Formulation du problème inverse
L’approche par modélisation inverse consiste à estimer les paramètres d’un modèle théorique à partir d’observations
. Pour cela, on se repose sur l’existence d’un modèle théorique direct qui permet de prédire l’observation
en connaissant
. On introduit alors la notion d’opérateur d’observation
qui permet de prédire l’observation
à partir de
. L’écart entre la prédiction et l’observation, noté
, résulte de l’erreur sur l’observation ainsi que de l’incertitude sur le modèle direct (figure 1).
![](https://datice-multi-archives.ipsl.fr/wp-content/uploads/2017/07/schema_inverse.png)
Afin d’éviter la multiplicité des solutions, qui est souvent rencontrée en modélisation inverse, Datice est basé sur une approche stochastique dite d’inférence bayésienne. Cela consiste à fournir une ébauche probabiliste qui apporte des informations supplémentaires afin de mieux contraindre les paramètres du modèle et de lever la non-unicité de la solution. Cette ébauche constitue une information a priori sur le modèle théorique.
Pour plus d’informations sur la théorie derrière l’outil Datice, nous vous invitons à aller à la page Théorie.