估计大尺度时空混沌系统的状态
混沌动力学
2007-05-23 v1
摘要
数据同化是指利用系统时间演化模型以及可能含有噪声且不完整的时间序列测量值来获取系统状态估计的过程。然而，出于实际原因，大尺度时空混沌系统的高维性阻碍了经典数据同化技术的使用。在此，通过对大纵横比 Rayleigh-Benard 对流这一典型范例进行数值计算，我们展示了一种近期开发的旨在规避此困难的数据同化方法的适用性。此外，我们描述了该算法在估计未知系统参数方面的扩展。我们的结果表明，我们的数据同化技术在存在时空混沌行为的广泛情境中具有潜在效用。
引用
@article{arxiv.0705.2265,
title = {Estimating the State of Large Spatiotemporally Chaotic Systems},
author = {Matthew Cornick and Brian Hunt and Edward Ott and Michael F. Schatz},
journal= {arXiv preprint arXiv:0705.2265},
year = {2007}
}
备注
4 pages, 4 figures