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Publication

A posteriori analysis of the Chorin-Temam scheme for Stokes equations

Marco Picasso
2013
Journal Articles

Résumé

method) for the time discretization of an unstationary Stokes problem in D c Rd (d = 2,3) given t, f,u0; (P) find (u, p) solution to ult. = u0, ujav = 0 and: au ptAu + V p = f, divu = 0 on (0, T) x D. at Inspired by the analyses of the Backward Euler scheme performed by C. Bernardi and R. Verfiirth, we derive a posteriori estimators for the error on Vu in L2(0, T; L2(D))-norm. Our investigation is supported by numerical experiments. (C)2013 Academie des sciences. Published by Elsevier Masson SAS. All rights reserved.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/6a4a660a-5d54-44d8-8809-23ebb0bc32aa

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Concepts associés (15)

Bayes estimator

In estimation theory and decision theory, a Bayes estimator or a Bayes action is an estimator or decision rule that minimizes the posterior expected value of a loss function (i.e., the posterior expected loss). Equivalently, it maximizes the posterior expectation of a utility function. An alternative way of formulating an estimator within Bayesian statistics is maximum a posteriori estimation. Suppose an unknown parameter is known to have a prior distribution .

Estimateur (statistique)

En statistique, un estimateur est une fonction permettant d'estimer un moment d'une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance). Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle. La qualité des estimateurs s'exprime par leur convergence, leur biais, leur efficacité et leur robustesse.

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.

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