論文の概要: Data Assimilation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09694v3
• Date: Thu, 25 May 2023 06:52:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-27 00:43:47.210246
• Title: Data Assimilation Networks
• Title（参考訳）: データ同化ネットワーク
• Authors: Pierre Boudier and Anthony Fillion and Serge Gratton and Selime G\"urol and Sixin Zhang
• Abstract要約: データ同化は、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。 本アーキテクチャは, 明示的な正規化手法を使わずに, システム状態の確率密度関数の解析と伝播の両面において, EnKF に匹敵する性能を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5545257664210517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data assimilation (DA) aims at forecasting the state of a dynamical system by combining a mathematical representation of the system with noisy observations taking into account their uncertainties. State of the art methods are based on the Gaussian error statistics and the linearization of the non-linear dynamics which may lead to sub-optimal methods. In this respect, there are still open questions how to improve these methods. In this paper, we propose a fully data driven deep learning architecture generalizing recurrent Elman networks and data assimilation algorithms which approximate a sequence of prior and posterior densities conditioned on noisy observations. By construction our approach can be used for general nonlinear dynamics and non-Gaussian densities. On numerical experiments based on the well-known Lorenz-95 system and with Gaussian error statistics, our architecture achieves comparable performance to EnKF on both the analysis and the propagation of probability density functions of the system state at a given time without using any explicit regularization technique.
• Abstract（参考訳）: データ同化(DA)は、システムの数学的表現と不確実性を考慮した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。 最先端の手法はガウス誤差統計と準最適法につながる可能性のある非線形力学の線形化に基づいている。 この点に関して、これらの方法を改善する方法についてはまだ疑問の余地がある。 本稿では,連続するエルマンネットワーク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と,雑音観測に基づく事前および後続の密度列を近似したデータ同化アルゴリズムを提案する。 構成により、我々のアプローチは一般の非線形力学や非ガウス密度に利用できる。 良く知られたLorenz-95システムとガウス誤差統計に基づく数値実験では,明示的な正規化手法を使わずに,システム状態の確率密度関数の解析と伝播の両面において,EnKFに匹敵する性能を達成している。

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