Abstract : In deterministic estimation, applying a Kalman filter to a dynamical model based on partial differential equations is theoretically seducing but solving the associated Riccati equation leads to a so-called curse of dimensionality for its numerical implementation. In this work, we propose to entirely revisit the theory of Kalman filters for parabolic problems where additional regularity results proves that the Riccati equation solution belongs to the class of Hilbert-Schmidt operators. The regularity of the associated kernel then allows to proceed to the numerical analysis of the Kalman full space-time discretization in adapted norms, hence justifying the implementation of the related Kalman filter numerical algorithm with H-matrices typically developed for integral equations discretization.
Résumé : En estimation déterministe, l'application de filtres de Kalman à un modèle dynamique basée sur des équations aux dérivées partielles est théoriquement séduisante mais la résolution de l'équation de Riccati associée conduit à une malédiction de la dimensionalité lors de la mise en oeuvre numérique. Dans ce travail, nous proposons de revisiter entièrement la théorie des filtres de Kalman pour les problèmes paraboliques où des résultats de régularité supplémentaires prouvent que la solution de l'équation Riccati appartient à la classe des opérateurs de Hilbert-Schmidt. La régularité du noyau associé permet alors de procéder à l'analyse numérique de la discrétisation espace-temps de l'estimateur de Kalman dans des normes adaptées, justifiant alors la mise en oeuvre d'un algorithme numérique de Kalman via des H-matrices typiquement développées pour la discrétisation d'équations intégrales.