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Statistiques computationnelles pour l'analyse post-vol en rentrée atmosphérique

Mathématiques - Analyse numérique - Simulation Sciences pour l’ingénieur

Résumé du sujet

Le post-doctorat se situe dans le contexte d’essais en vol d’un véhicule instrumenté (navette spatiale, capsule ou sonde) qui rentre dans l'atmosphère. Il s’agit de reconstruire, à partir de mesures (centrale inertielle, radar, ballon météorologique, etc.), la trajectoire et diverses quantités d'intérêt, afin de mieux comprendre les phénomènes physiques et de valider les modèles prédictifs. On s’est orienté vers des statistiques bayésiennes, associées à des méthodes par chaînes de Markov Monte Carlo (MCMC). Le post-doctorant aura pour mission de développer et d’étendre l'approche proposée, dans le cadre d'une collaboration scientifique avec Audrey Giremus, professeur à l’Université de Bordeaux et spécialiste du domaine. On cherchera en particulier à accroitre les performances d’échantillonnage en grande dimension. Une attention particulière sera portée à la problématique d'apprentissage automatique constituée par l'exploitation d'une base de données aérologiques. L'objectif final sera d'aboutir à un prototype évolutif qui, dédié à l'analyse post-vol des essais en vol, exploite les différentes sources d'information et les incertitudes associées. Les évaluations porteront sur des données simulées et réelles, avec comparaison à des outils existants. On s'efforcera de valoriser le travail par des communications et publications scientifiques.

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