數據同化：集閤卡爾曼濾波 [Data Assimilation the Ensemble Kalman Filter（2nd Edition）] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[挪威] 蓋爾·埃文森 著，劉廠，趙玉新，高峰 譯

圖書標籤:

• 數據同化
• 集閤卡爾曼濾波
• EnKF
• 卡爾曼濾波
• 數值天氣預報
• 地球係統建模
• 觀測數據
• 不確定性量化
• 機器學習
• 科學計算

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118113150

版次：1

商品編碼：12278071

包裝：平裝

外文名稱：Data Assimilation the Ensemble Kalman Filter（2nd Edition）

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：251

正文語種：中文

內容簡介

　　數據同化是一種最初來源於數值天氣預報，為數值天氣預報提供初始場的數據處理技術，現在已廣泛應用於大氣海洋領域。《數據同化：集閤卡爾曼濾波（第2版）》係統地闡述瞭數據同化問題的數學模型與求解方法，重點集中在允許模式存在誤差且統計誤差隨時間演化的方法。全書共分為17章：第1章為概述；第2章對基本統計方法進行瞭總結；第3章重點介紹時間獨立的反演問題；第4章介紹動力學模式中狀態隨時間演化的問題；第5、6章分彆闡述瞭變分和非綫性變分反問題；第7、8章分彆介紹概率公式和廣義逆；第9章重點介紹集閤方法及集閤卡爾曼濾波算法；第10章主要闡述簡單的非綫性優化問題；第11章重點探討集閤卡爾曼濾波中的采樣策略；第12章主要討論模式誤差相關問題；第13章主要介紹平方根算法；第14章主要闡述不同分析方案下的逆問題；第15章介紹有限集閤大小造成的僞相關性；第16章主要介紹基於集閤卡爾曼濾波的業務海洋預報係統；第17章介紹數據同化在地下油量數值模擬中的應用。
　　《數據同化：集閤卡爾曼濾波》內容介紹全麵，理論分析深入，工程實用性強，既可作為高等院校師生進行理論知識學習和相關研究工作的參考教材，也可作為相關領域工程技術人員的工具書。

目錄

第1章 引言

第2章 統計學定義
2．1 概率密度函數
2．2 統計矩
2．2．1 期望值
2．2．2 方差
2．2．3 協方差
2．3 樣本統計
2．3．1 樣本均值
2．3．2 樣本方差
2．3．3 樣本協方差
2．4 隨機場統計
2．4．1 樣本均值
2．4．2 樣本方差
2．4．3 樣本協方差
2．4．4 相關性
2．5 偏差
2．6 中心極限定理

第3章 分析方案
3．1 標量
3．1．1 狀態-空間公式
3．1．2 貝葉斯公式
3．2 擴展到空間維度
3．2．1 基本公式
3．2．2 歐拉-拉格朗日方程
3．2．3 解決方案
3．2．4 描述函數矩陣
3．2．5 誤差估計
3．2．6 解的唯一性
3．2．7 罰函數的最小化
3．2．8 罰函數的先驗與後驗值
3．3 離散形式

第4章 順序的數據同化
4．1 綫性動力學
4．1．1 標量下的卡爾曼濾波
4．1．2 矢量下的卡爾曼濾波
4．1．3 具有綫性平流方程的卡爾曼濾波
4．2 非綫性動力學
4．2．1 標量下的擴展卡爾曼濾波
4．2．2 擴展卡爾曼濾波器的矩陣形式
4．2．3 擴展卡爾曼濾波舉例
4．2．4 擴展卡爾曼濾波器的平均值
4．2．5 討論
4．3 集閤卡爾曼濾波
4．3．1 誤差統計的錶述
4．3．2 誤差統計的預測
4．3．3 分析方案
4．3．4 討論
4．3．5 QG模式的應用實例

第5章 變分逆問題
5．1 簡單例子
5．2 綫性逆問題
5．2．1 模式和觀測
5．2．2 觀測函數
5．2．3 觀測方程的說明
5．2．4 統計假設
5．2．5 弱約束變分公式
5．2．6 罰函數的極值
5．2．7 歐拉-拉格朗日方程
5．2．8 強約束逼近
5．2．9 代錶函數展開獲得的解
5．3 使用埃剋曼模式的代錶函數法
5．3．1 逆問題
5．3．2 變分公式
5．3．3 歐拉-拉格朗日方程
5．3．4 代錶函數的解
5．3．5 範例試驗
……

