Publication

A priori and a posteriori $W^{1,\infty}$ error analysis of a QC method for complex lattices

2013
Journal Articles

Résumé

In this paper we derive regularity results for equilibria of multilattices under an external force and prove a priori and a posteriori error estimates for a multiscale numerical method for computing such equilibria. The estimates are derived in a W-1,W-infinity norm in one space dimension. One of the features of our analysis is that we establish an equivalent way of formulating the coarse-grained problem which greatly simplifies derivation of the error bounds (both a priori and a posteriori). We illustrate our error estimates with numerical experiments.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/061bcb65-3d64-4969-915f-f87177846025

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Concepts associés (32)

Maximum a posteriori

L'estimateur du maximum a posteriori (MAP), tout comme la méthode du maximum de vraisemblance, est une méthode pouvant être utilisée afin d'estimer un certain nombre de paramètres inconnus, comme les paramètres d'une densité de probabilité, reliés à un échantillon donné. Cette méthode est très liée au maximum de vraisemblance mais en diffère toutefois par la possibilité de prendre en compte un a priori non uniforme sur les paramètres à estimer.

A priori et a posteriori

A priori (ou à priori selon l'orthographe rectifiée de 1990) et a posteriori (ou à postériori) sont un couple de concepts utilisés en philosophie et notamment en philosophie de la connaissance. Une connaissance est a priori lorsqu'elle est indépendante de l'expérience sensible et logiquement antérieure. Emmanuel Kant soutient qu'il s'agit d'une connaissance « indépendante de l'expérience ». A contrario, une connaissance a posteriori est empirique, c'est-à-dire qu'elle est « issu[e] de l'expérience » (Kant).

Estimating equations

In statistics, the method of estimating equations is a way of specifying how the parameters of a statistical model should be estimated. This can be thought of as a generalisation of many classical methods—the method of moments, least squares, and maximum likelihood—as well as some recent methods like M-estimators. The basis of the method is to have, or to find, a set of simultaneous equations involving both the sample data and the unknown model parameters which are to be solved in order to define the estimates of the parameters.

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