Analogs on the Lorenz Attractor and Ensemble Spread
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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