Quantification d’incertitudes : application aux algorithmes, à la CFD et aux géosciences
Du mercredi 22 avril 2015 au vendredi 24 avril 2015
Formation
FORMATION TERMINEE
Limite d’inscription : 15 jours avant le début de la formation
Durée : 3 jours / (21 heures)
Descriptif
Ce cours est donné par trois spécialistes du domaine de la quantification des incertitudes : Dr Pietro Marco Congedo – chercheur à l’INRIA Bordeaux Sud-Ouest, Dr Vivien Mallet – chercheur à l’INRIA Paris Rocquencourt, et Dr Pierre Sagaut – professeur au laboratoire M2P2, Aix-Marseille Université. La première partie du cours détaille les aspects théoriques : définition des incertitudes, méthodes de Monte Carlo, méthodes de projection, méthodes d’approximation et calibration des données. Dans la deuxième partie du cours, ces méthodes sont appliquées à trois domaines spécifiques : les algorithmes, la mécanique des fluides numérique (ou CFD) et les geosciences.
Public cible
Ce cours s'adresse aux ingénieurs, physiciens, informaticiens et numériciens désirant acquérir les bases de la quantification des incertitudes et/ou intéressés par leur mise en oeuvre dans trois domaines spécifiques : algorithmes, CFD et geosciences.
Pré-requis
Aucun.
Responsables scientifiques :
- Dr Pietro Marco Congedo, INRIA Bordeaux Sud-Ouest
- Dr Vivien Mallet, INRIA Paris Rocquencourt
- Pr Pierre Sagaut, Laboratoire M2P2 – Aix-Marseille université
Tarifs :
- Stagiaires/PhDs/PostDocs : 150 €
- Associés CERFACS/CNRS/INRIA : 450 €
- Public : 900 €
Programme
(Tous les jours de 9h00 à 17h30)
Jour 1 et Jour 2 matin : Théorie (Pr P. Sagaut)
- Introduction et définitions : erreurs, incertitudes, risque, modélisation stochastique, sources d’incertitudes
- Méthode de Monte Carlo et variantes
- Méthodes de projection : méthodes de Galerkin et de collocation, polynômes de chaos généralisés, implantation, etc.
- Méthodes d’approximation: kriging, co-kriging, prédiction de l’erreur, utilisation de la POD
- Calibrage de données : inférence Bayésienne
Jour 2 après-midi : Application à la CFD (Pr P. Sagaut)
- Utilisation des méthodes de type Monte Carlo : état de l’art
- Utilisation des méthodes de projection : état de l’art
- Utilisation des méthodes d’approximation : état de l’art
- Utilisations actuelles de l’inférence Bayésienne pour la CFD
Jour 3 matin : Application aux algorithmes (Dr P.M. Congedo)
- Algorithme innovant pour la quantification d’incertitudes en CFD
- Approche non-probabiliste et incertitude épistémique
- Optimisation sous incertitudes
Jour 3 après-midi : Application aux géosciences.
Ensembles et assimilation de données. (Dr V. Mallet)
- Ensemble multi-modèles
- Evaluation d’ensemble
- Estimation d’incertitudes a posteriori par assimilation de données
