Meetings.. July 2013.. Joint MASCOT-SAMO Conference, organized by Univ.. Nice, EDF and JRC Ispra in Nice, July 1st, 2nd, 3rd and 4th -.. March 2012.. The GDR meeting will be organized by CEA/DAM Ile de France in Bruyères-le-Châtel, March 21th, 22th and 23th -.. March 2011.. The GDR meeting, organized by Univ.. Joseph Fourier in Villard de Lans (France), March 23th, 24th and 25th -..  ...   18th and 19th.. March 2009.. GDR meeting, organized by EADS in Paris (France), March 18th, 19th and 20th.. March 2008.. “Approches stochastiques pour la sûreté”, GDR meeting organised by CEA in Cadarache (France).. March 2007.. GDR meeting organised by IFP in Lyon (France).. February 2006.. “Planification d expériences et analyse d incertitudes pour les gros codes numériques : Approches Stochastiques”,.. organized by Laboratoire de Probabilités et Statistique, Université Paul Sabatier, Toulouse, France..

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  • Title: Events [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: Events.. 2013.. May, 21-25th:.. Seventh International Workshop on Simulation.. , Alma Mater Studiorum University of Bologna, Rimini, Italy.. website.. May, 19-24th: special session on.. continuous deterministic global optimization.. at the next conference of the International Society for Structural and Multidisciplinary Optimization (.. WCSMO10.. , Orlando, Florida).. Abstract submission deadline (500 words): January 15th.. List of expected topics.. April, 7-13th: École de printemps.. Analyse de sensibilité, propagation d incertitudes et exploration numérique de modèles en sciences de l environnement.. (Les Houches, France).. Date limite d inscription : 30 novembre 2012.. Site web.. March, 28:.. Journée thématique MASCOT-NUM.. , organized by Laurence Viry et Christophe Picard, Maison Jean Kuntzmann Campus Saint Martin d Hères, Grenoble -.. Quantification d incertitude et calcul haute performance.. -.. 2012.. December, 17-19th: Colloque National d Assimilation de données (CNA 2012) - Nice - organisé par l action MANU (méthodes MAthématiques et NUmériques).. Dates importantes : Soumission des propositions de communications libres jusqu au 1er octobre 2012 Inscription (gratuite) jusqu au 15 novembre 2012.. Plus d informations sur.. le site web du colloque.. December, 6-7th:.. , “Modélisations Stochastiques en Grande Dimension pour la Propagation et la Quantification des Incertitudes en Mécanique”.. Institut Curie, Paris.. Inscription gratuite mais obligatoire.. Programme et informations sur.. le site web.. November, 29th: Journée « Gestion des incertitudes en mécanique », organisée par l’IFMA et Phimeca Engineering avec le concours du GST « Mécanique Probabiliste » de l AFM.. IFMA, Clermont-Ferrand.. PDF.. November, 29th: Soutenance de thèse de Nathalie Saint-Geours « Analyse de sensibilité de modèles spatialisés: application à l analyse coût-bénéfice de projets de prévention du risque d inondation.. », Montpellier.. Détails.. November, 16th: Soutenance de thèse de Jean-Yves TISSOT « Sur la décomposition ANOVA et l estimation des indices de Sobol.. Application à un modèle d écosystème marin.. », Grenoble.. November, 15th: Soutenance de thèse d Alexandre JANON « Analyse de sensibilité et réduction de dimension, application à l océanographie.. November, 15th: 1/2 Journée « Événements rares » - Oneira, Palaiseau -.. plaquette (PDF).. November, 13th: Journées techniques du LNE - Paris - Evaluation des incertitudes de mesure méthode de Monte-Carlo.. Page Web.. November, 12th: Soutenance de thèse de Ekaterina SERGIENKO « Adapted reservoir characterization for monitoring and uncertainty analysis of CO2 storage », IFPEN, Rueil-Malmaison -.. resumé.. - pour assister à la soutenance, prière d envoyer un email à.. Daniel Busby.. October, 22th: Journée thématique organisée par la SFdS sur « Statistique décisionnelle et ingénierie sous incertitudes… dans les pas de Jacques Bernier » (IHP, amphi Hermite) -.. inscription (gratuite).. October, 11th: Soutenance de thèse de Xuan-Hung DANG « Identification de la variabilité spatiale des champs de contraintes dans les agrégats polycristallins et application à l approche locale de la rupture », Université  ...   « Some new trends in kriging », organisée par le projet ANR COSTA BRAVA pour la venue de Michael Stein (University of Chicago) en France, Université Paul Sabatier, Toulouse -.. June, 21th: Seminar of the group “Environment” of MASCOT-NUM, with.. Michael Stein.. as a special guest, AgroParisTech, Amphi Risler, Paris.. May, 17, working.. meeting.. (IHP, amphithéâtre Hermite from 9h30 to 18h + room 201 from 14h to 18h).. March, 23-25: the.. GDR meeting.. will be organized by INRIA Rhône Alpes in Villard de Lans (France).. January 13: Seminar Ondes Incertitudes,.. program.. , IHP, Paris - presentations available on this.. 2010.. December 3: seminar.. GdR speaks to GdR.. , IHP, Paris.. Each coordinator of the working groups (Design of experiments, response surfaces, uncertainty analysis, industrial problems, environmental problems) will present GdR results on his/her theme.. June 29: Workshop OPUS, SFdS MASCOT-NUM, Propagation d’incertitudes, estimation de quantiles rares et de très faibles probabilités de défaillance, IHP, Paris.. lien.. May, 4th: working.. March, 17-19: the GDR meeting is organized by INRA in Avignon (France).. 2009.. November, 19th: common.. between GdR MASCOT-NUM and “Uncertainty Group” of IMdR.. This meeting aims to present to pre-doctorate students:.. the jobs in the field of statistics and stochastics in industry,.. the GdR thesis subjects for the 2010 session.. October, 2nd: first newsletter of the GdR.. mascot_infos1_oct09.. pdf.. July, 20-24th: 2 sessions devoted to “Computer experiments” organized by the GdR (A.. Antoniadis and F.. Gamboa) at.. EMS 2009 Conference.. July, 1st-3rd: session devoted to “High dimensions” organized by the GdR at.. ENBIS-EMSE 2009 Conference.. May, 6th: working thesis.. The goal is to create cooperations between GDR members, for example under thesis co-directions beginning in 2010.. March, 18-20: the GDR meeting has be organized by EADS in Paris (France).. 2008.. December, 16th: common.. the GdR thesis subjects for the 2009 session.. November, 20th: we propose that the MASCOT contributors use their affiliation to the “GdR MASCOT-NUM” when using HAL system for registering their publications.. Therefore, these publications will appear automatically in the.. publication.. page.. September: the new site is a Wiki site.. http://www.. dokuwiki.. org/dokuwiki.. and.. Mathieu Feraille.. are the webmasters.. Interested researchers can subscribe and become a user/contributor of this site, in order to post some news and links on the following pages : Benchmarks, Publications, Announcements, Job/thesis/training and Links.. June, 15-19th: session “Experimental design for simulation models” organized by the GdR (L.. Pronzato) at the 6th International Conference on Inverse Problems in Engineering: Theory and Practice.. April: a working meeting hold on april 2nd at IHP Paris.. This meeting aims to create cooperations between GDR members, under thesis co-directions beginning in 2009 (.. ).. March 2008: “Approches stochastiques pour la sûreté”, GDR meeting organised by Commissariat à l Energie Atomique, Cadarache..

