A new formulation of vector weights in localized particle filters
Notice bibliographique
Résumé
Particle filters (PFs) constitute a sequential data assimilation method based on the Monte Carlo approximation of Bayesian estimation theory. Standard PFs use scalar weights derived from the likelihood of the approximate posterior probability density functions (PDFs) of observations and use resampling schemes to generate posterior particles. However, the scalar weights approach interferes with the localization algorithm and often results in filter degeneracy. Recently, a localized particle filter (LPF) was developed by extending the scalar weights of PFs to vector weights, which produces various (local) posterior PDFs for different model grids and variables. With a sampling and merging approach in the resampling, a LPF can effectively solve the filter degeneracy problem and offer a practical, efficient algorithm for localization. However, this algorithm assumes the variations in the weights of a state variable of neighbouring grids to be continuous and uses a spatially linear interpolation of PF weights to determine the local weights. In this paper, we first analyse the possible concerns associated with the linear continuity of PF weights. This assumption is found to challenge the theoretical properties of nonlinear and non‐Gaussian variations in weights and alleviate the intrinsic spatial variations of PF weights. On this basis, we propose a new algorithm to produce vector weights for PFs for neighbouring grids. Numerical experiments using the Lorenz 96 model show that our new LPF performs better than the existing LPF algorithm, indicating the advantages and potential applications of this new algorithm of vector weights in the field of data assimilation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».