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FORMATION PROGRAMMEE
Limite d’inscription : 15 jours avant le début de la formation
Durée : 3 jours / (21 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).

Objectif de la formation

L’objectif de cette formation et d’étudier les aspects clés de l’assimilation de données, de comprendre la théorie par les méthodologies et de faire le lien avec l’estimation dans les géosciences par le biais d’applications spécifiques.

Objectifs pédagogiques

À l'issue de la formation, les participants sont capables de :

• donner un avis argumenté sur les méthodes avancées d’assimilation de données : assimilation variationnelle, filtre de Kalman et leurs variantes en ensemble,
• appliquer l’assimilation de données et la méthode de modélisation de la covariance à des problèmes simples,
• évaluer la difficulté et les points critiques dans l’implémentation de l’assimilation de données pour des applications réelles.

Public cible

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

Pré-requis

Afin de pouvoir suivre cette formation vous devez:

• connaitre les bases des méthodes numériques d’algèbre linéaire,
• avoir des notions de statistique et probabilité.

Afin de s’assurer que les prérequis sont bien satisfaits, nous vous prions de bien vouloir répondre aux questionnaires suivants. Vous devez obtenir 75% de bonnes réponses pour vous inscrire à cette formation.

Questionnaire 1 : Analyse numérique

Questionnaire 2 : Analyse statistique

Responsables scientifiques : Selime GUROL & Anthony WEAVER

Tarifs

• Stagiaires/PhDs/PostDocs : 210 €
• Associés CERFACS/CNRS/INRIA : 600 €
• Public : 1200 €

Programme

(Tous les jours de 9h00 à 17h30)

Jour 1

Concepts de base en assimilation de données, avec exemples
Application en géosciences
Travaux pratiques

Jour 2

Modélisation des covariances
Applications en géosciences
Travaux pratiques

Jour 3

Filtre de Kalman et ses variantes
Méthodes hybrides variationnelles-ensembles
Applications en géosciences
Travaux pratiques

Examen final

Un examen final aura lieu à la fin de la formation

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