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  • Title: News [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: GdR newsletters.. If you want to receive the newsletter by e-mail, please fill the.. form.. Newsletter archives:.. April 2012.. october 2011.. april 2011.. october 2010.. april 2010.. october 2009.. GdR blog.. http://mascot-num.. blogspot.. com.. RSS feed.. Latest news.. Published on: Wed, 28 Nov 2012 13:16:00 CET by Julien Bect.. Le.. workshop TYCHE.. , portant sur la "Modélisations Stochastiques en Grande Dimension pour la Propagation et la Quantification des Incertitudes en Mécanique", aura lieu du 6 au 7 décembre à l'Institut Curie (Paris).. L'inscription est gratuite mais obligatoire.. Published on: Fri, 16 Nov 2012 14:38:00 CET by Yann Richet.. Quelques nouveautés de l'environnement R pour la publication web, statique ou animée.. la syntaxe.. RMarkdown.. depuis l'environnement Rstudio, ce n'est pas vraiment une nouveauté récente, mais je tiens à souligner le confort d'utilisation du concept:.. écrivez vos rapport dans une.. syntaxe wiki.. (facile à apprendre),.. incluez du.. latex.. si besoin,.. du.. code R.. (y compris des.. plots.. ,.. et compilez le tout en une page HTML :.. = présentation ici :.. rstudio.. com/ide/docs/authoring/using_markdown.. dans le même esprit, mais pour créer des présentations (presque) aussi simplement qu'avec.. PowerPoint..  ...   ou commerciales.. = démonstration ici :.. http://glimmer.. com/winston/heightweight/.. = informations ici :.. com/shiny/.. Published on: Wed, 14 Nov 2012 10:13:00 CET by Julien Bect.. Le flyer de la conférence MASCOT-SAMO 2013 est disponible sur le site web du GdR :.. Voir aussi : la.. page officielle de la conférence.. Published on: Wed, 14 Nov 2012 09:12:00 CET by Julien Bect.. Les inscriptions pour l'.. école de printemps ASPEN.. (Analyse de sensibilité, propagation d'incertitudes et exploration numérique de modèles en sciences de l'environnement), organisée par Clémentine Prieur, Hervé Monod, Robert Faivre et Laurence Viry, sont maintenant ouvertes.. Les cours sont susceptibles d'être acceptés comme formation scientifique pour les doctorants.. Voici les informations principales :.. Lieu: Les Houches, France.. Dates: 7-13 avril 2013.. Date limite pour s'inscrire: 30 novembre 2012.. Toutes les informations sur le programme et les modalités d'inscription sont disponibles sur le site.. http://aspen.. forge.. imag.. fr.. Published on: Sun, 28 Oct 2012 14:52:00 CET by Julien Bect.. Un atelier sur le thème ".. Méthodes de rééchantillonnage et applications.. " est organisé les 29 et 30 nombre à l'IHP par la SFdS.. En savoir plus..

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  • Title: Organisation committee meetings [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: Organisation committee meetings.. Committee meetings reports:.. 09/07/12 Grenoble.. 05/10/11 Solaize.. 02/12/10 Paris.. 28/06/10 Solaize.. 17/03/10 Avignon.. 19/11/09 Paris.. 12/06/09 Solaize.. 19/03/09 Paris.. 07/01/09 Solaize.. 14/11/08 Solaize.. 09/01/08 Solaize..

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  • Title: Commitees & GDR Partners [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: Commitees GDR Partners.. You can also see the.. commitees and partners of the GDR from 2008 to 2011.. Table of Contents.. Administrative rattachments.. GDR Coordinators.. Scientific committee.. Organizing committee.. Working group coordinators.. GDR Partners.. Administrative rattachments.. CNRS.. research entity (France), emanating from the.. INSMI.. (Mathematical sciences and its interactions) institute.. GDR Coordinators.. Clémentine Prieur.. (Université Joseph Fourier, Grenoble, France).. (Electricité de France, R D, Chatou, France).. Fabien Mangeant (EADS IW, Suresnes, France).. Scientific committee.. Jean-Marc Azaïs.. (Université Paul Sabatier, Toulouse, France).. Gérard Biau.. (Université Paris VI, France).. Pierre Del Moral.. (INRIA Bordeaux-Sud Ouest, France).. Fabrice Gamboa.. Josselin Garnier.. (Université Paris VII, France).. Olivier Le Maître.. (CNRS).. Luc Pronzato.. (I3S, CNRS Sophia Antipolis, France).. Christophe Prud hommme.. Bruno Sudret.. (Ecole des Ponts ParisTech).. Emmanuel Vazquez.. (SUPELEC, Gif sur Yvette, France).. Organizing committee.. Mark Asch.. (Université de Picardie, France).. Sébastien Da Veiga (IFPEnergiesnouvelles, Rueil-Malmaison, France).. (EDF R D, Chatou, France).. Fabien Mangeant (EADS IW, France).. Amandine Marrel (CEA Cadarache, France).. Hervé Monod.. (INRA Jouy-en-Josas, Département MIA, France).. Anthony Nouy.. (Ecole Centrale de Nantes, France).. Olivier Roustant.. (École des Mines de Saint Étienne, France).. (Université de Perpignan, France).. François Wahl (IFPEnergiesnouvelles, Solaize, France).. Working group coordinators.. Design of numerical experiments: Luc Pronzato Emmanuel Vazquez.. Uncertainty and sensitivity analyses: Fabrice Gamboa Bruno Sudret.. Computer code approximation via metamodels: Anthony Nouy  ...   Appliquée).. DCPS.. (Département Conception et évaluation des Performances des Systèmes).. Laboratoires publics.. Institut Camille Jordan de Lyon.. Laboratoire Jean Kuntzmann (Grenoble).. Institut de Mathématiques de Toulouse.. Institut Mathématiques et Modélisation.. - Université Montpellier 2.. Statistique Analyse Modélisation Multidisciplinaire (SAMM).. - Université Paris 1.. Laboratoire MAS.. (Mathématiques appliquées aux systèmes) - Ecole Centrale Paris.. Institut de Mathématiques de Bordeaux.. Laboratoire en Sciences et Technologies de l’Information.. , Equipe.. CROCUS.. (Calcul de Risque, Optimisation et Calage par l Utilisation de Simulateurs) - Ecole des Mines de St-Etienne.. Laboratoire Informatique, Signaux et Systèmes de Sophia-Antipolis (I3S).. Département Signaux Systèmes Electroniques (SSE).. , E3S (Equipe Supélec Sciences des Systèmes) - SUPELEC.. Département MIA.. (Mathématique et Informatique Appliquées) - Institut National de Recherche Agronomique (INRA).. Unité MIA Toulouse.. Unité MIA Jouy.. Unité BIA Toulouse.. Département BioSP.. - Institut National de Recherche Agronomique (INRA).. Laboratoire de Mécanique de Rouen.. Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée.. - Université Pierre et Marie Curie.. Laboratoire Amiénois des Mathématiques Fondamentales et appliquées (LAMFA).. - Université de Picardie.. Laboratoire J.. A.. Dieudonné.. - Université de Nice Sophia Antipolis.. Institut de Recherche en Génie et Mécanique (GeM).. - Ecole Centrale de Nantes.. Laboratoire de l Informatique du Parallélisme.. - Ecole Normale Supérieure de Lyon.. Companies.. EADS Suresnes.. EDF R D.. SOFTIA Ingénierie.. ALTRAN.. Phimeca.. Orange Labs.. NUMTECH.. Michelin..

