Résumé
En mathématiques appliquées, la discrétisation est la transposition d'un état (fonction, modèle, variable, équation) en un équivalent . Ce procédé constitue en général une étape préliminaire à la résolution numérique d'un problème ou sa programmation sur machine. Un cas particulier est la dichotomisation où le nombre de classes discrètes est 2, où on peut approcher une variable continue en une variable binaire. La discrétisation est aussi reliée aux mathématiques discrètes, et compte parmi les composantes importantes de la programmation granulaire. Dans le contexte, la discrétisation peut renvoyer à la modification de la granularité, quand plusieurs variables discrètes sont réunies ou des catégories discrètes fusionnées. Discrétiser des données continues engendre systématiquement une . Un des objectifs est donc de concevoir un modèle discret qui minimise au mieux cette erreur. Il ne faut pas confondre discrétisation et quantification. On compte également la et le bloqueur d'ordre 0 parmi les méthodes de discrétisation. La discrétisation apparait dans la transformation d'équations différentielles continues en équations aux différence discrètes. On considère le modèle d'état en espace, continu en temps : où v et w sont des sources de bruit blanc avec une densité spectrale de puissance peuvent être discrétisées, en supposant que le signal u est un bloqueur d'ordre 0 et une intégration continue pour le bruit v, donnant avec des covariances où si A est régulière et T est le temps d'échantillonnage, et est la transposée de A. Une astuce pour calculer Ad et Bd en une étape consiste à utiliser la propriété et donc L'évaluation numérique de Q est rendue plus délicate avec l'intégrale d'une exponentielle de matrice. On peut la calculer en deux temps, d'abord la construction de la matrice, puis le calcul de son exponentielle Le bruit discrétisé est ensuite évalué en multipliant la transposée du bloc en bas à droite de G avec celui en haut à droite : En partant du modèle continu on sait que l'exponentielle de matrice est et en multipliant à gauche le modèle : on reconnait L'intégration donne ainsi ce qui est une solution analytique du modèle continu.
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Cours associés (27)
EE-550: Image and video processing
This course covers fundamental notions in image and video processing, as well as covers most popular tools used, such as edge detection, motion estimation, segmentation, and compression. It is compose
ME-311: Dynamical effects in mechanical design
Ce cours poursuit la compréhension des effets cinématiques et dynamiques de systèmes mécaniques complexes et introduit les bases pour les comprendre et les modéliser. L'étudiant saura expliquer et mod
ME-371: Discretization methods in fluids
Ce cours présente une introduction aux méthodes d'approximation utilisées pour la simulation numérique en mécanique des fluides. Les concepts fondamentaux sont présentés dans le cadre de la méthode d
Afficher plus
Publications associées (254)
Concepts associés (12)
Mathématiques appliquées
vignette|280px|En théorie des graphes, principales topologies typiques de graphes. Les mathématiques appliquées sont une branche des mathématiques qui s'intéresse à l'application du savoir mathématique aux autres domaines.
Time-scale calculus
In mathematics, time-scale calculus is a unification of the theory of difference equations with that of differential equations, unifying integral and differential calculus with the calculus of finite differences, offering a formalism for studying hybrid systems. It has applications in any field that requires simultaneous modelling of discrete and continuous data. It gives a new definition of a derivative such that if one differentiates a function defined on the real numbers then the definition is equivalent to standard differentiation, but if one uses a function defined on the integers then it is equivalent to the forward difference operator.
Discrete time and continuous time
In mathematical dynamics, discrete time and continuous time are two alternative frameworks within which variables that evolve over time are modeled. Discrete time views values of variables as occurring at distinct, separate "points in time", or equivalently as being unchanged throughout each non-zero region of time ("time period")—that is, time is viewed as a discrete variable. Thus a non-time variable jumps from one value to another as time moves from one time period to the next.
Afficher plus
MOOCs associés (14)
Analyse Numérique pour Ingénieurs
Ce cours contient les 7 premiers chapitres d'un cours d'analyse numérique donné aux étudiants bachelor de l'EPFL. Des outils de base sont décrits dans les chapitres 1 à 5. La résolution numérique d'éq
Analyse numérique pour ingénieurs
Ce cours contient les 7 premiers chapitres d'un cours d'analyse numérique donné aux étudiants bachelor de l'EPFL. Des outils de base sont décrits dans les chapitres 1 à 5. La résolution numérique d'éq
Analyse Numérique
Ce cours contient les 7 premiers chapitres d'un cours d'analyse numérique donné aux étudiants bachelor de l'EPFL. Des outils de base sont décrits dans les chapitres 1 à 5. La résolution numérique d'éq
Afficher plus