算法900 swMATH ID: 20183 软件作者: 托雷斯,German A。 描述: 算法900:用于大规模问题的离散时间卡尔曼滤波器包。数据同化是用观测数据中的可用信息输入部分未知预测模型的过程,目的是纠正和改进模型结果。执行数据同化的最重要数学工具之一是卡尔曼滤波器。这本质上是一种预测-校正算法,在最小化误差协方差矩阵的跟踪方面是最优的。不幸的是,将滤波器应用于大规模问题的计算成本是巨大的,滤波器的编程高度依赖于所涉及的模型和数据格式。本文的第一个目标是介绍一组Fortran 90模块,它们实现了卡尔曼滤波器的降秩平方根版本,适用于大量变量的同化。第二个目标是提出一种卡尔曼滤波器实现,其代码独立于模型和观测值,并且易于使用。文中详细描述了算法、结构、并行化以及使用该软件包解决实际问题的示例。 主页: http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1644001.1644012 关键词: 卡尔曼滤波器;大规模问题;数据同化 相关软件: STSA公司;PALM(掌上电脑);贝叶斯++;BFL公司;卡尔姆托尔;ESMF公司 引用于: 1文件 标准条款 1出版物描述软件,包括1出版物以zbMATH为单位 年份 算法900:用于大规模问题的离散时间卡尔曼滤波器包。 兹比尔1364.65023托雷斯,German A。 2010 1位作者引用 1 Germán Ariel托雷斯 连载1篇 1 ACM数学软件汇刊 在1个字段中引用 1 数值分析(65-XX) 按年份列出的引文