通过重要性采样识别二维速度场中稀有轨迹的源与汇

我们以一种重新定义的方式使用重要性采样，以突出并研究被困在目标相干集内的稀有轨迹事件。我们采用转移算子方法，在由便携式大学大气模型提供的风矢量场重建的二维大气流上寻找这些集合。受极值理论启发，我们考虑一个可观测量 $\phi(x) = -\log(d(x,\gamma))$，该量在选定目标相干集的中心 $\gamma$ 处达到最大，而粒子跃迁至此处是稀有的。我们阐明，最大化该可观测量的重要性采样提供了一个经历此类稀有事件的轨迹的丰富数据集。对这些轨迹进行反向重建，可提供关于初始条件和轨迹最可能路径的宝贵信息。借助这些信息，我们能够获得比标准积分技术更准确的稀有跃迁概率估计。