
Sébastien Petit
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Documents
Publications
Publications
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Parameter selection in Gaussian process interpolation: An empirical study of selection criteriaSIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 2023, 11 (4), pp.1308-1328. ⟨10.1137/21M1444710⟩
Article dans une revue
hal-03285513
v5
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The role of aspartyl-rich pentapeptides in comparative complexation of actinide(IV) and iron(III). Part 1New Journal of Chemistry, 2009, 33 (5), pp.976-985. ⟨10.1039/B813523A⟩
Article dans une revue
istex
hal-00583012
v1
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Relaxed Gaussian process interpolation: a goal-oriented approach to Bayesian optimizationMASCOT-NUM 2022, Jun 2022, Clermont-Ferrand, France
Communication dans un congrès
hal-03715755
v1
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Towards new cross-validation-based estimators for Gaussian process regression: efficient adjoint computation of gradients52èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS 2020), May 2021, Nice, France. pp.633-638
Communication dans un congrès
hal-02490981
v2
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Numerical issues in maximum likelihood parameter estimation for Gaussian process interpolation7th International Conference on machine Learning, Optimization and Data science (LOD 2021), Oct 2021, Grasmere, United Kingdom. ⟨10.1007/978-3-030-95470-3_9⟩
Communication dans un congrès
hal-03119528
v2
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Échantillonnage préférentiel et méta-modèles : méthodes bayésiennes optimale et défensive47èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS 2015), Jun 2015, Lille, France
Communication dans un congrès
hal-01163632
v1
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Gaussian process model selection for computer experimentsMASCOT PhD student 2020 Meeting, Sep 2020, Grenoble, France.
Poster de conférence
hal-03018559
v1
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An asymptotic study of the joint maximum likelihood estimation of the regularity and the amplitude parameters of a Matérn model on the circle2023
Pré-publication, Document de travail
hal-03778527
v6
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Relaxed Gaussian process interpolation: a goal-oriented approach to Bayesian optimization2022
Pré-publication, Document de travail
hal-03686949
v2
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Couplage entre indices à base de dérivées et mode adjoint pour l'analyse de sensibilité globale. Application sur le code Mascaret2016
Pré-publication, Document de travail
hal-01373535
v1
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Improved Gaussian process modeling : Application to Bayesian optimizationModeling and Simulation. Université Paris-Saclay, 2022. English. ⟨NNT : 2022UPASG063⟩
Thèse
tel-03925818
v1
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