...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Nonlinearity >A detectability criterion and data assimilation for nonlinear differential equations
【24h】

A detectability criterion and data assimilation for nonlinear differential equations

机译：非线性微分方程的可检测标准和数据同化

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper we propose a new sequential data assimilation method for nonlinear ordinary differential equations with compact state space. The method is designed so that the Lyapunov exponents of the corresponding estimation error dynamics are negative, i.e. the estimation error decays exponentially fast. The latter is shown to be the case for generic regular flow maps if and only if the observation matrix H satisfies detectability conditions. In particular this implies that the rank of H must be at least as great as the number of nonnegative Lyapunov exponents of the underlying attractor. Numerical experiments illustrate the exponential convergence of the method and the sharpness of the theory for the case of Lorenz '96 and Burgers equations with incomplete and noisy observations.
机译：本文提出了一种具有紧凑型空间的非线性常微分方程的新顺序数据同化方法。 该方法被设计成使得相应估计误差动态的Lyapunov指数是负的，即估计误差逐渐衰减。 如果且仅当观察矩阵H满足可检测条件，则将后者示出了通用常规流程图的情况。 特别是这意味着H的等级必须至少与潜在的吸引子的非负Lyapunov指数一样大。 数值实验说明了具有不完全和嘈杂的观测的Lorenz'96和汉堡方程的方法的指数收敛和理论的锐度。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号