MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2567417625 · doi:10.1175/mwr-d-16-0123.1

Analogs on the Lorenz Attractor and Ensemble Spread

2016· article· en· W2567417625 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMonthly Weather Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueComplex Systems and Time Series Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésPredictabilityPhase spaceLorenz systemMathematicsAttractorChaoticPerturbation (astronomy)ErgodicityApplied mathematicsNonlinear systemStatistical physicsMathematical analysisComputer scienceStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intrinsic predictability is defined as the uncertainty in a forecast due to small errors in the initial conditions. In fact, not only the amplitude but also the structure of these initial errors plays a key role in the evolution of the forecast. Several methodologies have been developed to create an ensemble of forecasts from a feasible set of initial conditions, such as bred vectors or singular vectors. However, these methodologies consider only the fastest growth direction globally, which is represented by the Lyapunov vector. In this paper, the simple Lorenz 63 model is used to compare bred vectors, random perturbations, and normal modes against analogs. The concept of analogs is based on the ergodicity theory to select compatible states for a given initial condition. These analogs have a complex structure in the phase space of the Lorenz attractor that is compatible with the properties of the nonlinear chaotic system. It is shown that the initial averaged growth rate of errors of the analogs is similar to the one obtained with bred vectors or normal modes (fastest growth), but they do not share other properties or statistics, such as the spread of these growth rates. An in-depth study of different properties of the analogs and the previous existing perturbation methodologies is carried out to shed light on the consequences of forecasting the choice of the perturbations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle