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阿尔贝托·卡拉西;迈克尔·吉尔;安娜·特里维西安;弗朗西斯科·乌博尔迪

数据同化作为一个非线性动力系统问题：预测相似系统的稳定性和收敛性。 （英语） Zbl 1307.34064号

混乱 18，第2期，023112，第7页（2008年）.
摘要：我们研究预测相似系统，该系统已成为气象学和海洋学中的常规，并正在迅速扩展到地球科学和连续介质物理学的其他领域。这种系统的长期非线性稳定性导致其序列估计解的唯一性，并且需要这些解收敛到系统的真实混沌演化。对于线性化Lorenz系统，说明了我们方法的关键思想。接下来通过李亚普诺夫指数的全谱研究了两个动态气象非线性预测相似系统的稳定性；这两个系统分别由一大组常微分方程和偏微分方程控制。数据诱导稳定的程度对此类系统的性能至关重要。这个程度又取决于两个关键因素：（i）观测网络，无论是固定的还是数据自适应的，以及（ii）同化方法。{
©2008美国物理研究所}

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MSC公司：

34C28个 常微分方程的复杂行为与混沌系统
34D08型 常微分方程的特征和Lyapunov指数
86A10美元 气象学和大气物理学
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\textit{A.Carrassi}等人，Chaos 18，No.2，023112，7 p.（2008；Zbl 1307.34064）
全文： 内政部 arXiv公司

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