12 novembre 2020

Webinaire Jean-Christophe Loiseau

Jean-Christophe Loiseau est Maître de Conférence en Mathématiques appliqués et dynamique des fluides à Arts et Métiers Institute of Technology (précedemment Arts et Métiers ParisTech) à Paris, France. Ses recherches peuvent être divisées en deux grandes catégories. Un grand nombre de ses actions sont consacrées depuis 2010 à une meilleure compréhension de la transition vers la turbulence dans les écoulements tridimensionnels par l'application conjointe de simulations numériques directes et de la théorie de la stabilité linéaire modale et non modale. Plus récemment, ses recherches se sont concentrées sur l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique basées sur la physique pour identifier des modèles d'ordre réduit de systèmes complexes à des fins de contrôle et d'estimation en temps réel.
Dimensionality reduction and system identification in fluid dynamics

After a brief overview of our work on transition to turbulence in complex three-dimensional flows, the core of this seminar will focus on the problem of identifying interpretable and physically consistent reduced-order models from data. Over the past few years, the sparse identification of nonlinear dynamics (SINDy) has sparked a renewed interest in the identification of continuous-time nonlinear dynamical systems from a limited set of available measurements. Since its introduction in 2015, SINDy has proven to be an extremely versatile framework with numerous variations proposed, e.g. vanilla SINDy, SINDy with control, MANDy, etc. In this talk, we thus aim to give the audience a general overview of the capabilities offered by the SINDy framework. For that purpose, the chaotic thermal convection in annular thermosyphon will be used as example. We will most notably focus on how one can incorporate prior knowledge about the system (e.g. invariants, symmetries, etc) in the identification step.

12 novembre 2020, 16h3017h30
Webinar (contacter Francesco Romano pour être inclus à la mailing list)