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【2h】

Dual number-based variational data assimilation: Constructing exact tangent linear and adjoint code from nonlinear model evaluations

机译：基于对偶数的变分数据同化：根据非线性模型求值构造精确的正切线性代码和伴随代码

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Dual numbers allow for automatic, exact evaluation of the numerical derivative of high-dimensional functions at an arbitrary point with minimal coding effort. We use dual numbers to construct tangent linear and adjoint model code for a biogeochemical ocean model and apply it to a variational (4D-Var) data assimilation system when coupled to a realistic physical ocean circulation model with existing data assimilation capabilities. The resulting data assimilation system takes modestly longer to run than its hand-coded equivalent but is considerably easier to implement and updates automatically when modifications are made to the biogeochemical model, thus making its maintenance with code changes trivial.
机译：对偶数允许以最小的编码工作量在任意点自动，准确地评估高维函数的数值导数。我们使用对偶数来构造生物地球化学海洋模型的切线线性和伴随模型代码，并将其与具有现有数据同化能力的实际物理海洋环流模型耦合后，将其应用于变分（4D-Var）数据同化系统。所得数据同化系统的运行时间要比其手工编码的系统稍长一些，但是当对生物地球化学模型进行修改时，它易于实施和自动更新，因此只需更改代码即可进行维护。

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