• Aucun résultat trouvé

Couplage données historiques - modélisation numérique pour la prédétermination des avalanches : une approche bayésienne

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Partager "Couplage données historiques - modélisation numérique pour la prédétermination des avalanches : une approche bayésienne"

Copied!
283
0
0

Texte intégral

Loading

Figure

Figure 2.9 : Conditions météorologiques de déclenchement sur sites EPA durant l’hiver 2006/07
Figure 2.15 : Principe des méthodes MCMC et mise en œuvre grâce à l’algorithme de Gibbs
Tableau 4.1 : Statistiques descriptives des données d’entrée pour le modèle de Coulomb
Figure 4.9 : Distances d’arrêt observées et calculées pour différentes vitesses initiales
+7

Références

Documents relatifs

[r]

- 4) le taux de fonte nivale, le flux d'eau liquide s'écoulant à la base du manteau neigeux et le flux d'énergie échangé entre la base du manteau neigeux et le sol sous-jacent entre

Annexe 02 : Résultant obtenue par ANSYS et SAP2000. Quelques résultat obtenue par

On vérifie immédiatement que la somme 12 ne peut pas être obtenue avec les quatre termes a,b,c,d ni par adjonction du cinquième terme e.. Pas

D’après la question précédente, on peut conclure que (CD) est parallèle à tout plan contenant (IJ ), en particulier au plan.. (IJ

Pour mieux voir l’empreinte, vous pouvez déposer de la poudre de graphite sur l’empreinte en utilisant un pinceau.. Il faut juste saupoudrer l’empreinte et surtout ne

L'essentiel des résultats et des démonstrations de cet article reste valable dans le cadre de la géométrie analytique complexe, grâce à la théorie de résolution des singularités

De plus, ces méthodes possèdent peu de paramètres par rapport aux modélisations multifidélité à base de réseaux de neurones ce qui est un avantage dans notre situation où le