je m'excuse encore de mon emportement.
Le problème de la météo est aussi son caractère système complexe. La météo n'est pas contrôlée que par la dynamique de l'atmosphère, les océans jouent un rôle majeur sur les transferts d'énergie sur terre.
Le caractère chaotique est une chose mais la dépendance de la méteo à un grand nombre de données rend aussi son calcul difficil.
Ce sont ici deux choses différentes. Il y a le caractère aléatoire du temps du à l'interaction non-linéaire des systèmes physiques (atmosphère, océans..etc) mais même sans ça, prendre en compte l'impact de tout ces systèmes, même dans le cadre d'interaction linéaire est une chose compliqué. On a alors un problème à variables cachées.
De plus en supposant qu'on ait des sondes avec une précision infinie, deux problèmes se posent:
-la mesure est toujours perturbatrice, ce qui implique une erreur sur la mesure
-la numérisation tronque forcément les données.
Or les erreurs croissent exponentiellement, du type, avec K positif et y1 et y2 deux prévisions ayant des conditions initiales différentes.
Donc on peut avoir de l'ambition pour les prévisions mais on sait très bien que tout ça est limité.
j'en reviens à la remarque de théodos. Effectivement, il est possible de prédire (même sans appareil de calcul and co) à court terme ou à long avec l'expérience la météo. Par exemple, par chez moi lorsqu'on entend le train, on est sûr qu'il va bientôt pleuvoir. Tout simplement parce que la voie ferré étant au sud, celà signifie qu'il y a un vent provenant du sud et qu'il apporte souvent de la pluie. Ce type de prédiction est très limité mais à inspirer les météorologues.
Il y a 2 grandes méthodes de prévision. La première décrite ici, on prend un champ de mesure, on le rentre dans l'ordi et il nous sort des champs de température, vitesse..etc pour les 2 prochains jours.
L'autre utilise plus du traitement de l'information. On a pris un grand nombre de donnés et regardé les évolutions et les corrélations entre les différentes évolutions de la météo. Je m'explique. On peut considérer la météo comme une boite. Il y a les entrées, c'est à dire les valeurs des mesures à un temps donné t0, et une sortie, les mesures à un temps donné t1>t0. La première méthode est de regarder ce qu'il y a dans la boite est de le modéliser mathématiquement.
La seconde est de se dire, je n'ouvre pas la boite et je regarde les différents couples entrées et sorties associées. Par exemple, je sais que quand il a fait 20° à dunkerque, 18° à calais..etc en le 12 aout 2007, le lendemain il a fait à 19° à dunkerque, 18° à calais..etc aout. Et si je veux prédire par exemple, on est le 12 aout 2009, il fait 20,5° à dunkerque, 18° à calais..etc et bien je vais essayer avec toutes mes données antérieures de voir quel temps est le plus probable demain. Donc l'idée est de faire un peu ce que font nos petits pépés du village qui nous disent qu'il va pleuvoir demain grâce à leur expérience sur certains facteurs météorologiques empirique.
Donc on prend un max de donnés, on regarde ce qui se passe et on crée une sorte de schéma. Après je mets mes données actuelles météorologiques et j'essaye de les corréler avec d'anciennes mesures puis je fais des prédictions. Ici la physique passe à la trappe mais son pouvoir de prédiction n'est pas mauvais. Bien sûr ca demande une base de données énorme et des unités de traitement de l'information conséquentes.
-----
Envoyé par tempsreel1 
) permettant de battre les meilleurs joueurs du monde ne sont pas forcément bon en échec. Ce ne sont même pas les meilleurs programmateurs (pas forcément, mais sans doute dans leur domaine). En fait, l'ordinateur bat le joueur humain car il a une plus grande capacité de calcul, et d'anticipation. Kasparov (par exemple) ne peut pas, dès que le premier joueur bouge sa premiere pièce, imaginer quels seront les possibilités pour que l'ordinateur joue telle pièce a tel moment, et comment il va le battre. L'ordinateur si.
. (Chwebij par exemple 
