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Chapitre 4 : Introduction à la modélisation numérique

• Principes généraux de la modélisation
• Résolution du problème inverse
  • Cas où le modèle direct $F$ est une fonction linéaire ou linéarisable
  • Cas où le modèle direct $F$ n'est pas linéarisable
  
  
• Sous échantillonnage des données et covariance
  • Sous-échantillonnage des données
  • Matrice de covariance