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SUMMARY:AG : Alexander Stadler (University of Vienna)
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SUMMARY:EDP : Nicolas Camps (Université de Rennes)
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SUMMARY:EDP : Philippe Moireau (Ecole Polytechnique) : Observateur de Mortensen dans les variétés et application à la propagation des feux de forêt
DESCRIPTION:L’assimilation de données vise à combiner de manière optimale les modèles dynamiques des systèmes physiques avec les mesures disponibles afin d’estimer l’état ou les paramètres du système. Dans de nombreuses applications\, l’état ou l’espace d’observation est constitué de données de type contour\, plus précisément de courbes fermées. Bien qu’il y ait eu des tentatives pour inclure ce type d’informations dans des retours d’état afin de formuler des observateurs de Luenberger pour de tels systèmes\, les méthodes d’assimilation séquentielle des données les plus classiques\, notamment le filtre de Kalman et ses extensions non linéaires\, sont formulées exclusivement dans des espaces euclidiens et ne sont pas adaptées à ces configurations. \nDans cette présentation\, nous proposons un cadre déterministe pour le filtrage optimal sur les variétés. À partir d’un modèle dynamique en temps continu avec des observations en temps discret d’une trajectoire réelle\, nous introduisons une généralisation en variété du filtre de Mortensen en temps discret. L’estimateur optimal est caractérisé par une fonction de valeur\, qui est la solution d’une équation de Hamilton-Jacobi-Bellman définie sur la variété d’état. Nous dérivons ensuite une formulation cohérente en temps continu ainsi qu’une discrétisation spatiale appropriée. \nAfin d’adapter le coût de calcul de cet algorithme pour des cas d’application en ingénierie\, nous proposons une approximation quadratique de la fonction de valeur. Cela conduit naturellement à une extension du filtre de Kalman étendu (EKF) au cadre des variétés. Enfin\, nous montrons comment le cadre proposé peut être étendu à l’assimilation de données dans l’espace des courbes en dotant cet espace d’une métrique riemannienne appropriée. Cela permet l’assimilation de données d’observation de contours\, telles que les contours extraits d’images satellites dans la propagation des feux de forêt. \nCe travail est commun avec Gaël Le Ruz et Damiano Lombardi.
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SUMMARY:AG : Bernhard Keller (IMJ-PRG)
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SUMMARY:EDP : Daniel Han-Kwan (université de Nantes et CNRS)
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SUMMARY:EDP : Philippe Souplet (université Sorbonne Paris Nord)
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SUMMARY:AG : Sophie Morier-Genoud (Université de Reims)
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SUMMARY:AG : Baptiste Rognerud (IMJ-PRG)
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SUMMARY:EDP : Alexandre Ern (CERMICS\, ENPC) : Convergence of ERK-DG approximations of the first-order form of Maxwell's equations with low regularity
DESCRIPTION:We establish a convergence result for the approximation of low-regularity solutions to time-dependent PDE systems that have an involution structure similar to Maxwell’s equations and the linear wave equations.\nThe approximation is based on an explicit Runge–Kutta (ERK) time-stepping and the discontinuous Galerkin (dG) method with stabilization (so-called upwind fluxes) in space. The regularity setting only assumes that the exact solution and its first time-derivative are in L∞(0\,T;Hs(Ω)) with a Sobolev regularity index s in ]0\,1/2[ (here\, T is the time horizon and Ω the space domain)\, and that its second time-derivative is in L∞(0\,T;L2(Ω)).\nThe two main tools for the convergence analysis are a Ritz projection in space that leverages recent convergence results in operator norm for the dG approximation of the steady form of the PDE\, and the L2-stability under a standard CFL condition of three-stage\, third-order and four-stage\, fourth-order ERK schemes. These latter results are known in the literature\, but we provide here a somewhat simpler argumentation to prove the $L2$-stability. This is joint work with J.-L. Guermond (Texas A&M).
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SUMMARY:AG : Jeremy Lovejoy (CNRS\, Université Paris Cité)
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