程思波;Jean-Philippe Argaud;伊奥斯，伯特兰;蓬索特，安热利克;迪迪埃·卢科尔 基于状态观测映射的数据同化中自适应协方差调整的图聚类定位方法。 （英语） Zbl 1477.86018号 数学。地质科学。 53，第8期，1751-1780（2021）. 摘要：在集合-变分数据同化框架内，提出了一种用于有效定位误差协方差的原始图聚类方法。这里，定位术语非常通用，指的是将全局同化分解为子问题的思想。这种基于线性化状态观测测度的无监督定位技术是通用的，不依赖任何先验信息，例如相关空间尺度、经验截止半径或同质性假设。定位是通过图论进行的，图论是数学的一个分支，是计算地球科学中捕捉复杂且高度互联的地球和环境系统的有力方法。这种新方法自动将状态变量和观测变量分离到最佳数量的簇中，更适合于可扩展的数据同化。该方法的应用不需要先验协方差矩阵的基本块对角结构。为了解决集群间的连接性问题，提出了两种可选的数据自适应方法。定位完成后，将在每个簇内执行协方差诊断和调整，其贡献将依次集成到整个协方差矩阵中。数值双实验测试表明，与全局协方差调整相比，该方法降低了成本，增加了灵活性，并且对于观测和背景误差参数调谐都产生了更准确的结果。 引用于1文件 MSC公司： 86A22型 地球物理学中的反问题 86A32型 地理统计学 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：数据同化;协方差矩阵;图形社区检测;无监督学习 软件：图形俱乐部 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Cheng}等人，数学。地质科学。53，第8号，1751-1780（2021；Zbl 1477.86018） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 阿库奇，R。；莫特特，L。；疼痛，C。；Guo，Y-K，变分数据同化的最优约化空间，计算物理杂志，379，51-69（2018）·Zbl 07581563号 ·doi:10.1016/j.jcp.2018.10.042 [2] Blayo E，Marc B，Emmanuel C（2012）《地球科学的高级数据同化：Les Houches物理学院的讲稿：特刊》。牛津奖学金在线·Zbl 1303.86001号 [3] 弗吉尼亚州布隆德尔；纪尧姆，J-L；兰比奥特，R。；Lefebvre，E.，《大型网络中社区的快速发展》，J 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