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使用(L_1)和Huber范数的稳健数据同化。 (英语) Zbl 1368.65018号

摘要:数据同化是一个用于融合来自先验、自然观测和数值模型的信息的过程,以获得对相关物理系统的参数或状态的最佳估计。一些观测数据中存在较大误差,例如从故障仪器收集的数据,会对整体同化结果的质量产生负面影响。这项工作为稳健的数据同化开发了一个系统框架。在存在观测异常值的情况下,新算法继续对参数或状态进行良好的估计。该方法基于将数据同化问题的传统L_2范数公式替换为基于L_1范数和Huber范数的公式。使用Lorenz-96和浅水球模型进行的数值实验表明,在存在数据异常值的情况下,新算法如何优于传统的数据同化方法。

MSC公司:

65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
10层62层 点估计
62-07 数据分析(统计)(MSC2010)
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