Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.239.96.229
    [SESS_TIME] => 1711717504
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 7ec68f4e0f3acb982d90ee511863a6e3
    [UNIQUE_KEY] => 826b8fe35923407fd4816a376e5366e0
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Сибирский журнал вычислительной математики

2016 год, номер 4

Последовательные алгоритмы усвоения данных в моделях мониторинга качества атмосферы на базе вариационного принципа со слабыми ограничениями

А.В. Пененко, В.В. Пененко, Е.А. Цветова
Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук, просп. Акад. М.А. Лаврентьева, 6, Новосибирск, 630090
a.penenko@yandex.com
Ключевые слова: усвоение данных, вариационный принцип, слабые ограничения, прямые и обратные задачи, модель как регуляризатор, последовательные алгоритмы, data assimilation, variational principle, weak-constraint, direct and inverse problems, model as regularizer, sequential algorithms
Страницы: 401-418

Аннотация

Задача усвоения данных для нестационарных моделей рассматривается как последовательность связанных обратных задач о восстановлении пространственно-временной структуры функций состояния с учетом различных наборов данных измерений. Усвоение данных осуществляется вместе с идентификацией дополнительной искомой функции, которую мы трактуем как функцию неопределенности модели. Основой для построения алгоритмов служит вариационный принцип. Приводятся и анализируются различные версии алгоритмов решения задачи. На основе принципа невязки построен вычислительно эффективный алгоритм для решения задачи усвоения данных в локально-одномерном случае и получена теоретическая оценка его эффективности. Этот алгоритм является составляющей системы усвоения данных в контексте общей схемы расщепления нестационарной трехмерной модели транспорта и трансформации атмосферной химии.

DOI: 10.15372/SJNM20160405