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The Onsager-Machlup functional for data assimilation

机译：Data Assmilation的OnSager-Machlup功能

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When taking the model error into account in data assimilation, one needs to evaluate the prior distribution represented by the Onsager-Machlup functional. Through numerical experiments, this study clarifies how the prior distribution should be incorporated into cost functions for discrete-time estimation problems. Consistent with previous theoretical studies, the divergence of the drift term is essential in weak-constraint 4D-Var (w4D-Var), but it is not necessary in Markov chain Monte Carlo with the Euler scheme. Although the former property may cause difficulties when implementing w4D-Var in large systems, this paper proposes a new technique for estimating the divergence term and its derivative.
机译：在数据同化中考虑模型错误时，需要评估OnSager-Machup功能所代表的先前分布。 通过数值实验，本研究阐明了如何将先前分配纳入成本函数以进行离散时间估计问题。 与先前的理论研究一致，漂移项的分歧是必不可少的，在弱约束4d-var（W4D-var）中，但在马尔可夫链蒙特卡洛与欧拉方案中没有必要。 虽然前物业在大型系统中实施W4D-VAR时可能会导致困难，但本文提出了一种估算分歧项及其衍生物的新技术。

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