利用去噪扩散概率模型生成观测引导集合用于数据同化
机器学习
2023-08-15 v1 计算物理
摘要
本文提出一种利用去噪扩散概率模型生成的伪集合进行集合数据同化的方法。由于该模型针对含噪且稀疏的观测数据进行训练,其可生成接近观测的发散集合。得益于生成集合中的方差,在模拟模型不完美时,我们提出的方法表现出优于成熟的集合数据同化方法的性能。
引用
@article{arxiv.2308.06708,
title = {Generating observation guided ensembles for data assimilation with denoising diffusion probabilistic model},
author = {Yuuichi Asahi and Yuta Hasegawa and Naoyuki Onodera and Takashi Shimokawabe and Hayato Shiba and Yasuhiro Idomura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.06708},
year = {2023}
}