迪迪埃·奥鲁克斯 地球物理流体的数据同化。 （英语。法语摘要） Zbl 1386.49062号 Ann.工厂。科学。图卢兹，数学。(6) 26，第4期，767-793（2017）. 摘要：数据同化是观测和模型之间的接口领域，它使得从一组离散的时空数据中识别地球物理系统的全球结构成为可能。在回顾了最新的数据同化方法、变分4D-VAR算法和对偶变分4D-PSAS算法以及序贯卡尔曼滤波器之后，我们将介绍后退和前进微调（BFN）算法以及扩散后退和前进平移（DBFN）算法，这是BFN对某些特定扩散模型的自然扩展。 MSC公司： 49S05号 物理学变分原理 86A10美元 气象学和大气物理学 86A05型 水文学、水文学、海洋学 49公里21 非微分方程关系问题的最优性条件 49K20型 偏微分方程问题的最优性条件 49平方米25 最优控制中的离散逼近 关键词：数据同化方法；地球物理流体 软件：L-BFGS公司；4D-VAR型；合卡尔曼滤波 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \文本｛D.Auroux｝，Ann.Fac。科学。图卢兹，数学。（6） 26，第4号，767--793（2017；Zbl 1386.49062） 全文： 内政部 参考文献： [1] L.Amodei，“解决问题的方法解决了口腔医学的同化问题”，C.R.Acad。科学。Ser.巴黎。II 321（1995），第1087-1094页 [2] Didier Auroux，《不同的同化方法》，法国尼斯大学索菲亚·安蒂波利斯分校博士论文，2003年 [3] Didier Auroux，“将对偶变分数据同化算法推广到非线性分层准营养海洋模型”，逆问题。23（2007）第6期，第2485-2503页·Zbl 1125.86005号 ·doi:10.1088/0266-5611/23/6/013 [4] Didier Auroux，“应用于浅水模型的前后微调算法，与4D-VAR的比较和杂交”，国际期刊Numer。《液体方法》61（2009）第8期，第911-929页·Zbl 1252.76058号 ·doi:10.1002/fld.1980 [5] Didier Auroux、Patrick Bansart和Jacques 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