非定常流の同化のためのマルチグリッド/アンサンブルKalmanフィルタ戦略【JST・京大機械翻訳】

Moldovan Gabriel; Lehnasch Guillame; Cordier Laurent; Meldi Marcello

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202739558251 整理番号：21P0069315

非定常流の同化のためのマルチグリッド/アンサンブルKalmanフィルタ戦略【JST・京大機械翻訳】

A multigrid/ensemble Kalman Filter strategy for assimilation of unsteady flows

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発行年： 2020年12月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本研究では,流体流のデータ同化のためのアンサンブルKalmanフィルタに基づく逐次推定器を提示した。この推定器の主な特徴は,Kalmanフィルタ更新がKalman利得の決定に依存し,モデルとして使用される数値ソルバのアルゴリズム特徴を利用して実行されることである。より正確に,時間発展のための多重格子反復アプローチに関連したマルチレベル分解能を用いて,いくつかの低解像度数値シミュレーションを生成した。これらの結果をアンサンブルメンバーとして用いて,Kalmanフィルタによる補正を決定し,次に,数値モデルに対応する単一シミュレーションを修正するために高分解能格子上に投影した。この方法の評価を,異なる動的方程式を用いて,一次元および二次元試験事例の分析によって行った。結果は,必要な精度と計算コストに関して効率的なトレードオフを示した。さらに,古典的KFアプローチによって与えられない流れの物理的正則化は,多重格子反復計算のために自然に得られる。また,このアルゴリズムは非定常現象の解析によく適しており,特に,データ同化技術への適用の可能性に適切である。【JST・京大機械翻訳】

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システム同定 , 天気予報

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