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Gregor罗宾逊;新郎，伊恩

一种用于分散数据的快速可调模糊算法。 （英语） Zbl 1452.65036号

SIAM J.科学。计算。 42，第4号，A2281-A2299（2020）.
摘要：具有线性时间复杂度的模糊算法可以减少在任意维空间扩展域中分散位置观测到的小规模数据内容。该方法通过形成输入数据的高斯插值，然后将插值与格林函数的多分辨率高斯近似卷积为微分算子，微分算子的谱可以根据具体问题进行调整。与传统模糊算法（新算法将其推广到非均匀网格位置测量的数据）一样，应用包括空间尺度的去模糊和分离。一个示例说明了一种可能的应用，即启用重要采样方法来同化地球物理观测数据，这些观测数据通常分散在空间域中，因为模糊观测可以使粒子滤波器在大尺度的状态估计中更加有效。另一个例子是，受海洋涡旋等具有强烈空间尺度分离的动力学数据分析的启发，使用该算法将分散的海洋浮标测量值分解为大规模和小型分量。

MSC公司：

65日第15天 函数逼近算法
68单位10 图像处理的计算方法
65日第10天 数值平滑、曲线拟合
62M20型 随机过程推断和预测
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
60G35型 信号检测和滤波（随机过程方面）
94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等）

关键词：

信号处理;数据同化;多分辨率算法;粒子滤波

软件：

GMRF库;PetRBF公司;ASKIT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Robinson}和\textit{I.Grooms}，SIAM J.Sci。计算。42，第4号，A2281--A2299（2020；Zbl 1452.65036）
全文： 内政部 arXiv公司

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