Assimilation de données

Vu Duc TRAN - Collection Omn.univ.europ.

180 pages, parution le 29/09/2010

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Résumé

Cette thèse porte sur les méthodes d'assimilation de données, qui consistent à combiner des informations provenant d'un modèle dynamique avec des observations. Nous présentons des méthodes d'assimilation de données: l'interpolation statistique, les méthodes variationnelles et les méthodes séquentielles. Nous nous intéressons particulièrement au filtre de Kalman d'ensemble qui est de plus en plus utilisé dans les applications océanographiques. Nous démontrons que, quand le nombre d'éléments tend vers l'infini, dans le cas où la fonction du modèle dynamique est continue et localement lipschitzienne avec un accroissement au plus polynomial à l'infini, les éléments du filtre de Kalman d'ensemble convergent vers les éléments indépendants et identiquement distribués selon une loi qui diffère de la loi a posteriori du filtre bayésien optimal dans le cas général. Dans le cas du modèle linéaire gaussien, cette loi asymptotique n'est autre que la loi a posteriori du filtre de Kalman. Nous présentons aussi des résultats de simulations du filtre de Kalman d'ensemble et du filtre particulaire sur le modèle de Lorenz afin de comparer la performance des deux filtres.

Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Editions universitaires européennes
Auteur(s)	Vu Duc TRAN
Collection	Omn.univ.europ.
Parution	29/09/2010
Nb. de pages	180
Format	15.2 x 22.9
Couverture	Broché
Poids	274g
EAN13	9786131536823