×

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

按年份列出的引文