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佩·格罗夫·汤姆森;扎哈里·兹拉特夫

开发数据同化算法。 （英语） Zbl 1142.65394号

计算。数学。申请。 55，第10号，2381-2393（2008）.
摘要：当使用不同科学和工程领域产生的大规模数学模型来研究各种物理和化学过程时，将所有可用的观测结果结合起来是很重要的。变分数据同化技术可用于尝试在大规模模型中有效利用观测值（例如，为了获得更可靠的初始值）。变分数据同化技术是基于三个非常重要的组成部分的组合
\（bullet）求解微分方程的数值方法，
\（项目符号）拆分程序和
\（bullet）优化算法。
选择这三个分量的最佳（或至少是良好的）组合是至关重要的，因为当应用变分数据同化技术时，计算成本非常高的模型将变得更加昂贵（计算时间经常增加超过100倍）。因此，研究变分数据同化技术的三个组成部分之间的相互作用以及在计算中应用强大的并行计算机是很重要的。将报告在寻求数值方法、分裂技术和优化算法的良好组合过程中获得的一些结果。并行技术描述V.N.Alexandrov、W.Owczarz、P.G.Thomsen和Z.兹拉特夫[大型空气污染模型在太阳计算机网格上的并行运行，模拟中的数学和计算机65、557–577（2004）]。
实验中使用了特定大规模数学模型的模块，即统一丹麦-欧拉模型（UNI-DEM）。UNI-DEM的数学背景在[loc.cit；Z.兹拉特夫《大型空气污染模型的计算机处理》，Kluwer学术出版社，Dordrecht，Boston，London（1995）]。这些想法相当普遍，可以很容易地与其他数学模型结合使用。

MSC公司：

65L99年 常微分方程的数值方法

关键词：

科学模型;分裂技术;PDE系统;ODE系统;刚度，刚度;精确;数据同化

软件：

罗德斯;抱怨;抱怨
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.G.Thomsen}和\textit{Z.Zlatev}，计算。数学。申请。55，第10号，2381--2393（2008；Zbl 1142.65394）
全文： 内政部

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