使用粒子滤波对随机Camassa-Holm方程进行数据同化：数值研究

在本研究中，我们通过应用粒子滤波框架来探索随机Camassa-Holm方程的数据同化。具体来说，我们的方法整合了自适应回火、抖动和微调技术，以构建一个先进的粒子滤波系统。所有滤波过程均利用集合并行性执行。我们在具有传输噪声和粘性的随机Camassa-Holm模型的各种场景下进行了广泛的数值实验，以检验不同滤波过程对数据同化过程性能的影响。我们的分析侧重于观测数据和数据同化步骤如何影响所得结果的准确性和不确定性。