Wasserstein 空间上的集成黎曼数据同化
统计方法学
2021-10-11 v3
摘要
本文提出一种在配备 Wasserstein 度量的黎曼流形上的集成数据同化范式。与欧氏空间中误差的欧拉式惩罚不同,Wasserstein 度量能够捕捉背景态与观测的平方可积概率分布之间的平移与形状差异——从而得以对非高斯分布状态空间中的地球物理偏差进行形式化惩罚。新方法被应用于耗散与混沌演化动力学,并相较于经典变分与滤波数据同化方法在系统误差与随机误差下凸显其潜在优势与局限。
引用
@article{arxiv.2009.03443,
title = {Ensemble Riemannian Data Assimilation over the Wasserstein Space},
author = {Sagar K. Tamang and Ardeshir Ebtehaj and Peter J. Van Leeuwen and Dongmian Zou and Gilad Lerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.03443},
year = {2021}
}