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Du 4 juin 2018 au 7 juin 2018

Assimilation de données

nasri |  

FORMATION PROGRAMMEE
Limite d’inscription : 15 jours avant le début de la formation
Durée : 4 jours / (28 heures)

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Descriptif

L’assimilation de données est à présent un élément important pour la modélisation d’un nombre croissant d’applications, allant des géosciences à l’ingénierie. L’objectif de cette formation est de proposer une vue d’ensemble tant de la théorie que des aspects pratiques de l’assimilation de données. Tout d’abord, les principaux éléments sont présentés, de la théorie de l’estimation aux méthodes d’optimisation non linéaires. Puis, les approches classiques telles que les méthodes variationnelles et les filtres de Kalman sont décrites. La formation couvre également des sujets plus pointus tels que la modélisation de la covariance et l’estimation, les algorithmes avancés de minimisation, le préconditionnement, ainsi que les méthodes hybrides ensemble-variationnelles. Les cours théoriques sont complétés par des présentations pratiques et des tutoriaux portant sur des applications spécifiques géosciences sur lesquelles travaillent les équipes du CERFACS (océanographie, chimie atmosphérique et hydrologie/hydraulique).

 

Public cible

Ce cours s’adresse aux ingénieurs, physiciens, informaticiens et numériciens désirant acquérir les bases algorithmiques de l’assimilation de données.

 

Pré-requis

Connaissances en algèbre linéaire et en analyse numérique.

 

Responsables scientifiques : Selime GUROL & Anthony WEAVER

Tarifs

  • Stagiaires/PhDs/PostDocs : 240 €
  • Associés CERFACS/CNRS/INRIA : 720 €
  • Public : 1440 €

Programme

(Tous les jours de 9h00 à 17h30)

Jour 1

Concepts de base en assimilation de données, avec exemples
Introduction à la théorie de l’estimation
Introduction aux problèmes de moindres carrés non-linéaires
Exercices en Matlab

 

Jour 2

Assimilation variationnelle
Introduction à la modélisation des covariances
Applications en géosciences
Exercices en Matlab

 

Jour 3

Filtre de Kalman et ses variantes
Méthodes avancées de modélisation et de l’estimation des covariances
Applications en géosciences
Exercices en Matlab

 

 Jour 4

Filtre de Kalman et ses variantes
Méthodes hybrides variationnelles-ensembles
Applications en géosciences
Exercices en Matlab

 

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