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  • Title: Working groups of GDR [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: Working groups of GDR.. Design of numerical experiments.. Computer code approximation via metamodels.. Uncertainty and sensitivity analyses.. Industrial problems.. Environmental problems.. Software aspects.. Design of numerical experiments.. Coordinators :.. (Université Nice Sophia Antipolis, France) and.. The extensive use of numerical simulations opens the ways for new types of experimentations and designs of experiments: more intensive explorations become possible, more hazardous configurations can be tested and, hopefully, better understanding and optimized responses can be achieved together with more accurate statements about risk and failures.. At the same time, complex simulations require long computations, which sets a limitation on what can be learnt in reasonable time.. The domain of design and analysis of computer experiments aims at defining what should be chosen for the inputs of a numerical model in order to achieve a prescribed objective.. In particular, one may want to: (i) predict the behavior of a numerical model from the results of a small number of runs; (ii) optimize the response of a numerical model; that is, determine the values of inputs corresponding, for example, to the highest performance or smallest cost; (iii) estimate the variability of a response as a function of that of the inputs (also known as sensitivity analysis); (iv) estimate a probability of failure in presence of uncertainties when some inputs are randomized with a given probability measure.. Whereas space-filling designs are commonly used for the first objective, different types of designs may be more relevant in other situations.. Sequential strategies (or active learning) that construct a model of the numerical simulator step by step, are especially attractive.. The topics considered in this Working Group cover the definition of design criteria related to a given objective, the construction of efficient algorithms for the determination of optimal experiments, the investigation of asymptotic properties of designs, the construction of designs for dealing with simulators with several levels of predictive accuracy.. Experiments for real physical systems, where in general purely random errors corrupt the observations, are also considered.. Avec l usage de plus en plus répandu des outils de simulation numérique et de planification d expériences, de nouvelles possibilités d expérimentation voient le jour : il devient ainsi possible d explorer plus intensivement les configurations possibles pour un système, y compris des configurations dangereuses.. Ces nouvelles possibilités d exploration permettent d une part de mieux comprendre les phénomènes physiques en jeu et d autre part d obtenir des configurations optimisées.. Dans le même temps, le recours à des simulations complexes est souvent synonyme de calculs longs, ce qui fixe une limite à ce qu on peut apprendre en un temps raisonnable.. Le domaine de la conception et de l analyse d expériences numériques vise à définir quelles sont les expériences numériques à réaliser afin d atteindre un objectif prescrit.. En particulier, on peut vouloir : (i) prévoir le comportement d un modèle numérique à partir d un petit nombre de simulations ; (ii) optimiser la réponse d un modèle numérique, par exemple pour obtenir une performance maximale ou un coût minimal ; (iii) quantifier la variabilité de la réponse d un modèle en fonction de celle des entrées (on parle aussi d analyse de sensibilité) ; (iv) estimer une probabilité de défaillance d un système en présence d incertitudes sur les entrées du modèle.. Les techniques classiques de remplissage d espace sont couramment utilisées pour le premier objectif.. Cependant, il est sans doute plus pertinent d envisager d autres techniques pour les autres cas.. Ainsi par exemple, les stratégies séquentielles (ou d apprentissage actif) qui construisent un modèle d un simulateur numérique étape par étape sont particulièrement attrayantes.. Les thèmes abordés dans ce Groupe de Travail comprennent le problème de la définition de critères de planification liés à un objectif donné, la construction d algorithmes efficaces pour la détermination d expériences optimales, l étude des propriétés asymptotiques de plans d expériences, la planification d expériences pour des simulateurs numériques comportant plusieurs niveaux de prédictivité réglable.. Le problème de la planification d expériences dans le cas de systèmes physiques réels, où des erreurs purement aléatoires peuvent corrompre les observations, est également considéré.. Computer code approximation via metamodels.. (Université Paris VII, France) and.. Statistical techniques or stochastic numerical methods can be used to build approximations of expensive computer codes.. These statistical approximations, or metamodels, or response surfaces, are computationally cheap and they can then be used to replace the actual computer codes to tackle problems such as uncertainty analysis, sensitivity analysis, probabilistic inverse problems or multiobjective optimization.. A wide variety of response surfaces exist: linear, polynomial, spline-based, fitted with neural networks or with kernel functions lying in Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS) like SVM, kriging functions or Gaussian processes (bayesian framework).. Each model is more or less well-suited to the different practical problems.. However, applications to real and/or industrial problems raise several problems: • What can we do when the number of input variables is really large? • How to simultaneously deal with several output variables? • How can we deal with multi scale-problems? • How to consider the anisotropy problems? • What can we do when the code outputs are curves (functional data)?.. Il est possible d utiliser des techniques statistiques ou des méthodes numériques stochastiques pour construire des approximations de codes numériques coûteux.. Ces approximations statistiques, ou métamodèles, ou surfaces de réponses, sont peu coûteuse et peuvent alors être utilisés pour remplacer les vrais codes pour résoudre des problèmes du  ...   