4D-Var数据同化的简化基近似和后验误差界 Accéder directment au contenu公司
第三条Dans Une Revue 优化与工程 年鉴：2018

4D Var数据同化的简化基近似和后验误差界

Résumé

针对参数化PDE模型的强约束和弱约束四维变分（4D-Var）数据同化问题，我们提出了一种经证明的约化基方法。虽然标准的强约束4D-Var方法使用给定的观测数据仅估计模型的未知初始条件，但弱约束4D-War公式还提供了对模型误差的估计，因此可以处理不完善的模型。由于模型误差在空间和时间上都是分布函数，4D-Var公式会导致PDE模型的每个给定参数实例的大规模优化问题。为了有效地解决这个问题，最近提出了各种降阶方法。这里，我们使用约化基方法生成状态、伴随、初始条件和模型误差的约化阶近似。我们的主要贡献是针对潜在的高维4D-Var问题，开发了有效计算约化基近似误差的后验上限。数值结果验证了该方法的有效性。

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日期和版本

hal-01556304， 版本1 (11-02-2018)

身份证明人

Citer公司

Mark Kaercher、Sébastien Boyaval、Martin Grepl、Karen Veroy。4D Var数据同化的简化基近似和后验误差边界。优化与工程, 2018, 2018 (3),⟨10.1007/s11081-018-9389-2⟩.⟨hal-01556304⟩

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