Back and forth nudging algorithm for data assimilation problems - 01/01/05

Doi : 10.1016/j.crma.2005.05.006

Didier Auroux ^a , Jacques Blum ^b
^a Laboratoire MIP, université Paul-Sabatier Toulouse 3, 118, route de Narbonne, 31062 Toulouse cedex 4, France
^b Laboratoire J.A. Dieudonné, université de Nice Sophia-Antipolis, Parc Valrose, 06108 Nice cedex 2, France

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages	6
Iconographies	0
Vidéos	0
Autres	0

Abstract

In this Note, we introduce a new algorithm for data assimilation problems, called the back and forth nudging (BFN) algorithm. The standard forward nudging algorithm is first studied for a linear ODE model. The backward nudging algorithm is then introduced in order to reconstruct the initial state of the system. These two algorithms are combined in the new BFN algorithm. The mathematical proof of its convergence is given for a linear ODE system. To cite this article: D. Auroux, J. Blum, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 340 (2005).

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

Dans cette Note, nous introduisons un nouvel algorithme pour les problèmes dʼassimilation de données, lʼalgorithme du nudging direct et rétrograde (back and forth nudging ou BFN en anglais). Nous rappelons tout dʼabord la méthode du nudging appliquée à un système dʼEDO linéaires, avant dʼintroduire le nudging sur le problème rétrograde en temps afin de reconstruire la condition initiale du système. En combinant ces deux méthodes, on obtient le nouvel algorithme BFN. Nous montrons la convergence de cet algorithme pour un système dʼEDO linéaires. Pour citer cet article : D. Auroux, J. Blum, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 340 (2005).

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.