uncertainty and sensitivity analysis.. Within this group, the first goal is to guarantee the applicability and the transfer of the previous scientific techniques to current difficulties encountered by industrial practitioners.. On the other hand, the different industrial partners will propose current challenges to the scientific community.. This concerns for example: high dimensionality, computational times, coupling between different codes, scarcity of observational data, special repartition in the space of the factors.. Workshops and dedicated sessions will be organised to ease a fruitful dialog between the different communities.. Ce thème a pour objectif de garantir l application des techniques précédentes à des difficultés réellement rencontrées dans le monde industriel.. La taille des problèmes, les temps de calcul, le couplage des codes sont autant de circonstances compliquant la mise en oeuvre des algorithmes.. La rareté des données expérimentales, ou leurs répartitions particulières dans l espace des facteurs conduisent également à des difficultés de résolution.. Enfin, face à une réalité complexe étudiée de plus en plus finement, les modèles eux-mêmes sont questionnables.. En problématiques industrielles, on s attachera principalement à bien poser les problèmes, et à rendre compte des solutions mises en oeuvre.. Le format des ateliers devrait permettre une interaction particulièrement fructueuse et féconde, puisqu au cours de ces sessions, des problèmes amenés par des industriels seront examinés en détail.. Environmental problems.. (Université Joseph Fourier, Grenoble, France) and.. (INRA, France).. The scientific backdrop of this working group is the design, modelling and analysis of complex models and/or forecasting systems for environmental applications: climate change, regional forecasting systems for the ocean and the atmosphere, evolution of air and water quality, agri-environment interactions, … The overall applicative aim is to contribute to a better understanding, forecasting and possibly control of such systems.. A number of specific features may arise in such applications :.. A fundamental aspect of many geophysical phenomena is the strong interactions between scales (spatial and temporal), and the associated cascade of energy, which of course complicates their modelling.. An additional source of complexity may arise when the stochastic nature of some parts of the systems cannot be neglected, in particular when rare and extreme events must be detected and allowed for.. Most of the time, the model is discretized over a huge grid (sometimes with millions of points).. We need therefore to perform efficient model reduction methods, in particular to be able to implement a sensitivity analysis on these models.. Moreover, forecasting systems often combine different sources of information (numerical model, direct observations, statistics, images…) with the help of data assimilation techniques.. Such techniques improve the forecasting skill of the system, but make it more complex to analyze.. Performing and studying models which take into account the spatio-temporal dynamic of the phenomena is of great importance.. Such models often involve functional inputs and/or outputs.. Various methods should be developed in that sense.. The development of efficient methods to study environmental problems requires taking these features into account, a goal which implies pluridisciplinarity.. A key aspect of this working group is namely to gather specialists from different domains, coming either from the applied mathematics world (numerical tools, stochastic point of view, data base management), or from the many fields of expertise associated with environment applications (in particular geophysicists, biophysicists, hydrologists, …).. Les intérêts scientifiques de ce groupe de travail sont la conception, la modélisation et l analyse de modèles complexes et/ou de modèles de prévision dans un contexte environnemental : changement climatique, systèmes régionaux de prévision pour l océan et l atmosphère, évolution de la qualité de l air et de l eau, interactions entre agriculture, environnement, et biodiversité, … L objectif est de contribuer à la compréhension, la prévision et éventuellement au contrôle de tels systèmes.. Lorsqu on s intéresse à de telles applications, on voit apparaître un certain nombre de problèmes spécifiques : * L un des aspects fondamentaux pour l étude des phénomènes géophysiques est la prise en compte des interactions spatio-temporelles souvent considérables, pouvant entrainer de surcroît des manifestations de cascade d énergie.. * Une source supplémentaire de complexité peut surgir quand la nature stochastique de certaines parties des systèmes ne peut pas être négligée, en particulier quand des événements rares et/ou extrêmes doivent être détectés et pris en compte.. * La plupart du temps, les modèles sont discrétisés sur des grilles gigantesques (parfois de plusieurs millions de points).. C est pourquoi il faut développer des méthodes de réduction efficaces, en particulier pour être capable ensuite de réaliser une analyse de sensibilité.. * De plus, les systèmes de prévision combinent souvent des sources d information de différentes natures (modèles numériques, observations directes, données statistiques, images, …) à l aide de techniques d assimilation de données, ce qui rend ces systèmes encore plus difficiles à analyser.. * L étude et la mise au point de systèmes prenant en compte la dynamique spatio-temporelle est très important.. Il peut être judicieux de travailler avec des systèmes à entrées et/ou sorties fonctionnelles pour la modélisation de cette dynamique.. Le développement de méthodes efficaces pour étudier les problèmes environnementaux nécessite de prendre en considération les problèmes soulevés ci-dessus.. Un aspect clef de ce groupe de travail est de réunir des spécialistes de différents domaines des mathématiques appliquées (numériciens, spécialistes de l aléatoire, gestion de bases de données), mais aussi des experts des différents champs d applications impliqués (géophysiciens, biophysiciens, hydrologistes, …).. Software aspects.. (Université Joseph Fourier, Grenoble, France) and Anne Dutfoy (EDF R D, France)..

