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erreur de discrétisation
erreurs de discrétisation
However, we nd that the upper bound on the discretization error may be much larger than the error itself.
Nous trouvons cependant que la borne supérieure sur l'erreur de discrétisation peut être beaucoup plus grande que l'erreur elle-même.
This reduces the number of necessary taps, eliminates use of a window function, and prevents generation of a discretization error in the filter characteristic obtained.
Ainsi on réduit le nombre de dérivations nécessaires, on élimine l'utilisation d'une fonction fenêtre et on prévient la génération d'une erreur de discrétisation concernant la caractéristique du filtre obtenu.
A practical comparison of some of the established discretization error estimates is made.
Une comparaison des estimateurs d'erreurs de discrétisation d'un point de vue pratique est présentée.
Compared to its low-order counterparts, high-order methods offer large potential to either increase the predictive accuracy related to the discretization error at given costs or to significantly reduce computational expenses for a prescribed accuracy.
Par rapport à leurs homologues de bas niveau, les méthodes de haut niveau offrent un grand potentiel pour soit augmenter la précision prédictive liée aux erreurs de discrétisation à des coûts donnés, soit réduire considérablement les frais de calcul pour une précision prescrite.
We finally obtain a posteriori error estimate distinguishing the different error components, namely the discretization error, the linearization error, and the algebraic error.
Nous obtenons finalement des estimations d'erreur a posteriori distinguant les différentes composantes d'erreur, à savoir l'erreur de discrétisation, l'erreur de linéarisation et l'erreur d'algèbre linéaire.
To reduce the number of evaluations necessary to build the approximation with a certain precision, we propose adaptive strategies for the control of the discretization error, the tree selection, the control of the ranks and the estimation of the principal components.
Afin de réduire le nombre d'évaluations nécessaires pour construire l'approximation avec une certaine précision, nous proposons des stratégies adaptatives pour le contrôle de l'erreur de discrétisation, la sélection de l'arbre, le contrôle des rangs et l'estimation des composantes principales.
We prove guaranteed upper and lower bounds of the error that separates the algebraic error (due to the iterative solver) from the discretization error (due to the finite element method) for both global error measure mentand goal-oriented error estimation.
Nous démontrons des bornes inférieures et supérieures de l'erreur séparant l'erreur algébrique (due au solveur itératif) de l'erreur de discrétisation (due à la méthode des éléments finis) tant pour une mesure globale que pour une quantité d'intérêt.
In this talk, we propose a two stages IS estimator for diffusion processes; the first stage eliminates discretization error while the second stage provides variance reduction.
Nous proposons d'utiliser deux étapes d'échantillonnage d'importance pour les processus de diffusion; la première étape élimine l'erreur de discrétisation alors que la deuxième vise à réduire la variance.
Abstract: This work presents a general method providing good control on the discretization error on a local quantity of a finite element solution.
Résumé : Ce travail présente une méthode générale fournissant des bornes garanties de l'erreur de discrétisation sur une quantité locale issue d'un calcul éléments finis.
Our estimation distinguishes in particular the three components of the error, namely the discretization error (finite elements), the linearization error (semismooth Newton method), and the algebraic error (GMRES algorithm).
Notre estimation d'erreur distingue en particulier les trois composantes de l'erreur, à savoir l'erreur de discrétisation (éléments finis), l'erreur de linéarisation (algorithme de Newton semi-lisse) et l'erreur d'algèbre linéaire (algorithme GMRES).
In Chapter 1 we study the optimal discretization error of stochastic integrals, driven by a multidimensional continuous Brownian semimartingale.
Dans le Chapitre 1 on étudie l'erreur de discrétisation optimale pour des intégrales stochastiques par rapport à une semimartingale brownienne multidimensionnelle continue.
First, we tested our scheme with a two-dimensional Poiseuille flow by means of which we analyze the discretization error of the SPH method.
Dans un premier temps, nous avons testé notre schéma avec un écoulement de Poiseuille bidimensionnel à l'aide duquel nous analysons l'erreur de discrétisation de la méthode SPH.
We also study the discretization error for the evaluation of transport coefficients with the Metropolis-Adjusted Langevin algorithm (which is a combination of the explicit Euler scheme and the Metropolis algorithm).
On y étudie également l'erreur de discrétisation pour l'évaluation des coefficients de transport avec l'algorithme MALA (qui est une combinaison du schéma d'Euler explicite et de l'algorithme de Metropolis - Hastings).
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