NUMERICAL SENSITIVITY AND EFFICIENCY IN THE TREATMENT OF EPISTEMIC AND ALEATORY UNCERTAINTY

Eric Chojnacki 1 Jean Baccou 1, 2 Sébastien Destercke 1, 3
1 IRSN - Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire
2 LATP - Laboratoire d'Analyse, Topologie, Probabilités
3 IRIT - Institut de recherche en informatique de Toulouse
Abstract : The treatment of both aleatory and epistemic uncertainty by recent methods often requires an high computational effort. In this abstract, we propose a numerical sampling method allowing to lighten the computational burden of treating the information by means of so-called fuzzy random variables.
Keywords : uncertainty numerical sampling fuzzy random variable hybrid method
Type de document :
Communication dans un congrès
Fifth International Conference on Sensitivity Analysis of Model Output, 2007, Budapest, Hungary
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Contributeur : Sébastien Destercke <>
Soumis le : jeudi 13 décembre 2007 - 11:32:19
Dernière modification le : mercredi 10 octobre 2018 - 01:26:17
Document(s) archivé(s) le : lundi 12 avril 2010 - 07:20:23

Fichiers

SAMO2007_BaccouChojDes.pdf
Accord explicite pour ce dépôt

Identifiants

  • HAL Id : irsn-00196663, version 1
  • ARXIV : 0712.2141

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Citation

Eric Chojnacki, Jean Baccou, Sébastien Destercke. NUMERICAL SENSITIVITY AND EFFICIENCY IN THE TREATMENT OF EPISTEMIC AND ALEATORY UNCERTAINTY. Fifth International Conference on Sensitivity Analysis of Model Output, 2007, Budapest, Hungary. 〈irsn-00196663〉

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