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J-GLOBAL ID：202002266336440787   整理番号：20A2690001

アンサンブル最適内挿スキームによる一般化データ同化法の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of generalized data assimilation method with an Ensemble Optimal Interpolation scheme

著者 (4件)： Belyaev Konstantin (Shirshov Institute of Oceanology of Russian Academy of Sciences,Moscow,Russia) ,  Kuleshov Andrey (Keldysh Institute of Applied Mathematics of Russian Academy of Sciences,Moscow,Russia) ,  Smirnov Ilya (Lomonosov Moscow State University,Faculty of Computational Mathematics and Cybernetics,Moscow,Russia) ,  Tanajura Clemente A.S. (Federal University of Bahia, Physics Institute and Center for Research in Geophysics and Geology,Salvador,BA,Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EECS  ページ： 90-94  発行年： 2019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： 以前に開発したオリジナルデータ同化法(一般化Kalmanフィルタとして論文で呼ばれる)を,ハイブリッド座標海洋モデルと結合して,アーカイブ,バリデートおよび補間衛星海洋学データからの高度測定データを同化した。この方法を用いた同化の結果を,よく知られたアンサンブル最適補間スキームによる同化と比較した。一般化Kalmanフィルタにはいくつかの利点があることを示した。それはより良い予測を提供して,より少ない計算コストを必要とした。また,入力特性の総観的変動性を捉える。研究した方法は,得られた解析の誤差バーを推定でき,この話題を結論として考察した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *内挿法 ,  海洋モデル ,  Kalmanフィルタ ,  *データ同化
準シソーラス用語： 計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： アンサンブル ,  内挿 ,  スキーム ,  一般化 ,  データ同化法