Modèle état des lieux meublé simplifié

Comme le montre la figure 5,2, il peut également être fructueux de définir un espace de domaine qui décrit les phénomènes physiques/régimes importants qui contrôlent ou affectent le véritable QOI physique. Les exemples peuvent comprendre des dimensions quantitatives telles que la température et la pression visitées par le système physique, ainsi que des mesures qualitatives telles que la question de savoir si l`QOI est affectée par un changement de phase, une turbulence ou des effets de contour. En construisant un tel espace de domaine, des diagnostics plus directs des lacunes de modèle pourraient être faits. Par exemple, si le système subit une modification de phase, le QOI calculé n`est pas fiable puisque le modèle ne traite pas ce phénomène. Une telle description basée sur un phénomène d`un espace de domaine peut être difficile à obtenir, car ces caractéristiques sont souvent difficiles à accéder expérimentalement. Les modèles peuvent aider, mais ils peuvent ne pas reproduire fidèlement ces caractéristiques du système physique. Naevdal, G., L. Johnsen, S. Aanonsen, et D. E. Vefring. 2005 surveillance du réservoir et mise à jour continue du modèle à l`aide du filtre ensemble Kalman. Société des ingénieurs pétroliers journal 10 (1): 66-74.

• Divergence de modèle: différence entre le modèle et la réalité (même dans les meilleurs paramètres d`entrée du modèle); De nombreuses applications dans VVUQ utilisent des mesures physiques pour contraindre des paramètres incertains dans le modèle de calcul. Un exemple simple est donné dans la figure 5.1.1 (c), dans laquelle les temps de chute mesurés sont utilisés pour réduire l`incertitude dans les deux paramètres du modèle — g et CD. Cette tâche de base de l`étalonnage de modèle est un problème standard dans l`inférence statistique. Les applications d`étalonnage de modèle peuvent comporter des paramètres allant d`un ou deux, comme dans la case 5,1, à des milliers ou des millions, comme c`est souvent le cas lorsque l`on déduit des champs hétérogènes (propriétés du matériau, conditions initiales ou termes sources — e. g., Akçelik et al., 2005). Buser, C.M., H.R. Kunsch, D. luth, M. Wild et C. Schar.

2009 projection multimodèle bayésienne du climat: hypothèses de partialité et variabilité interannuelle. Dynamique du climat 33 (6): 849-868. Par exemple, la liste 1 montre un modèle qui représente des données trop simplifiées qui sont nécessaires pour s`inscrire avec un site où j`ai défini les attributs de validation selon les besoins: Bayarri, M.J., J. Berger, G. Garcia-Donato, F. Liu, J. Palomo, R. Paulo, J. Sacks, D.

Walsh, J. Cafeo, et R. Parthasarathy. 2007b. validation du modèle d`ordinateur avec sortie fonctionnelle. Annales des statistiques 35:1874-1906. Bayarri, M.J., J.O. Berger, M.C. Kennedy, A. Kottas, R. Paulo, J. Sacks, J.A.

Cafeo, c. b. lin, et J. tu. 2009a. Prédiction de l`écrasement des véhicules: validation des modèles informatiques pour les données fonctionnelles et hiérarchiques. Journal de l`American Statistical Association 104:929-943. Bayarri, M.J., J.O. Berger, M.C. Kennedy, A. Kottas, R.

Paulo, J. Sacks, J.A. Cafeo, c. b. lin, et J. tu. 2005. Validation bayésienne d`un modèle d`ordinateur pour l`écrasement du véhicule.

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2006. sur la construction et l`analyse de modèles prédictifs stochastiques: caractérisation et propagation des erreurs associées à des données limitées. Journal de physique computationnelle 217 (1): 63-81.