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Mesurer la complexité du rapport Input/Output

Bonjour à tous,

Je dispose d’un code de calcul (Écoulement multiphasique) et je dispose également de deux cas sur lequel appliquer ce code. L’un, est simple, l’autre est beaucoup plus complexe géométriquement parlant avec également plus de physique.

Je me demande s'il y a un moyen de mesurer la complexité du cas entre les données d’entrée et les données qu’on obtient en sortie en faisant varier les paramètres d’entrée sur plusieurs RUNS et en regardant alors les valeurs des paramètres de sortie. Y a-t-il une sorte de coefficient qui pourrait “noter” la complexité du cas ?

Je regarde du côté de l’entropie de Kolmogorov, l’exposant Lyaponov mais ça suppose que le système est chaotique (ce qui à mon avis n’est pas le cas), ou autre ? Un genre de coefficient de corrélation mais ce n’est pas une corrélation que je cherche ici mais une idée sur la complexité d’un système.

PS : Désolé pour les accents, je suis sur un clavier anglais.

Réponses

  • Nous sommes tous un peu hagards devant une question pareille.
  • Oui j'imagine bien, moi aussi c'est pour ça que je pose la question pour voir si il y a des idées ...

    J'avais pensé à faire du Monte-Carlo pour tirer aléatoirement dans mes inputs et puis regarder ensuite la corrélation entre les inputs et outputs et donc voir qui sont les plus influents et à partir de là je peux décider d'une certaine complexité des cas-test. Mais je me demande quand même si il n'y a pas plus simple ou plus strict ?
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