Fractional relaxation noises, motions and the fractional energy balance equation
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We consider the statistical properties of solutions of the stochastic fractional relaxation equation that has been proposed as a model for the earth's energy balance. In this equation, the (scaling) fractional derivative term models energy storage processes that occur over a wide range of space and time scales. Up until now, stochastic fractional relaxation processes have only been considered with Riemann-Liouville fractional derivatives in the context of random walk processes where it yields highly nonstationary behaviour. For our purposes we require the stationary processes that are the solutions of the Weyl fractional relaxation equations whose domain is −∞ to t rather than 0 to t. We develop a framework for handling fractional equations driven by white noise forcings. To avoid divergences, we follow the approach used in fractional Brownian motion (fBm). The resulting fractional relaxation motions (fRm) and fractional relaxation noises (fRn) generalize the more familiar fBm and fGn (fractional Gaussian noise). We analytically determine both the small and large scale limits and show extensive analytic and numerical results on the autocorrelation functions, Haar fluctuations and spectra. We display sample realizations. Finally, we discuss the prediction of fRn, fRm which – due to long memories is a past value problem, not an initial value problem. We develop an analytic formula for the fRn forecast skill and compare it to fGn. Although the large scale limit is an (unpredictable) white noise that is attained in a slow power law manner, when the temporal resolution of the series is small compared to the relaxation time, fRn can mimick a long memory process with a wide range of exponents ranging from fGn to fBm and beyond. We discuss the implications for monthly, seasonal, annual forecasts of the earth's temperature.
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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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 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.
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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