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On cherche les meilleures évaluations d'inconnues dont on ne connaît que des combinaisons non linéaires avec incertitude. On propose une application non linéaire de l'espace affine des inconnues et des observations dans un espace métrique tel que les densités de probabilité y deviennent normales réduites. La solution correspond au point représentatif le plus proche de l'origine qui respecte les liaisons et les contraintes. Il n'est pas nécessaire d'inverser le système d'équations

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