第6章 非綫性變分逆問題
第7章 概率公式
第8章 廣義逆
第9章 集閤方法
第10章 統計優化
第11章 EnKF的采樣策略
第12章 模式誤差
第13章 平方根分析方案
第14章 秩的問題
第15章 僞相關性、局地化和膨脹
第16章 海洋預報係統
第17章 油層仿真模式中的估計
附錄
參考文獻

數據同化：集閤卡爾曼濾波（第二版） 內容簡介 《數據同化：集閤卡爾曼濾波（第二版）》一書深入探討瞭數據同化這一關鍵技術，尤其聚焦於集閤卡爾曼濾波（Ensemble Kalman Filter, EnKF）在現代科學研究和工程應用中的核心地位。本書旨在為讀者提供一個全麵、係統且深入的理解，涵蓋從理論基礎到實際應用的各個層麵，使讀者能夠掌握EnKF的核心原理、不同變種的特性，以及如何在復雜的真實世界問題中有效地應用它。 核心概念與理論基石 本書首先構建瞭堅實的數據同化理論框架。它清晰地闡述瞭數據同化在連接觀測數據與模型預測之間的橋梁作用，並解釋瞭為何在許多情況下，簡單地將觀測數據代入模型是不足以獲得最優狀態估計的。通過對貝葉斯定理的介紹，本書引齣瞭濾波問題，即如何在不斷到來的觀測數據序列中，融閤模型動力學和觀測信息，以獲得係統狀態的最佳估計。 卡爾曼濾波的演進與EnKF的誕生 在介紹瞭基本的數據同化概念後，本書循序漸進地迴溯瞭卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）的發展曆程。從最初的綫性高斯係統下的最優綫性無偏估計器（BLUE），到擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）和無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）在處理非綫性係統時的不足，本書詳細分析瞭這些傳統方法的局限性。正是為瞭剋服這些局限，特彆是在處理大規模、高維度係統時，EnKF應運而生。 本書重點介紹瞭EnKF的核心思想：它不直接對狀態協方差矩陣進行傳播，而是通過生成一個狀態的集閤（ensemble）來近似描述其概率分布，並在此基礎上進行信息融閤。這種集閤的生成和傳播方式，使得EnKF能夠有效地處理高維度係統，並且在非綫性係統中錶現齣比EKF和UKF更強的魯棒性。 集閤卡爾曼濾波的深入剖析 《數據同化：集閤卡爾曼濾波（第二版）》對EnKF的各種變種進行瞭詳盡的分析。書中會詳細介紹標準EnKF，包括其分析（analysis）和預報（forecast）步驟，以及如何更新狀態估計和協方差。更重要的是，它深入探討瞭各種改進和優化，例如： 有限集閤大小的影響：書中會詳細討論有限集閤大小帶來的采樣誤差（sampling error），以及如何通過各種技術來減輕這些誤差的影響，例如隨機化方法、協方差校正等。 增廣（Augmentation）技術：對於難以直接觀測的係統變量，如模型參數或誤差協方差，本書會介紹如何通過增廣技術將其納入狀態嚮量進行同化。 多尺度同化：在處理具有不同尺度動力學特徵的係統時，本書會探討如何設計有效的同化方案，以應對不同尺度的誤差傳播和信息融閤。 局部化（Localization）：在處理大規模、稀疏觀測數據的係統時，由於集閤的有限性，信息傳播可能齣現虛假關聯。本書會介紹各種局部化技術，例如距離加權、高斯核函數等，以確保同化過程的物理閤理性。 模型誤差處理：真實世界模型往往存在不確定性和誤差。本書會探討如何通過EnKF框架來顯式地處理和量化模型誤差，從而提高狀態估計的準確性。 實際應用中的挑戰與解決方案 本書不僅關注理論，更強調實踐。它深入討論瞭在實際應用中可能遇到的各種挑戰，並提供瞭切實可行的解決方案： 觀測算子（Observation Operator）：如何設計和實現能夠將模型狀態映射到觀測空間的觀測算子，以及處理觀測誤差。 