Méthodes d'optimisation et assimilation de données en prévision atmosphérique et océanique
Séminaire Modèles et Algorithmes Déterministes: EDP-MOISE
25/10/2013 - 11:00 Mme Annick Sartenaer (Université de Namur) Salle 1 - Tour IRMA
Les prévisions atmosphérique et océanique constituent un des domaines d'application les plus importants de l'assimilation de données, laquelle consiste à estimer l'état d'un système en combinant des informations provenant de diverses sources, telles que le modèle de prédiction numérique décrivant l'évolution du système et les données observationnelles. L'approche dite variationnelle est une des deux principales approches utilisées en assimilation de données et se ramène, d'un point de vue "optimisation", à la résolution numérique d'un problème aux moindres carrés non linéaire de très grand taille (le problème 4D-Var). Dans cet exposé, nous aborderons deux questions importantes dans un contexte opérationnel d'assimilation de données, celle du préconditionnement, pour accélérer la convergence, et celle des techniques d'optimisation sans dérivées, pour éviter le lourd calcul de ces dernières. S'il reste du temps, nous esquisserons les grandes lignes d'une méthode d'optimisation "multi-niveaux" adaptée à la résolution de problèmes d'optimisation non linéaire de très grande taille tels que ceux issus de la discrétisation d'EDP.