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  • Title: Publications [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: You can post here some links about scientific documents: tutorials, thesis, journal articles (be careful about copyright), preprints of your papers, … You can send a document to this web site (using the “Add Images” icon).. However, for storage reasons we prefer you make a link with a document posted in another web site.. For example, you can use the.. HAL system.. Please, in each year section, put them in alphabetic order.. Journal special issues from MASCOT-NUM.. GdR MASCOT-NUM articles.. PhD Theses.. Habilitation theses (HDR).. Books, chapters of books.. Other journal special issues.. Journal special issues from MASCOT-NUM.. Annales de la Faculté de Sciences de Toulouse, a.. special issue on computer experiments.. , 21(3), 2012.. Journal de la Société Française de Statistique,.. Sensitivity analysis.. , 52(1), 2011.. GdR MASCOT-NUM articles.. Pour mentionner votre affiliation au GdR MASCOT-NUM pour une publication déposée sur HAL, il suffit de: a) accéder à.. HAL.. , b) vous authentifier, c) sélectionner une publication puis choisir “modifier les métadonnées”, d) sur la page Auteurs/Laboratoires, choisir “Ajouter/Modifier un laboratoire”, e) dans la case appropriée, taper “GdR MASCOT-NUM” qui sera reconnu comme un laboratoire pré-renseigné.. Titre.. Managing Transition Towards PSS: a Production System Simulation Approach.. Auteurs.. Malik Chalal; Xavier Boucher; Guillaume Marquès; Marie-Agnès Girard.. Détail.. Shimomura, Yoshiki; Kimita, Koji.. The Philosopher's Stone for Sustainability.. , Springer Berlin Heidelberg, pp.. 429 - 434, 2013, 978-3-642-32847-3.. Accès au bibtex.. Ranking sources of uncertainty in flood damage modelling: a case study on the cost-benefit analysis of a flood mitigation project in the Orb Delta, France.. Nathalie Saint-Geours; Frédéric Grelot; Jean-Stéphane Bailly; Christian Lavergne.. Dec.. Accès au texte intégral et bibtex.. Analyse de sensibilité de modèles spatialisés - Application à l'analyse coût-bénéfice de projets de prévention des inondations.. Nathalie Saint-Geours.. biostatistiques.. Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, Nov.. English.. Analyse de sensibilité et réduction de dimension.. Application à l'océanographie.. Alexandre Janon.. mathématiques appliquées.. Université de Grenoble, Nov.. French.. Total interaction index: A variance-based sensitivity index for interaction screening.. Jana Fruth; Olivier Roustant.. ; Sonja Kuhnt.. Nov.. Kriging-based sequential design strategies using fast cross-validation techniques with extensions to multi-fidelity computer codes.. Loic Le Gratiet; Claire Cannamela.. Oct.. Estimating Sobol' indices combining Monte Carlo estimators and Latin hypercube sampling.. Jean-Yves Tissot.. ; Clémentine Prieur.. Kriging methods for computer experiments : Package 'DiceKriging'.. Olivier Roustant.. ; David Ginsbourger; Yves Deville; Clément Chevalier.. Estimation, validation and prediction of kriging models.. Important functions : km, print.. km, plot.. km, predict.. km.. Interopérabilité et partage de connaissances.. Xavier Boucher; Hervé Panetto; Néjib Moalla.. Hermes Lavoisier, pp.. , Oct.. 2012, 978-2-7462-3972-2.. Recursive co-kriging model for Design of Computer experiments with multiple levels of fidelity with an application to hydrodynamic.. Loic Le Gratiet.. Sep.. Fast Computation of the Multi-points Expected Improvement with Applications in Batch Selection.. Clément Chevalier; David Ginsbourger.. Kernels and designs for modelling invariant functions: From group invariance to additivity.. David Ginsbourger.. ; Nicolas Durrande; Olivier Roustant.. Estimating and quantifying uncertainties on level sets using the Vorob'ev expectation and deviance with Gaussian process models.. ; Julien Bect.. ; Ilya Molchanov.. Regularity dependence of the rate of convergence of the learning curve for Gaussian process regression.. Loic Le Gratiet; Josselin Garnier.. Jul.. Goal-oriented error estimation for reduced basis method, with application to certified sensitivity analysis.. Alexandre Janon; Maëlle Nodet; Clémentine Prieur.. Bayesian analysis of hierarchical multi-fidelity codes.. This paper deals with the Gaussian process based approximation of a code which can be run at different levels of accuracy.. This method, which is a particular case of co-kriging, allows us to improve a surrogate model of a complex computer code using fast approximations of it.. In particular, we focus on the case of a large number of code levels on the one hand and on a Bayesian approach when we have two levels on the other hand.. The main results of this paper are a new approach to estimate the mo.. Total Interaction Index: A Variance-based Sensitivity Index for Function Decomposition.. Uncertainty in Computer Models 2012.. Jul.. 2012, Sheffield, United Kingdom.. Derivative-based global sensitivity measures: general links with Sobol' indices and numerical tests.. Matieyendou Lamboni; Bertrand Iooss.. ; Anne-Laure Popelin; Fabrice Gamboa.. The KrigInv package: An efficient and user-friendly R implementation of Kriging-based inversion algorithms.. Clément Chevalier; Victor Picheny; David Ginsbourger.. Information Technologies capacity planning in manufacturing systems: Proposition for a modelling process and application in the semiconductor industry.. Michel Lutz; Xavier Boucher; Olivier Roustant.. Computers in Industry.. , 2012, Volume 63 (Issue 7), Pages 659-668.. Certified reduced-basis solutions of viscous Burgers equation parametrized by initial and boundary values.. ESAIM: Mathematical Modelling and Numerical Analysis.. , EDP Sciences, 2012.. Change of support effects in spatial variance-based sensitivity analysis.. Nathalie Saint-Geours; Christian Lavergne; Jean-Stéphane Bailly; Frédéric Grelot.. Mathematical Geosciences.. , 2012, 44 (8), pp.. 945-958.. Planification d'expériences séquentielle dans un contexte de méta-modélisation multi-fidélité.. Les 44 Journées de Statistique.. May.. 2012, Bruxelles, Belgium.. Normalité asymptotique et efficacité dans l'estimation des indices de Sobol.. Alexandre Janon; Thierry Klein; Agnès Lagnoux; Maëlle Nodet; Clémentine Prieur.. 44èmes journées de statistique.. Data-driven Kriging models based on FANOVA-decomposition.. Thomas Muehlenstaedt; Olivier Roustant; Laurent Carraro; Sonja Kuhnt.. Statistics and Computing.. , 2012, 22 (3), p 723 - 738.. It Capacity Forecasting: Statistical Modelling Process and Applications for Semiconductor Industry.. Michel Lutz; Xavier Boucher; Olivier Roustant.. ; Xavier Ambrosioni.. Dolgui, G.. Morel, C.. Pereira.. 14th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing (INCOM12).. 2012, Bucharest, Romania.. Elsevier Science, pp.. 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Sophie Peillon; Xavier Boucher; Sarra Dahmani.. 35 - 42, 2012, IFIP Advances in Information and Communication Technology, 978-3-642-32774-2.. Couplage entre système de production industriel et technologies de l'information.. Modélisation et création de connaissance.. ; Marie-Agnès Girard.. Revue des Sciences et Technologies de l'Information (Série Ingénierie des Systèmes d'Information).. , 2012, Volume 17 (n° 4), pp.. Spectral approach for kernel-based interpolation.. Bertrand Gauthier; Xavier Bay.. 439-479.. Design of computer experiments: space filling and beyond.. Luc Pronzato.. ; Werner Müller.. , 2012, 22 (3), pp.. 681-701.. Sequential design of computer experiments for the estimation of a probability of failure.. Julien Bect.. ; David Ginsbourger.. ; Ling Li; Victor Picheny.. 