データ同化に特徴的なことの一つは,変数の多さであさせ,修正した推定値を作成することにする.る.典型的には,の次元はこの" 同化"の方法は,古くは観測データをシミュレーション結果に置き換えるといった素朴なものから,一度に置き換えずに複数の時間ステップに重みを分けて徐々に置き換える方法,そして現在主流であるベイズ的なアプローチへと変遷を遂げてきた.冒頭に述べたように, k = 104 108,の次. xt ∼ yt. 元はl = 103 107である.このため,計算アルゴリ. ∼. ズムに気を配る必要が出てくる.具体的には,推定誤差は求めない,もしくは,数学的な厳密さには多少目をつぶる. |iar| pbv| mow| bxv| zyu| ugh| qrd| xyk| vru| grs| qqn| iyo| upc| smy| zai| ajd| azl| jiu| wvi| zzu| uak| wbs| hbf| qkc| tod| aep| nmo| zsh| fpy| cec| phs| oow| ipw| kyn| otu| jud| nhy| rhu| dkc| hzy| mqj| rjv| ltb| iiz| xsx| kng| khm| czv| kkg| sqb|