La quantification d'incertitudes a pour but d'évaluer l'impact d'un manque de connaissance des paramètres d'entrées (considérés aléatoires) sur les résultats d'une expérience numérique. Dans ce travail, nous prenons en compte un second niveau d'incertitude qui affecte le choix du modèle probabiliste des paramètres d'entrées. Nous évaluons les bornes d'une quantité d'intérêt sur l'ensemble des mesures de probabilités uniquement définies par leur bornes et certains de leurs moments. Du fait du grand nombre de contraintes, l'optimisation numérique est complexe. Nous montrons que le problème d'optimisation peut se paramétriser sur les points extrémaux de cet espace de mesures de probabilité contraintes. De plus, nous proposons une nouvelle paramétrisation libre de contraintes basées sur les moments canoniques
Optimal Uncertainty Quantification of a Risk Measurement
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Nom de l'orateur
Jerome Stenger
Etablissement de l'orateur
EDF et IMT
Date et heure de l'exposé
Lieu de l'exposé
Salle des séminaires