論文の概要: Analog ensemble data assimilation and a method for constructing analogs
with variational autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01101v1
- Date: Mon, 1 Jun 2020 17:39:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 06:50:49.157742
- Title: Analog ensemble data assimilation and a method for constructing analogs
with variational autoencoders
- Title（参考訳）: アナログアンサンブルデータ同化と変分オートエンコーダを用いたアナログ構築法
- Authors: Ian Grooms
- Abstract要約: 予測平均のアナログを用いて、アンサンブル最適(EnOI)法やアンサンブル変動(EnVar)法で使用する摂動のアンサンブルを生成する。
可変オートエンコーダ(VAE)を用いた新しいアナログ構築法を提案する。
構築されたアナログ(cAnEnOI)を用いた手法は,全アンサンブル正方形根フィルタと同様に動作し,幅広いチューニングパラメータに対して堅牢であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is proposed to use analogs of the forecast mean to generate an ensemble of
perturbations for use in ensemble optimal interpolation (EnOI) or ensemble
variational (EnVar) methods. A new method of constructing analogs using
variational autoencoders (VAEs; a machine learning method) is proposed. The
resulting analog methods using analogs from a catalog (AnEnOI), and using
constructed analogs (cAnEnOI), are tested in the context of a multiscale
Lorenz-`96 model, with standard EnOI and an ensemble square root filter for
comparison. The use of analogs from a modestly-sized catalog is shown to
improve the performance of EnOI, with limited marginal improvements resulting
from increases in the catalog size. The method using constructed analogs
(cAnEnOI) is found to perform as well as a full ensemble square root filter,
and to be robust over a wide range of tuning parameters.
- Abstract（参考訳）: 予測平均のアナログを用いて、アンサンブル最適補間(EnOI)法やアンサンブル変分法(EnVar)法で使用する摂動のアンサンブルを生成する。
変分オートエンコーダ(VAE、機械学習)を用いた新しいアナログ構築法を提案する。
カタログ(AnEnOI)からのアナログと構築されたアナログ(cAnEnOI)を用いたアナログ手法を,標準的なEnOIとアンサンブル正方形根フィルタを用いて,マルチスケールのLorenz-`96モデルのコンテキストで検証した。
微少なカタログからのアナログの使用は、カタログサイズの増加による限界改善により、EnOIの性能を向上させることが示されている。
構築されたアナログ(cAnEnOI)を用いた手法は,全アンサンブル正方形根フィルタと同様に動作し,幅広いチューニングパラメータに対して堅牢であることがわかった。
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