广义经验插值方法：降基技术在数据同化中的应用
数值分析
2017-05-09 v1 偏微分方程分析
摘要
本文引入了一种经验插值方法（EIM）和降基方法（RBM）的推广，使其能够与数据挖掘和数据同化相结合。目的是能够从数据中提取可靠信息并重建信息，可能考虑采集过程中的噪声，这些信息可作为由偏微分方程表达的模型的输入。该方法将数据获取（含噪声）与区域分解技术和降基近似相结合。
引用
@article{arxiv.1512.00683,
title = {A Generalized Empirical Interpolation Method: application of reduced basis techniques to data assimilation},
author = {Y. Maday and O. Mula},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.00683},
year = {2017}
}
备注
in Analysis and Numerics of Partial Differential Equations, Springer INdAM Series, volume 4, p. 221--235, 2013