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Les techniques de mesure sans contact par scanning laser permettent d'acquérir un grand nombre de points, à une cadence très rapide. Elles sont de plus en plus utilisées pour des applications industrielles telles que la rétro-conception, le contrôle de forme,... Toutefois, les incertitudes de mesures sont plus importantes que celles obtenues par les techniques classiques de mesure par contact. Nous proposons une procédure de correction des erreurs systématiques basée sur démarche expérimentale et qui concerne la mesure de pièces présentant une surface mate (peu de présence de bruit spéculaire). Les paramètres retenus dans la procédure sont les paramètres de positionnement du capteur par rapport à la surface de l'objet mesuré: distance, angles d'incidence et ortho-incidence du plan laser. La procédure de correction est appliquée à plusieurs pièces " types " composées de plans ou présentant des surfaces gauches. Les résultats obtenus sont comparés à ceux obtenus avec une procédure classique de mesure avec capteur à contact considérée comme référence. Les erreurs par rapport à la mesure réputée vraie sont réduites et la méthode proposée améliore la performance du système.
We present two extended forms of Fisher information that fit well in the context of nonextensive thermostatistics. We show that there exists an interplay between these generalized Fisher information, the generalized $q$-Gaussian distributions and the $q$-entropies. The minimum of the generalized Fisher information among distributions with a fixed moment, or with a fixed $q$-entropy is attained, in both cases, by a generalized $q$-Gaussian distribution. This complements the fact that the $q$-Gaussians maximize the $q$-entropies subject to a moment constraint, and yields new variational characterizations of the generalized $q$-Gaussians. We show that the generalized Fisher information naturally pop up in the expression of the time derivative of the $q$-entropies, for distributions satisfying a certain nonlinear heat equation. This result includes as a particular case the classical de Bruijn identity. Then we study further properties of the generalized Fisher information and of their minimization. We show that, though non additive, the generalized Fisher information of a combined system is upper bounded. In the case of mixing, we show that the generalized Fisher information is convex for $q\geq1.$ Finally, we show that the minimization of the generalized Fisher information subject to moment constraints satisfies a Legendre structure analog to the Legendre structure of thermodynamics.
Self-potential (SP) data are of interest to vadose zone hydrology because of their direct sensitivity to water flow and ionic transport. There is unfortunately little consensus in the literature about how to best model SP data under partially saturated conditions and different approaches (often supported by one laboratory data set alone) have been proposed. We argue herein that this lack of agreement can largely be traced to electrode effects that have not been properly taken into account. A series of drainage and imbibition experiments are considered, in which we find that previously proposed approaches to remove electrode effects are unlikely to provide adequate corrections. Instead, we explicitly model the electrode effects together with classical SP contributions using a flow and transport model. The simulated data agree overall with the observed SP signals and allow decomposing the different signal contributions to analyze them separately. By reviewing other published experimental data, we suggest that most of them include electrode effects that have not been properly taken into account. Our results suggest that previously presented SP theory works well when considering the modeling uncertainties presently associated with electrode effects. Additional work is warranted to not only develop suitable electrodes for laboratory experiments, but also to assure that associated electrode effects that appear inevitable in longer-term experiments are predictable, such that they can be incorporated in the modeling framework.
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