Survol

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L'intégration transparente de grands ensembles de données dans les modèles informatiques constituent l'un des principaux défis de la sciences mathématiques du 21e siècle. Quand le calcul le modèle est basé sur des systèmes dynamiques et les données sont ordonnées dans le temps, le processus de combinaison de données et de modèles est appelé données assimilation. Historiquement, le domaine a été principalement développé par des praticiens des sciences géophysiques; cependant, il a potentiel énorme dans de nombreux autres domaines.

Cette activité thématique d'un mois vise à développer la la théorie mathématique de l'assimilation des données, le processus de combiner des données avec des systèmes dynamiques pour apprendre les états cachés et paramètres inconnus. Les activités seront guidées et informées par applications venant des domaines physique, biomédical, social et sciences cognitives. Méthodologies basées sur le filtrage de particules, ensemble de filtrage de Kalman, optimisation et inverse bayésien des problèmes sous-tendront le programme. Visiteurs de longue durée dans tous ces champs seront présents, et un certain nombre de visiteurs à court terme participera à des ateliers consacrés à soutenir méthodologies, applications géophysiques, applications biomédicales et applications des sciences sociales et cognitives