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J-GLOBAL ID：201702255688150881   整理番号：17A1781665

不確実性関数の滑らかさを持つ移流-拡散モデルのための直接データ同化アルゴリズム【Powered by NICT】

Direct data assimilation algorithms for advection-diffusion models with the increased smoothness of the uncertainty functions

著者 (3件)： Penenko Alexey (Mathematical Modeling of Hydrotermodynamic Processes in Environment, ICM&MG SB RAS, Novosibirsk, Russian Federation) ,  Penenko Vladimir (Mathematical Modeling of Hydrotermodynamic Processes in Environment, ICM&MG SB RAS, Novosibirsk, Russian Federation) ,  Mukatova Zhadyra (Department of Mechanics and Mathematics, Novosibirsk State University, Novosibirsk, Russian Federation)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIBIRCON  ページ： 126-130  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非定常一次元移流-拡散モデルとその場測定のための直接変分データ同化アルゴリズムを提案した。データ同化は排出源の意味を持つことを不確実性(制御)機能を調整することによって行った。アルゴリズムではモデルと測定値の間の不整合と正則化器,制御機能誘導体のノルムを含むを含むターゲット汎関数は離散移流-拡散モデルの各時間ステップに最小化した。最小は3対角行列系の解によって得られた。アルゴリズムの性能を,数値実験で評価した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 汎関数 ,  *移流 ,  *データ同化 ,  *不確実性 ,  不整合 ,  正則化 ,  ノルム ,  *平滑度 ,  変分法 ,  *アルゴリズム ,  一次元
準シソーラス用語： 数値実験 ,  対角行列 ,  時間ステップ ,  *拡散モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 不確実性 ,  関数 ,  滑らかさ ,  移流 ,  拡散モデル ,  データ同化 ,  アルゴリズム