数据同化的Onsager--Machlup泛函
摘要：在数据同化中考虑模型误差时，需要评估由Onsager-Machlup泛函表示的先验分布。通过数值实验，本研究阐明了如何将先验分布纳入离散时间估计问题的代价函数中。与先前的理论研究一致，弱约束4D-Var（w4D-Var）中的漂移项的发散是必要的，但在使用Euler方案的马尔可夫链蒙特卡罗中并非必要。尽管前一属性可能在大系统中实施w4D-Var时存在困难，但本文提出了一种估计发散项及其导数的新技术。
作者：Nozomi Sugiura
论文ID：1703.06663
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2017-12-05