4D-VAR型 swMATH ID: 3477 软件作者: D.奥鲁。 描述: 本文研究了一种新的数据同化算法,称为前后微调(BFN)。由于简单的原因,最近引入了这个方案,因为它与变分方案相比不需要任何线性化、伴随方程或最小化过程,但它在每次迭代时都提供了初始条件的新估计。我们研究了它在二维浅水模型上的收敛特性和效率。在整个数值实验过程中,与标准变分算法(称为4D-VAR)进行了比较。最后,通过考虑BFN算法的几个迭代作为4D-VAR算法的预处理工具,介绍了一种混合方法。我们证明了BFN算法在第一次迭代中是非常强大的,并且混合方法可以显著地提高第二次迭代的质量!e通过4D-VAR方案识别初始条件,并减少实现收敛所需的迭代次数。 主页: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/fld.1980/abstract 关键词: 数据同化;浅水;前后轻推;变分法;混合方法;非线性动力学 相关软件: L-BFGS公司;合卡尔曼滤波;FEUDX公司;GQTPAR公司;TAMC公司 引用于: 13文件 标准条款 1出版物描述软件,包括1出版物在zbMATH中 年份 将前后微调算法应用于浅水模型,并与4D-VAR进行比较和杂交。 兹比尔1252.76058D.奥鲁。 2009 全部的 前5名33位作者引用 三 迪迪埃·奥鲁克斯 2 克雷格·C·道格拉斯。 2 方、方新 2 蒋丽江 2 伊欧内尔·迈克尔 1 阿利森,P.A。 1 文森特·安德烈 1 Narcisa C.Apreutesei。 1 多米尼克·贝雷齐亚特 1 雅克·布卢姆 1 卢卡斯·布里瓦迪斯 1 陈,肖 1 加布里埃尔·迪米特里 1 阿道夫·埃贝尔 1 亨德里克·埃尔伯恩 1 帕特里克·法雷尔(Patrick E.Farrell)。 1 埃尔玛·弗里斯 1 Jean-Paul A.Gauthier。 1 A.J.H.戈达德。 1 纳丁·戈利斯 1 杰拉德·J·戈尔曼。 1 伊莎贝尔·L·赫林。 1 彼得·科恩 1 Lars Peter Nieradzik 1 克里斯托弗·佩恩(Christopher C.Pain)。 1 彭宇晨 1 马修·皮戈特。 1 乔瓦尼·鲁杰罗 1 尤利塞·塞雷斯 1 施明成 1 tefnescu,Rzvan 1 阿希姆·斯特伦克 1 吴良春 全部的 前5名8篇连载文章中引用 三 国际流体数值方法杂志 1 计算 1 SIAM控制与优化杂志 1 物理D 1 数值算法 1 图卢兹科学学院年鉴。数学题。塞里六世 1 离散和连续动力系统 1 应用数学成绩 全部的 前5名在9个字段中引用 6 地球物理学(86-XX) 5 数值分析(65-XX) 5 流体力学(76-XX) 三 变分法与最优控制;最优化(49-XX) 2 偏微分方程(35-XX) 2 系统论;控制(93至XX) 1 统计学(62-XX) 1 生物学和其他自然科学(92-XX) 1 信息与通信理论、电路(94-XX) 按年份列出的引文