Design of experiments and metamodels

Description

Objectifs

At the end of this module, the student will have understood and be able to explain (main concepts):

-The main methods of experimental design
-Metamodelling for optimization / uncertainty quantification of a black-box function
-At least the two main families of metamodels : chaos polynomials and Gaussian processes
-Kernel customization to account for external knowledge
-Design of computer experiments
-Global sensitivity analysis

The student should be able:

Experimental Design part.
-Plan an experiment in the framework of a linear model

Metamodels part.
-At a theoretical level, to do computations for:
-covariance kernels and Gaussian process
-ANOVA decomposition, Sobol indices
-At a practical level, to perform the complete methodology for analyzing a black-box function :
-design of experiments
-metamodel construction / evaluation
-application to optimization / uncertainty quantification

Pré-requis

Linear model, Gaussian vectors.

Évaluation

L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…

En bref

Crédits ECTS : 3.0

Nombre d’heures : 64.0

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