ENG-267 / 4 credits

Teacher: Skaloud Jan

Language: French


Résumé

Les étudiants traitent des observations entachées d'incertitude de manière rigoureuse. Ils maîtrisent les principales méthodes de compensation des mesures et d'estimation des paramètres. Ils appliquent certains modèles à des problèmes concrets issus de diverses sciences expérimental.

Contenu

Propagation de variance Types d'erreurs - Observations corrélées - Covariances, cofacteurs et poids - Propagation des erreurs maximales et moyennes

Compensation conditionnelle Modèle fonctionnel et modèle stochastique - Principe des moindres carrés - Analyse des résultats

Compensation paramétrique Modèle fonctionnel - Linéarisation et itérations - Analyse des résultats - Lien avec la régression linéaire - Sélection de modèles adéquats

Problèmes combinés Alternatives - Contraintes - Cas général

Applications Expériences de physique, de chimie, de hydrologie et de biologie ainsi que la onstruction, géomatique et la cartographie.

Mots-clés

Propagation d'erreur, calcul de compensation, moindres carrés, contrôlabilité des observations et anticipation de la qualité des résultats.

Compétences requises

Cours prérequis indicatifs

Algèbre linéaire, Analyse I et II, Probabilités et statistique, Information, calcul, communication (programmation Python)

Concepts importants à maîtriser

calcul matriciel, calcul différentiel, distribution normale (courbe de Gauss), algorithmes

Acquis de formation

A la fin de ce cours l'étudiant doit être capable de:

  • Exprimer des résultats avec une estimation réaliste de leur précision
  • Quantifier la notion de contrôle et de fiabilité
  • Concevoir un dispositif de mesure qui assure la qualité des résultats

Compétences transversales

  • Utiliser les outils informatiques courants ainsi que ceux spécifiques à leur discipline.
  • Persévérer dans la difficulté ou après un échec initial pour trouver une meilleure solution.
  • Auto-évaluer son niveau de compétence acquise et planifier ses prochains objectifs d'apprentissage.

Méthode d'enseignement

Alternance de cours et d'exercices interactifs en classe, exercices avec ordinateur personnel

Travail attendu

Découverte de la matière dans le polycopié avant le cours

Résolution des exercices et comparaison avec la solution standard disponible sur moodle

Participation aux épreuves de contrôle continu

Méthode d'évaluation

Interrogations écrites facultatives, midterm (20%) et examen final (80%) écrit obligatoires.

Encadrement

Office hours Non
Assistants Oui
Forum électronique Non
Autres séances de révision (

Ressources

Bibliographie

Notes de cours, exercices corrigés

Polycopiés

Méthodes d'estimation, Bertrand Merminod, édition Jan Skaloud 2024

 

Liens Moodle

Préparation pour

Toutes les sciences expérimentales, détection et calcul pour environment, cartographie, geomonitoring, construction.

In the programs

  • Semester: Fall
  • Exam form: Written (winter session)
  • Subject examined: Estimation methods
  • Lecture: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
  • Exercises: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
  • Type: mandatory
  • Semester: Fall
  • Exam form: Written (winter session)
  • Subject examined: Estimation methods
  • Lecture: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
  • Exercises: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
  • Type: optional
  • Semester: Fall
  • Exam form: Written (winter session)
  • Subject examined: Estimation methods
  • Lecture: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
  • Exercises: 2 Hour(s) per week x 14 weeks
  • Type: mandatory

Reference week

Tuesday, 14h - 15h: Lecture MEB331

Thursday, 8h - 10h: Exercise, TP CO6
CO260

Thursday, 10h - 11h: Lecture CO6
CO260

Related courses

Results from graphsearch.epfl.ch.