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托马索·塔代伊;安东尼·佩特拉（Anthony T.Patera）。

一种数据同化的本地化策略；应用于状态估计和参数估计。 （英语） Zbl 1426.65144号

SIAM J.科学。计算。 40，编号2，B611-B636（2018）.
本文提出了一种定位过程，以解决作为状态和参数估计的数据同化任务。在这种情况下，感兴趣的数量与正确定义数学模型的域的子区域有关。本地化过程依赖于与整个系统关联的域和感兴趣的域之间的中间域的定义。选择这个中间域是为了排除感兴趣域之外与参数化相关的参数，这降低了估计问题的难度。模型降阶（MOR）程序用于处理参数值的不确定性以及界面边界条件的不确定性。给出了理论结果，并给出了声学中的两个数值合成示例，以证明我们的定位方法的有效性。
审核人：彼得·斯瓦切克（普拉哈）

引用于11文件

MSC公司：

65立方米 含偏微分方程初值和初边值问题反问题的数值方法
93E24型 随机控制系统的最小二乘法及其相关方法

关键词：

反问题;数据同化;模型降阶

软件：

红色工具箱;快乐
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Taddei}和\textit{A.T.Patera}，SIAM J.Sci。计算。40，第2号，B611--B636（2018；Zbl 1426.65144）
全文： 内政部

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