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Lagnoux, Agnès (1979-....).

Overview
Works: 3 works in 5 publications in 2 languages and 5 library holdings
Roles: Author, Opponent, Thesis advisor
Publication Timeline
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Most widely held works by Agnès Lagnoux
Analyse des modeles de branchement avec duplication des trajectoires pour l'étude des événements rares by Agnès Lagnoux( Book )

3 editions published between 2006 and 2007 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Nous étudions, dans cette thèse, le modèle de branchement avec duplication des trajectoires d'abord introduit pour l'étude des événements rares destiné à accélérer la simulation. Dans cette technique, les échantillons sont dupliqués en R copies à différents niveaux pendant la simulation. L'optimisation de l'algorithme à coût fixé suggère de prendre les probabilités de transition entre les niveaux égales à une constante et de dupliquer un nombre égal à l'inverse de cette constante, nombre qui peut être non entier. Nous étudions d'abord la sensibilité de l'erreur relative entre la probabilité d'intérêt P(A) et son estimateur en fonction de la stratégie adoptée pour avoir des nombres de retirage entiers. Ensuite, puisqu'en pratique les probabilités de transition sont généralement inconnues (et de même pour les nombres de retirages), nous proposons un algorithme en deux étapes pour contourner ce problème. Des applications numériques et comparaisons avec d'autres modèles sont proposés
Analyse de sensibilité fiabiliste en présence d'incertitudes épistémiques introduites par les données d'apprentissage by Gabriel Sarazin( )

1 edition published in 2021 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

In the context of assessing the reliability of a satellite launch vehicle, an input-output simulation code is often required so as to predict the fallout position and to estimate the associated failure probability. Input data are measurements issued from embedded systems. The lack of knowledge about the uncertainties affecting input variables may have a significant impact on the quality of risk estimation. These PhD research works have two main goals : - Implementing an algorithm able to extract as much information as possible on the aforementionned uncertainties (knowing that the only available raw material is a small-sized dataset) before using the results of this statistical learning step to quantify the failure probability. - Performing a sensitivity analysis in order to understand which input variables or which input correlations play a key role in the risk assessment process
Asymptotic normality and efficiency of two Sobol index estimators( )

1 edition published in 2014 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Abstract : Many mathematical models involve input parameters, which are not precisely known. Global sensitivity analysis aims to identify the parameters whose uncertainty has the largest impact on the variability of a quantity of interest (output of the model). One of the statistical tools used to quantify the influence of each input variable on the output is the Sobol sensitivity index. We consider the statistical estimation of this index from a finite sample of model outputs: we present two estimators and state a central limit theorem for each. We show that one of these estimators has an optimal asymptotic variance. We also generalize our results to the case where the true output is not observable, and is replaced by a noisy version
 
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Alternative Names
Lagnoux-Renaudie, Agnès

Renaudie, Agnès

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