Plans d'expérience numériques d'information de Kullback-Leibler minimale
Abstract
Les utilisateurs de codes numériques onéreux en temps de calcul souhaitent réduire le coût en limitant le nombre de simulations suivant un choix judicieux fondé sur l'utilisation de plans d'expériences adaptés au contexte numérique et appelés « space filling designs ». Afin de remplir au mieux l'espace des paramètres, nous proposons une méthode de construction de plans dont les points sont le plus uniformément répartis dans l'hypercube unité. Pour mesurer l'écart entre la fonction de densité associée aux points du plan et celle de la loi uniforme, nous utilisons l'information de Kullback-Leibler, ce qui revient par ailleurs à utiliser l'entropie de Shannon. Celle-ci est estimée par une méthode de Monte Carlo dans laquelle la fonction de densité est remplacée par son estimation par noyaux gaussiens.
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