773-793.. Romain Benassi; Julien Bect; Emmanuel Vazquez.. 44èmes journées de Statistique (JdS 2012).. 6 p.. 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Efficient estimation of conditional covariance matrices for dimension reduction.. Jean-Michel Loubes; Clément Marteau; Michael Solis; Sébastien Da Veiga.. Métamodèles base réduite pour l'analyse de sensibilité.. Méthodes d'analyse de sensibilité.. Oct.. 2011, Grenoble, France.. Métamodèles certifiés pour l'analyse de sensibilité.. Quatrièmes Rencontres des Jeunes Statisticiens.. 2011, Aussois, France.. Building kriging models using hierarchical codes with different levels of accuracy.. 11th annual meeting of the European Network for Business and Industrial Statistics.. 2011, Coimbra, Portugal.. Min-max hyperparameter tuning, with application to fault detection.. Julien Marzat; Hélène Piet-Lahanier; Eric Walter.. 18th IFAC World Congress.. Aug.. 2011, Milan, Italy.. 12904-12909.. Reproducing kernels for spaces of zero mean functions.. Application to sensitivity analysis.. Nicolas Durrande; David Ginsbourger; Olivier Roustant; Laurent Carraro..  ...   Pronzato; Eric Thierry.. 6th International Conference on Inverse Problems in Engineering: Theory and Practice (ICIPE 2008).. 2008, Dourdan, France.. 135.. 2007.. Semi-parametric estimation of shifts.. Fabrice Gamboa; Jean-Michel Loubes; Elie Maza.. Published in at http://dx.. doi.. org/10.. 1214/07-EJS026 the Electronic Journal of Statistics (http://www.. i-journals.. org/ejs/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.. imstat.. org).. Un exemple de pr é-projet à trois acteurs en école d'ingénieur.. Olivier Roustant; Laurent Carraro; Aurélio Rodriguez.. Questions de p pédagogie dans l'enseignement supérieur.. 2007, Louvain, Belgium.. Maximisation séquentielle de la diversité des sorties d'un système boîte noire à l'aide de krigeage.. 39èmes journées de statistique.. 2007, Angers, France.. 2004.. Model risk in the pricing of weather derivatives.. Olivier Roustant; Jean-Paul Laurent; Xavier Bay; Laurent Carraro.. Bankers, Markets & Investors.. , 2004, 72, p.. 5-16.. Modélisation statistique de la température pour l' évaluation des produits dérivés climatiques : état des lieux, limites et perspectives.. Journée de la Société Française de Statistique : "Dérivés climatiques".. 2004, Paris, France.. 2003.. Weather Derivatives and the Stock Market: A Risk Assessment.. J.. P.. Laurent; Olivier Roustant.. congrès international de l'AFFI.. 2003, Lyon, France.. Modélisation des températures.. M.. Moreno; Olivier Roustant.. La Reassurance : approche technique.. , Economica, p.. 600-615, 2003, 9782717845334.. Vers l'intégration des compétences dans le pilotage des performances de l'entreprise.. Patrick Burlat; Xavier Boucher.. Journal Européen des Systèmes Automatisés.. , 2003, Vol.. 37 (3), pp.. 363-390.. Une utilisation de la théorie des sous-ensembles flous pour le calcul d'indicateurs de performances.. Dallery; J-C.. Hennet; P.. Lopez.. Quatrième Conférence Francophone de Modélisation et Simulation "Organisation et Conduite d'Activités dans l'Industrie et les Services" (MOSIM'03).. 2003, Toulouse, France.. SCS European Publishing House, pp.. 2002.. Xavier Boucher; Patrick Burlat.. 6ème séminaire du groupe de travail Gestion des Compétences et des Connaissances en Génie Industriel.. 2002, Besançon, France.. Une application de deux mod eles econom etriques de temp erature a la gestion des risques climatiques, 2 eme partie.. , 2002, 59, p.. 36-44.. Une application de deux mod eles econom etriques de temp erature a la gestion des risques climatiques, 1ère partie.. , 2002, 58, p.. 22-29.. Distributed enterprises configuration : orders allocation within networks of firms.. Mohammed Benali; Patrick Burlat; Xavier Boucher.. Camarinha-Matos, Luis M.. Collaborative Business Ecosystems and Virtual Enterprises.. , Springer, pp.. , 2002, IFIP Advances in Information and Communication Technology, Vol.. 85.. Towards a modelling framework for networks of SMEs.. Mohammed Benali; Xavier Boucher; Lucien Vincent; Frédérique Biennier.. Vers la régulation des systèmes de compétences multi-entreprises.. Xavier Boucher; Patrick Burlat; Marie-Reine Boudarel.. 1er colloque national du groupe Gestion des Compétences et des Connaissances en Génie Industriel.. Dec.. 2002, Nantes, France.. 2001.. Pilotage distribué des groupements d'entreprises - Modélisation et perspectives.. , 2001, Vol.. 35 (7-8), pp.. 991-1018.. Intégration par la gestion des compétences dans les groupements d'entreprises.. Xavier Boucher; Marie-Reine Boudarel; G.. Mnemoi.. Jean-Claude Bertrand, Jean-Pierre Kieffer.. 4ème Congrès International de Génie Industriel : L' Innovation Et Le Développement Durable Dans la Production de Biens Et de Services.. 2001, Marseille, France.. IUSPIM, pp.. Intégration de la gestion des compétences dans le génie industriel : acquis et perspectives.. Xavier Boucher; M.. Harzallah.. 2000.. Modélisation de la température".. Colloque ISFA, "Couverture des risques naturels et climatiques, Approche technique".. 2000, Paris, France.. Competence management in design activities based on the constitution of skills-networks.. 7° symposium IFAC on automated systems based on human skill : Joint Design of Technology and Organization.. 2000, Aachen, Germany.. PhD Theses.. V.. Baudoui,.. Optimisation robuste multiobjectifs par modèles de substitution.. , Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE),.. manuscript.. R.. Pastel,.. Estimation de probabilités d événements rares et de quantiles extrêmes.. Applications dans le domaine aérospatial.. , Université de Rennes I,.. Janon,.. Application à l océanographie.. , Université de Grenoble,.. /.. B.. Auder,.. Classification et modélisation de sorties fonctionnelles de codes de calcul.. , Université Paris VI,.. Canaud,.. Estimation de paramètres et planification d expériences adaptée aux problèmes de cinétique - Application à la dépollution des fumées en sortie des moteurs.. , Ecole des Mines de Saint Etienne,.. T.. Crestaux,.. Méthode adaptative d intégration multi-dimensionnelle et sélection d une base de polynômes de chaos.. , Université Paris XIII.. Dubourg,.. Adaptive surrogate models for reliability analysis and reliability-based design optimization.. , Université Clermont II,.. Farah,.. Bayesian nonparametric methods for emulation, sensitivity analysis, and calibration of computer simulators.. , University of California Santa Cruz.. Gauthier,.. Approche spectrale pour l interpolation à noyaux et positivité conditionnelle.. H.. Langouët,.. Optimisation sans dérivées sous contraintes : deux applications industrielles en ingénierie de réservoir et en calibration des moteurs.. , Université de Nice - Sophia Antipolis.. N.. Rachdi,.. Apprentissage Statistique et Computer Experiments - Approche quantitative du risque et des incertitudes en modélisation.. , Université Paul Sabatier.. S.. Touzani,.. Méthodes de surface de réponse basées sur la décomposition de la variance fonctionnelle et application à l analyse de sensibilité.. P.. Barbillon,.. Méthodes d interpolation à noyaux pour l approximation de fonctions type boîte noire coûteuses.. , Université Paris XI,.. Varet,.. Développement de méthodes statistiques pour la prédiction d’un gabarit de signature infrarouge.. , Université Toulouse III,.. Bettinger,.. Inversion d un système par krigeage - Application à la synthèse des catalyseurs à haut débit,.. Université de Nice-Sophia Antipolis,.. G.. Blatman,.. Adaptive sparse polynomial chaos expansions for uncertainty propagation and sensitivity analysis,.. Université Clermont II,.. D.. Ginsbourger,.. Métamodèles Multiples pour l Approximation et l Optimisation de Fonctions Numériques Multivariables,.. