Data Assimilation

Description

Objectifs

At the end of this module, the student will have understood and will be able to:

(Data Assimilation part)
- write an optimal control problem formulation, both for ODE models and PDE models

- combine at best a PDE model with datasets.

- compute a gradient using the adjoint method.

- set up algorithms of parameters identification, model calibration (3D-Var, 4D-Var etc)

- explain the equivalencies between VDA, BLUE, Kalman filtering and Bayesian approach in the Linear-Quadratic-Gaussian case

- introduce prior probabilistic information via covariances matrix

(Model learning part)

- set up a model learning method from datasets and an a-priori given dictionary.
Both for ODE or (scalar) PDE models.

The student will be able to:

Set up the equations and the complete modeling chain to perform parameters identification / model calibration / Variational Data Assimilation for PDE models.

Identify the dominant model terms from measurements .

Pré-requis

Basics of: PDE models, differential calculus, optimisation, functional analysis, numerical schemes, Python programming.

Évaluation

L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…

En bref

Crédits ECTS : 3.0

Nombre d’heures : 36.0

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