Abstract:
Ce projet de fin d’études se concentre sur l’algorithme de SINDy (Sparse Identification of Nonlinear
Dynamics), qui permet de déduire les équations sous-jacentes d’un système dynamique non linéaire
à partir de données expérimentales. Nous explorons les fondements théoriques de SINDy, en mettant
l’accent sur les concepts de sparsité et de régularisation, ainsi que les outils mathématiques utilisés
pour résoudre le problème d’identification.
Nous appliquons cette approche à des exemples de systèmes dynamiques linéaires et non linéaires en
utilisant des simulations réalisées avec MATLAB, dans le but de modéliser et d’identifier ces systèmes.
Nous examinons également la capacité de SINDy à identifier les systèmes non linéaires en présence de
bruit. Les résultats obtenus sont encourageants, et des conclusions importantes sont discutées.