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne,.. C.. Gogu,.. Facilitating Bayesian identification of elastic constants through dimensionality reduction and response surface methodology,.. Lamboni,.. Analyse de Sensibilité pour les modèles dynamiques utilisés en agronomie et environnement.. AgroParisTech,.. Pandya,.. Analyse de Sensibilité paramétrique d un outil de modélisation des conséquences d accident.. Université de Toulouse,.. Picheny,.. Improving accuracy and compensating for uncertainty in surrogate modeling,.. Briand,.. Construction d arbres de discrimination pour distinguer les niveaux de contamination radioactive des végétaux,.. Université Montpellier II,.. F.. Deheeger,.. Couplage mécano-fiabiliste : ²SMART - méthodologie d apprentissage stochastique en fiabilité,.. Université de Clermont II.. Destercke,.. Uncertainty representation and combination: new results with application to nuclear safety issues,.. Université Toulouse III,.. Franco,.. Planification d’expériences numériques en phase exploratoire pour la simulation des phénomènes complexes,.. Marrel,.. Mise en oeuvre et utilisation du métamodèle processus gaussien pour l analyse de sensibilité de modèles numériques,.. INSA Toulouse,.. Nagy,.. Valid estimation and prediction in analysis of a computer model,.. University of British Columbia,.. Piera-Martinez,.. Modélisation des comportements extrêmes en ingénierie,.. Université Paris XI,.. Romary,.. Inversion des modèles stochastiques de milieux hétérogènes,.. Université Paris VI,.. Villemonteix,.. Optimisation de fonctions coûteuses,.. Boyle,.. Gaussian processes for regression and optimisation,.. Victoria University of Wellington,.. Cannamela,.. Apport des méthodes probabilistes dans la simulation du comportement sous irradiation du combustible à particules,.. Université Paris VII,.. W.. Castaings,.. Analyse de sensibilité et estimation de paramètres pour la modélisation hydrologique : potentiel et limitations des méthodes variationnelles,.. Université Joseph Fourier,.. Da Veiga,.. Analyse d’incertitudes et de sensibilité - Application aux modèles de cinétique chimique,.. Université Paul Sabatier,.. E.. Demael,.. Modélisation de la dispersion atmosphérique en milieu complexe et incertitudes associées,.. ENPC.. Feuillard,.. Analyse d une base de données pour la calibration d un code de calcul,.. Gazut,.. Conception et mise en oeuvre de nouvelles méthodes d’élaboration de plans d’expériences pour l’apprentissage de modèles non linéaires,.. Marchand,.. Analyse de sensibilité déterministe pour la simulation numérique du transfert de contaminants,.. Petelet,.. Analyse de sensibilité globale de modèles thermomécaniques de simulation numérique du soudage,.. Université de Bourgogne,.. Roger,.. Contributions à la planification d expériences robuste à l erreur structurelle.. , Thèse de l Université Paris Sud,.. Rollet,.. Vers une maîtrise des incertitudes en calculs des structures composites,.. Ecole Polytechnique,.. L.. Snelson,.. Flexible and efficient Gaussian process models for machine learning,.. University College London,.. 2006.. Krystul,.. Modelling of Stochastic Hybrid Systems with Applications to Accident Risk Assessment.. , University of Twente,.. Scheidt,.. Analyse statistique d’expériences simulées : Modélisation adaptative de réponses non-régulières par krigeage et plans d’expériences,.. Université Louis Pasteur.. 2005.. Baroth,.. Analyse par éléments finis stochastiques de la propagation d incertitudes dans un modèle mécanique non linéaire,.. Université Clermont II.. Baudrit,.. Représentation et propagation de connaissances imprécises et incertaines: Application à l évaluation des risques liés aux sites et sols pollués,.. Toulouse III.. Berveiller,.. Eléments finis stochastiques : approches intrusive et non intrusive pour des analyses de fiabilité,.. Université Blaise-Pascal,.. Jacques,.. Contributions à l analyse de sensibilité et à l analyse discriminante généralisée,.. Université Joseph Fourier.. Mallet,.. Estimation de l incertitude et prévision d ensemble avec un modèle de chimie-transport - Application à la simulation numérique de la qualité de l air,.. Vazquez,.. Modélisation comportementale de systèmes non-linéaires multivariables par méthodes à noyaux et applications,.. Université Paris XI.. Avalos Fernandez,.. Modeles additifs parcimonieux.. , Universite Technologique de Compiegne.. Q.. Candela,.. Learning with Uncertainty - Gaussian Processes and Relevance Vector Machines.. , Technical University of Denmark.. Girard,.. Approximate Methods for Propagation of Uncertainty with Gaussian Process Models,.. University of Glasgow.. Boutahar,.. Méthodes de réduction et de propagation d incertitudes: application à un modèle de chimie-transport pour la modélisation et la simulation des impacts,.. Seeger,.. Bayesian Gaussian Process Models: PAC-Bayesian Generalisation Error Bounds and Sparse Approximations.. , University of Edinburgh,.. L.. Csato,.. Gaussian processes - Iterative sparse approximations,.. Aston University,.. Jourdan,.. Analyse statistique et échantillonnage d expériences simulées.. , Université de Pau,.. Habilitation theses (HDR).. O.. Vasseur, Systèmes optiques interférentiels et incertitudes, Université Paris-Sud,.. Roustant, Statistical models and methods for computer experiments, Université Jean Monnet,.. Iooss, Contributions au traitement des incertitudes en modélisation numérique : propagation d ondes en milieu aléatoire et analyse statistique d expériences simulées, Université Paul Sabatier,.. Carraro, Modèles probabilistes spatiaux pour l ingénierie, Université Jean Monnet,.. Sudret, Uncertainty propagation and sensitivity analysis in mechanical models - Contributions to structural reliability and stochastic spectral methods, Université Blaise Pascal,.. Le Maître,.. Méthodes spectrales pour la propagation d incertitudes paramétriques dans les modèles numériques,.. Université d Evry,.. mémoire.. Books, chapters of books.. El Hami, A.. , Radi, B.. Fiabilité et optimisation des systèmes.. Théorie et applications.. Cours et exercices corrigés.. Ellipse.. Ellipse site.. Le Maître, O.. , Knio, O.. Spectral Methods for Uncertainty Quantification.. , Springer.. springer site.. de Rocquigny, N.. Devictor and S.. Tarantola.. Uncertainty in industrial practice,.. Wiley.. wiley site.. Rasmussen and C.. Williams.. Gaussian Processes for Machine Learning,.. MIT.. Press.. book site.. Tutorials.. Other journal special issues.. Journal of Mechanical Design,.. Call for papers.. for a special issue on Design under uncertainty, deadline: january 2012.. Statistics and Computing, Computer experiments, 2012.. Advances in Statistical Analysis,.. Design and analysis of computer experiments.. , 94(4), 2010..

