Analyse des plans d'expérience SFD de grande dimension par l'arbre de longueur minimale

Résumé : Dans le domaine de l'expérimentation numérique, lorsque les relations entre la réponse et les entrées du code de calcul sont complexes, les plans d'expériences Space Filling Designs (SFD) sont utilisés pour l'exploration du code ou la construction de métamodèles. Il est alors nécessaire que les points de ces plans soient répartis au mieux dans l'espace d'étude. Nous présentons dans un premier temps les avantages qu'offre l'utilisation de critères basés sur l'Arbre de Longueur Minimale (ALM) pour qualifier différents types de répartition de points dans des espaces de grande dimension. Les résultats sont ensuite illustrés par divers types de plans d'expériences (hypercubes latins, suite à faible discrépance, plans de Strauss et WSP) pour des dimensions d'espace variant entre 10 et 55. En conclusion, l'intérêt des plans de Strauss et WSP est mis en évidence.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:06:48
Dernière modification le : mercredi 28 mars 2018 - 14:18:17
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 23:34:13

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Olivier Vasseur, Jessica Franco, Sidonie Lefebvre, Michelle Sergent. Analyse des plans d'expérience SFD de grande dimension par l'arbre de longueur minimale. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386609〉

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