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Aix-Marseille Université
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Séminaire

Séminaire AA — Approximation dynamique de rang faible : ordre élevé, conservation et assimilation de données.

Sébastien Riffaud
EPFL
https://sebastienriffaud.github.io/publications/

Date(s) : 03/03/2026   iCal
10h00 - 11h00

Dans cet exposé, nous nous intéressons aux approximations dynamiques de rang faible, qui visent à réduire le coût des simulations numériques en représentant la solution dans un sous-espace de faible dimension.
Nous présentons tout d’abord une méthode d’intégration en temps d’ordre élevé pour ces approximations. L’intégrateur proposé, appelé RK-BUG (Runge-Kutta Basis-Update & Galerkin), constitue une extension d’ordre élevé de l’intégrateur BUG. Nous établissons une borne d’erreur montrant que la méthode conserve l’ordre de convergence du schéma de Runge-Kutta sous-jacent jusqu’à l’apparition d’un plateau lié à la troncature de rang faible.
Nous introduisons ensuite une extension conservative générale permettant de préserver exactement certains invariants (masse, quantité de mouvement, énergie) dans des modèles cinétiques tels que Vlasov-Poisson. Cette construction est notamment appliquée au schéma RK-BUG afin d’obtenir sa version conservative.
Enfin, nous montrons que cette approche s’intègre naturellement dans un cadre d’assimilation de données de type filtre de Kalman d’ensemble, où la propagation bas-rang permet de réduire significativement le coût de calcul tout en conservant la précision des estimations.
F Nobile, S Riffaud (2025). Robust high-order low-rank BUG integrators based on explicit Runge-Kutta methods, arXiv preprint.
F Nobile, S Riffaud, TT Trindade (2026). Dynamical Low-Rank Ensemble Kalman filter for State/Parameter estimation, arXiv preprint.

Emplacement
I2M Saint-Charles - Salle de séminaire

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