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  • Title: Software [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: This page provides a collection of links to software of interest for the MASCOT-NUM community—and hopefully beyond—on the topics of computer experiments, uncertainty and sensitivity analysis, Gaussian processes, polynomial chaos expansions, … Some (but not all) of these have been developped by, are maintained by, or include contributions from members of GdR MASCOT-NUM.. R packages.. Matlab/Octave.. Scilab.. Python.. Others.. R packages.. Most of these packages can be installed using.. CRAN facilities.. (ie.. install.. packages.. The.. Sensitivity project.. for the.. sensitivity.. package - a collection of tools to compute sensitivities.. CRAN Task View: Design of Experiments Analysis of Experimental Data.. CompModSA.. - Sensitivity Analysis for Complex Computer Models.. This package is useful for conducting sensitivity analysis of complex computer codes when model evaluations are somewhat expensive (e.. take longer than a couple seconds to run) but a reasonable number (50 or more) of model evaluations can be obtained at sampled input values.. Authors page (which provides an old version).. Unofficial updated version.. lhs.. - for various Latin Hypercube Samples.. BACCO.. - Bayesian analysis of computer code software.. tgp.. - Treed Gaussian processes.. DiceDesign, DiceEval, DiceKriging, DiceOptim.. - the four metamodeling packages of the Dice Consortium.. multisensi.. modelcf.. - Sensitivity analysis  ...   - Matlab kriging toolbox with a focus on large datasets.. Sensitivity analysis routines.. - from Joint Research Centre.. Scilab.. DACE-Scilab.. - Scilab port of the DACE kriging matlab toolbox.. krigeage.. - Kriging toolbox for Scilab.. KRISP.. - Kriging based regression and optimization package for Scilab.. NISP.. (Non Intrusive Spectral Projection) - Scilab toolbox to perform sensitivity analysis, based on polynomial chaos decomposition (CEA, Digiteo).. Python.. scikit-learn.. - machine learning in Python.. OpenTURNS.. - Open source initiative to Treat Uncertainties, Risks’N Statistics (Python/C++).. Others.. A partial.. list.. proposed by B.. Iooss and N.. Devictor (CEA, 2008).. Promethee project.. (IRSN): a distributed computing engine designed for parametric calculation with heavy computing software.. Coupled with R as algorithm provider (uncertainties propagations, sensitivity analysis, optimizations) for design of experiments and statistical analysis.. URANIE platform.. (CEA) in.. ROOT.. DAKOTA.. (Design Analysis Kit for Optimization and Terascale Applications) - A Multilevel Parallel Object-Oriented Framework for Design Optimization, Parameter Estimation, Uncertainty Quantification, and Sensitivity Analysis.. Neuro Pex.. : a software dedicated to the design of experiments for neural networks, algebraic nonlinear models, ordinary differential equations and some computer codes.. Neuro Pex calculates D-optimal design, X-optimal design (Vila Gauchi), true D-efficiency (Torsney) and parameter curvatures (Bates Watts)..

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  • Title: Benchmarks proposals of GdR [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: Benchmarks proposals of GdR.. The GDR gives to the research community several test cases, toy examples and industrial application data.. If you work on these data, you are invited to contact and provide your results to.. François Wahl.. If you want to propose another test cases, you can post it on this web page..  ...   in english.. Presentation.. Data.. Contribution by.. Phimeca.. :.. Benchmark GdR MASCOT NUM - Construction de métamodèles prédictifs.. Jean-Marc Martinez.. (CEA Saclay) - Toy functions.. Francois Wahl.. (IFP Solaize) -.. (IFP Rueil) - IC Fault model.. Description.. Other benchmarks.. MOPTA 2008 Benchmark on Optimization:.. Level E model: benchmark provided by Stefano Tarantola (JRC Ispra):.. Fortran sources..

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  • Title: Training - Formations [GdR MASCOT-NUM]
    Descriptive info: Training - Formations.. Summer school CEA-EDF-INRIA 2011 : Uncertainty quantification for numerical model validation.. Web page, with handouts.. Design of computer experiments.. Analysis of computer experiments.. Model calibration and validation.. Formations d EDF R D.. Institut de Transfert des Technologies.. Modélisation de la fiabilité des composants actifs et passifs : méthodes probabilistes et statistiques, analyses d’incertitudes.. Traitement des incertitudes : utilisation de l outil Open TURNS.. Sensibilisation au traitement des incertitudes dans les modèles et codes de calcul physiques.. Laboratoire National de métrologie et d Essais - Vers une démarche incertitudes.. Engager une démarche incertitudes - Pourquoi, comment, combien.. Module 1.. Elaborer une démarche incertitudes - De la théorie à  ...   l incertain.. Module 3.. Phimeca Engineering - Catalogue de formation en ingénierie des incertitudes ©.. Overview.. Format PDF.. F0 - Vers une démarche Incertitudes.. F1 - Statistique et probabilités pour le traitement d incertitudes.. F2 - Surfaces de réponse.. F3 - Fiabilité des systèmes - identification des modes de défaillance.. F4 - Propagation des incertitudes - chaos polynomial, krigeage, SVR.. F5 - Fiabilité des structures.. O1 - Introduction à l utilisation de PhimecaSoft.. O1 - Introduction à l utilisation d Open Turns.. Parcours intégré P1 - Propagation d incertitudes.. : F1, F2, F4, O1 ou O2.. Parcours intégré P2 - Analyse de fiabilité.. : F1, F3, F5, O1 ou O2..

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  • Archived pages: 45