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Introduction
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HDR
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Conclusions et perspectives
Table des matières
Assimilation de données: le nudging direct et rétrograde
Ce chapitre résume les travaux contenus dans [
17
,
22
,
18
,
21
,
20
,
30
,
23
].
Sous-sections
Introduction
Algorithme du ``nudging direct et rétrograde'', ou ``Back and Forth Nudging'' (BFN)
Nudging direct
Nudging rétrograde
Algorithme BFN
Choix des matrices de nudging et interprétations
Interprétation variationnelle du nudging
Interprétation séquentielle
Méthode de placement de pôles et matrice de nudging rétrograde
Expériences numériques
Valeurs numériques des matrices de nudging
Méthodologie expérimentale
Modèles étudiés
Système de Lorenz
Équation de Burgers visqueux
Modèle ``shallow water'' (ou équations de Saint-Venant)
Modèle quasi-géostrophique multi-couches
Conclusions relatives aux expériences numériques
Principaux résultats théoriques de convergence
Cas linéaire
Équations de transport
Transport linéaire visqueux
Burgers visqueux
Transport linéaire non visqueux
Burgers non visqueux
Remarque:
Remarques sur les résultats théoriques
Lien avec les observateurs
Observateurs pour un modèle shallow water
Utilisation des symétries du modèle
Étude d'une classe d'observateurs dans un cas linéarisé
Expériences numériques
Conclusion
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