à calibrer (voir § 1.4 ). Ainsi, une grande diversité de modèles mathématiques de croissance de plantes... années, un effort important a été réalisé pour clarifier la démarche mathématique d’étude de ces modèles... les paramètres pour ajuster le modèle. Plus mathématiquement, pour cette étape, on construit un modèle... ’idéotypes peut être mathématiquement formalisé grâce au modèle dynamique de croissance, en considérant que ce sont les paramètres...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
aux modèles mathématiques de l’assurance non-vie. Les modèles propres à l’assurance vie, qui présentent... des modèles mathématiques. Dans les modèles assurantiels, le risque associé à un contrat d’assurance... modèle collectif... L'objectif de l'article est de donner une introduction aux mathématiques de l'assurance. Après...
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ici les méthodes de discrétisation des équations de la physique en nous concentrant sur le modèle de la conduction... . Les mathématiques utilisent couramment les notions d’infini et de continu. La solution exacte d’un problème d... ] Modèles et modélisation en électrotechnique et également aux articles [A 550] Approximation... mathématiques de convergence et de majoration d’erreurs. Inconvénients : complexité de mise...
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L’évaluation des probabilités d’inflammation constitue une étape incontournable lors de la réalisation d’analyses quantifiées de risques. A ce jour, dans le cadre des analyses quantifiées des risques, elle est certainement l’étape la moins « bornée ».
Pour appréhender correctement l’évaluation des probabilités d’inflammation, il est nécessaire :
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Bien souvent négligée, l’erreur dans la spécification d’une fonction de mesure (nommée souvent « modèle ») peut avoir un effet significatif sur les résultats d’une méthode de mesure. La modélisation, étape clef de l’étalonnage, ne se limite pas à l’estimation ponctuelle des paramètres de la fonction de mesure choisie (coefficients du modèle). Elle doit aussi évaluer les incertitudes sur les paramètres de cette fonction afin d’estimer la part d’incertitude qui lui est due dans l’expression d’un résultat de mesure. Cette incertitude est qualifiée par abus « d’incertitude de modélisation ». Cette fiche aborde les mécanismes à l’œuvre lorsque l’on réalise une régression linéaire et vous amène à réfléchir quant au choix de votre modèle.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
Les intelligences artificielles génératives (IA génératives) telles que ChatGPT révolutionnent de nombreux secteurs, notamment dans le domaine de la création de contenus, de la recherche d’information et de la veille. Comprendre leur fonctionnement est essentiel pour appréhender leur potentiel et leurs limites.
Cette fiche détaille le fonctionnement des IA génératives en trois étapes, décrivant les processus d’entraînement, de génération de contenus et d’optimisation.
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