Abstrakt. Vi presenterar en effektiv partikelfiltreringsalgoritm för flerskaliga system, som är anpassad för enkla atmosfäriska dynamiska modeller som i sig är kaotiska. Partikelfilter representerar den bakre villkorade fördelningen av tillståndsvariablerna genom en samling partiklar, som utvecklas och anpassar sig rekursivt när ny information blir tillgänglig. Skillnaden mellan det uppskattade tillståndet och det verkliga tillståndet i systemet utgör felet i att specificera eller förutse staten, som förstärks i kaotiska system som har ett antal positiva Lyapunov exponenter. Syftet med detta dokument är att visa att den homogeniseringsmetod som utvecklats i Imkeller et al. [2012], som är tillämplig på filtreringsproblem i stor skala, tillsammans med viktiga provtagnings- och kontrollmetoder kan användas som ett grundläggande och flexibelt verktyg för konstruktionen av förslagets densitet som ingår i partikelfiltreringen. Slutligen tillämpar vi den allmänna homogeniserade partikelfiltreringsalgoritm som utvecklats här till Lorenz'96 (Lorenz [1995]) atmosfärisk modell som efterliknar atmosfärisk dynamik i medelhöjd med mikroskopiska konvektiva processer.
Lingala m.fl. REF anpassade partikelfilter till ett av högdimensionella kaotiska system, en atmosfärisk modell som efterliknar atmosfärisk dynamik i medelhöjd med mikroskopiska konvektiva processer, där 360 dimensioner var närvarande.
Particle filtering in high-dimensional chaotic systems
{'venue': 'Chaos', 'journal': 'Chaos', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Mathematics', 'Medicine']}