論文の概要: DAN -- An optimal Data Assimilation framework based on machine learning Recurrent Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09694v1
• Date: Mon, 19 Oct 2020 17:35:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 23:25:48.004090
• Title: DAN -- An optimal Data Assimilation framework based on machine learning Recurrent Networks
• Title（参考訳）: DAN -- 機械学習のリカレントネットワークに基づく最適なデータ同化フレームワーク
• Authors: Pierre Boudier and Anthony Fillion and Serge Gratton and Selime G\"urol
• Abstract要約: データ同化アルゴリズムは、システムの数学的表現とノイズの観測を組み合わせることで、力学系の状態を予測することを目的としている。 本稿では,再帰的エルマンネットワークとデータ同化アルゴリズムを一般化した完全データ駆動型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
• 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: Data assimilation algorithms aim at forecasting the state of a dynamical system by combining a mathematical representation of the system with noisy observations thereof. We propose a fully data driven deep learning architecture generalizing recurrent Elman networks and data assimilation algorithms which provably reaches the same prediction goals as the latter. On numerical experiments based on the well-known Lorenz system and when suitably trained using snapshots of the system trajectory (i.e. batches of state trajectories) and observations, our architecture successfully reconstructs both the analysis and the propagation of probability density functions of the system state at a given time conditioned to past observations.
• Abstract（参考訳）: データ同化アルゴリズムは、システムの数学的表現とノイズ観測を組み合わせることで、力学系の状態を予測することを目的としている。 本稿では,再帰的エルマンネットワークとデータ同化アルゴリズムを一般化した完全データ駆動型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。 既知のロレンツ系に基づく数値実験や、系軌道のスナップショット(すなわち状態軌道のバッチ)と観測を用いて適切に訓練された場合、過去の観測に条件づけられた一定時間における系状態の確率密度関数の解析と伝播の両方をうまく再現することに成功した。

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