Contact : Thomas Florence florence.thomas@univ-grenoble-alpes.fr
Catégorie : Formations disciplinaires
Langue de l'intervention : anglais
Niveau : cours pour doctorants
Nombre d'heures : 25
Min participants : 8
Max participants : 48
Nbre d'inscrits : 2
Nombre de places disponibles : 46
Public prioritaire : Spécialités doctorales du domaine
Public concerné : Doctorant(e)s
Proposé par : STEP - Sciences de la Terre de l’Environnement et des Planètes
| Lieu : Grenoble - IMAG Début de la formation : 7 janvier 2019 Fin de la formation : 11 janvier 2019 Date fermeture des inscriptions : Modalités d'inscription : sur site dédié Site web : https://dataassim.sciencesconf.org/ Objectifs : Data assimilation is often presented as the art of combining various sources of information (most often, measurements and numerical models) to estimate the state of a partially observed dynamical system. In geophysics, it is now a research topic per se. It is mainly used to:
• define as precisely as possible a physical state (atmosphere, ocean, ...) of a system to predict its temporal evolution;
• optimally estimate a system state over a period of time for example, to study its variabilities;
• identify systematic errors in models;
• optimize the design of observation networks;
• extrapolate values of non observed variables;
• estimate parameters in physical laws.
The course aims at introducing the theoretical concepts and practical implementation aspects of modern data assimilation with a peculiar focus on high dimensional, non linear systems, as usually met in geosciences.
Necessary background for the course:
- Basic notions in probability and statistics (Expectation, variance, covariance matrix)
- Basic notions in linear algebra
- Basic notions in differential calculus
Programme : Part 1: Data assimilation based on estimation theory (9h)
1. Introduction to ensemble data assimilation
2. Basic notions in probability and statistics
3. Ingredients of data assimilation
4. Particle filtering
3. Kalman filtering
5. Ensemble Kalman filters
Part 2: Data assimilation based on control theory (12h)
1. Introduction to variational data assimilation
2. Variational data assimilation for time-independent problems
3. The adjoint method
4. Variational Data assimilation : Practical aspect
5. Adjoint coding
Pré-requis : Necessary background for the course
- Basic notions in probability and statistics (Expectation, variance, covariance matrix)
- Basic notions in linear algebra
- Basic notions in differential calculus
Equipe pédagogique : Eric BLAYO, UGA/UFR Informatique et Mathématiques Appliquées (IMA), Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK)
Arthur VIDARD, INRIA, LJK
Maëlle Nodet, UGA/UFRIMA, LJK
Emmanuel COSME, UGA/UFR PHITEM, IGE
Calendrier :
Séance n° 1 Date : Horaire : 13:00 à 17:00 Intervenant : Emmanuel Cosme Eric Blayo Lieu : IMAG Intitulé cours : Lecture
Séance n° 2 Date : Horaire : 08:30 à 17:00 Intervenant : Emmanuel Cosme Eric Blayo Lieu : IMAG Intitulé cours : Lecture
Séance n° 3 Date : Horaire : 08:30 à 17:00 Intervenant : Emmanuel Cosme Eric Blayo Lieu : IMAG Intitulé cours : Lecture
Séance n° 4 Date : Horaire : 08:30 à 19:00 Intervenant : Emmanuel Cosme Eric Blayo Lieu : IMAG Intitulé cours : Lecture and Practice
Séance n° 5 Date : Horaire : 08:30 à 12:00 Intervenant : Emmanuel Cosme Eric Blayo Lieu : IMAG Intitulé cours : Lecture
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