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Amélioration

Figure 4.14: Etat du système au temps 0 obtenu par la première application du nudging rétrograde (a), champ obtenu au temps $ -T$ en réappliquant le nudging rétrograde (b), estimation de l'état présent du système (c), et prévision correspondante au temps $ T$ (d).
\includegraphics[width=6cm]{chap4.fig/x0biaisnudg.eps}   \includegraphics[width=6cm]{chap4.fig/x-1biaisnudg2.eps}
(a)   (b)
\includegraphics[width=6cm]{chap4.fig/x0biaisnudg2.eps}   \includegraphics[width=6cm]{chap4.fig/xfbiaisnudg2.eps}
(c)   (d)

Pour tenter d'améliorer encore les prévisions, nous avons appliqué deux fois de suite la méthode du nudging rétrograde. La figure 4.14-a montre l'estimation de l'état présent (au temps 0 ) du système obtenue à l'aide du nudging rétrograde, ce qui n'est autre qu'un rappel de la figure 4.13-c. Le nudging rétrograde à partir de ce champ permet de trouver une estimation correspondant au temps $ -T$ , représentée sur la figure 4.14-b, à partir de laquelle on obtient une nouvelle estimation de l'état du système à l'instant 0 (figure 4.14-c), et la prévision correspondante, au temps $ T$ (figure 4.14-d).

Là encore, le champ obtenu après intégration rétrograde apparaît comme très peu lisse (encore moins que lorsque l'on avait appliqué une seule fois le nudging rétrograde en figure 4.13-b, ce qui montre que l'inégration directe n'avait pas totalement effacé ces irrégularités), mais une fois encore, après intégration directe (avec ou sans nudging), le champ redevient à peu près lisse et proche de la trajectoire réelle. Les prévisions obtenues sont alors très fiables, et légèrement meilleures que lorsque la méthode du nudging rétrograde n'est appliquée qu'une seule fois.


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