艾沙·阿尔巴拉卡蒂;Budišić，马尔科;克罗克，罗斯;Glass-Klaiber、Juniper公司;我，莎拉;约翰·麦克林;诺亚·马歇尔;科林·罗伯茨;Van Vleck，Erik S。 用于数据同化的模型和数据简化：使用预测和数据的粒子过滤器，并应用于浅水模型。 （英语） Zbl 1524.62464号 计算。数学。申请。 116, 194-211 (2022). 概要：了解非线性、高维流动，例如大气和海洋流动，对于应对全球气候变化的影响至关重要。数据同化（DA）技术将物理模型和观测数据结合在一起，通常在贝叶斯框架中，以预测模型的未来状态和该预测中的不确定性。这些系统中固有的噪声（高斯和非高斯）、非线性和高维性给准确预测带来了挑战。为了解决这些问题，我们研究了基于不稳定子空间同化（AUS）、适当正交分解（POD）和动态模式分解（DMD）等技术的模型和数据降维的使用。利用投影物理和数据模型的算法可以与DA技术相结合，例如集成卡尔曼滤波器（EnKF）和粒子滤波器（PF）变体。投影DA技术是为优化建议粒子滤波器开发的，并应用于Lorenz’96模型（L96）和浅水方程（SWE），以测试我们的技术在高维非线性系统中的有效性。 引用于2文件 理学硕士： 62M20型 随机过程的推断与预测 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 37N10号 流体力学、海洋学和气象学中的动力系统 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 37M99型 动力系统的逼近方法和数值处理 关键词：数据同化;粒子过滤器;订单减少;真正交分解;动态模式分解;浅水方程 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Albarakati}等人，计算。数学。申请。116194-211（2022年；Zbl 1524.62464） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Chorin，A。；Morzfeld，M。；Tu，X.，用于数据同化的隐式粒子滤波器，计算。方法应用。机械。工程，318，2，221-240（2010）·Zbl 1229.60047号 [2] van Leeuwen，P.J.，《地球科学中的非线性数据同化：一种非常有效的粒子滤波器》，Q.J.R.Meteorol。Soc.，136，653，1991-1999（2010） [3] 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