Nature UE
Cr¨¦dits ECTS 3
Volume horaire total 23
Volume horaire CM 7
Volume horaire TD 16
Volume horaire TP 16

Pr¨¦-requis

Programmation Matlab

Objectifs

-

PT招财进宝

Cours magistraux
1) Que d¨¦signe-t-on par le terme ? Mod¨¨le ?
2) Mod¨¨le directe / mod¨¨le inverse
3) Mod¨¨le directe analytique / mod¨¨le direct num¨¦rique
4) Mod¨¨le de Mogi (un mod¨¨le analytique simple)
a. Notion de trade-off entre param¨¨tres
b. Influence des param¨¨tres sur l¡¯amplitude et sur la longueur d¡¯onde du signal
5) Autres exemples de mod¨¨les directs analytiques
6) Mod¨¨les directs num¨¦riques ¨C M¨¦thode des El¨¦ments Finis
7) Inversion
a. Comparaison Observation ¨C Mod¨¨le, Fonction Misfit, D¨¦cimation des donn¨¦es
b. Inversion formelle, non unicit¨¦ des solutions, r¨¦gularisation des solutions, choix du meilleur compromis misfit/rugosit¨¦ de la solution
c. Inversion par exploration de l¡¯espace des param¨¨tres, essaie-erreur, exploration syst¨¦matique, m¨¦thodes d¨¦terministes (m¨¦thodes des gradients, Levenberg-Marquardt), m¨¦thodes de Monte Carlo (Random Cost, Neighbourhood algorithm, Genetic algorithm), minima locaux
Travaux pratiques
- Mod¨¨le direct, programmation du mod¨¨le de Mogi, r¨¦flexion sur le trade-off entre rayon et pression, influence des param¨¨tres sur l¡¯amplitude et la longueur d¡¯onde- Descriptif d¨¦taill¨¦ des principaux ¨¦l¨¦ments du cours- Descriptif d¨¦taill¨¦ des principaux ¨¦l¨¦ments des TP
- Mod¨¨le inverse, Mogi par essai-erreur, programmation du calcul de misfit
- Mod¨¨le inverse, programmation d¡¯une m¨¦thode de Monte Carlo (Random Cost ou Neighbourhood algorithm)
- M¨¦thode des El¨¦ments Finis

Informations compl¨¦mentaires

-