模型動力學：對於復雜的、非綫性的模型，如何有效地生成集閤並傳播，以及如何處理模型中的計算成本和不確定性。 計算效率：EnKF的計算成本隨著係統維度和集閤大小的增加而顯著增長。本書會探討各種提高計算效率的方法，包括並行計算、分布式計算以及模型降維技術。 集閤的質量與可靠性：如何評估集閤的質量，以及如何確保同化結果的可靠性，包括不確定性量化和敏感性分析。 廣泛的應用領域 《數據同化：集閤卡爾曼濾波（第二版）》涵蓋瞭EnKF在多個領域的成功應用案例。這些案例不僅展示瞭EnKF的強大能力，也為讀者提供瞭寶貴的實踐指導： 氣象與氣候學：在天氣預報、氣候模型校準、長期氣候預測等方麵，EnKF是核心工具。本書會詳細介紹如何在這些領域中應用EnKF，例如如何同化衛星觀測、地麵觀測等，以及如何提高預報的準確性。 海洋學：海洋模型的模擬和預測，如海平麵上升、洋流模擬、海洋汙染擴散等，都依賴於數據同化。本書會探討EnKF在海洋學中的具體應用。 水文學：在水資源管理、洪水預報、乾旱監測等方麵，EnKF能夠有效地融閤各種觀測數據，提高對水文係統的認識。 地球物理學：如地球化學模型、地下水模擬、地震學等領域，EnKF也發揮著重要作用。 工程應用：包括但不限於航空航天、機器人技術、信號處理、金融建模等，EnKF在各種需要實時狀態估計和模型優化的場景中都有廣泛的應用。 先進的主題與前沿研究 本書還觸及瞭一些更高級的主題和前沿研究方嚮，為有興趣的讀者指明瞭進一步探索的方嚮： 混閤數據同化方法：探討如何將EnKF與其他數據同化方法（如變分法）相結閤，以發揮各自的優勢。 機器學習與數據同化：研究如何利用機器學習技術來輔助或改進EnKF，例如用於學習觀測算子、參數化模型誤差等。 全局與局部的同化策略：討論在不同尺度上選擇全局或局部同化策略的考量。 不確定性量化與傳播：深入研究如何更準確地量化和傳播同化過程中的不確定性，以及其在決策過程中的重要性。 目標讀者 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於： 研究人員：在氣象、海洋、地球科學、環境科學、工程學等領域從事模型開發、數據分析和係統模擬的研究人員。 研究生：對數據同化和集閤卡爾曼濾波感興趣的在讀碩士和博士研究生。 工程師與從業者：需要在實際工程問題中應用數據同化技術的專業人士。 對數據驅動建模感興趣的讀者：希望理解如何將觀測數據有效地融入科學模型的讀者。 《數據同化：集閤卡爾曼濾波（第二版）》以其嚴謹的理論闡述、詳細的算法分析、豐富的實踐案例以及對前沿研究的展望，成為該領域不可或缺的重要參考書。它不僅能夠幫助讀者建立起紮實的數據同化知識體係，更能激發讀者在實際問題中創新性地應用EnKF技術，推動科學研究和工程實踐的進步。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在海洋學領域工作的研究人員，目前正在進行一項關於海洋環流數值模擬的研究。我們在模型中遇到瞭一個普遍的問題，即初始條件的選取對模擬結果有著顯著的影響，而且由於觀測數據的稀疏性和不確定性，精確地確定初始狀態變得異常睏難。我偶然發現瞭這本書《數據同化：集閤卡爾曼濾波》，它似乎為我們提供瞭一個潛在的解決方案。我對“數據同化”這個過程在海洋模型中的應用非常感興趣。我希望書中能夠深入探討，如何將有限的海洋觀測數據，比如海溫、鹽度、海流等，有效地融閤到我的數值模型中，以獲得更準確的海洋狀態估計。特彆是“集閤卡爾曼濾波”部分，我希望它能詳細闡述如何處理模型中的誤差，例如參數化方案的不確定性，以及如何利用集閤成員的多樣性來捕捉模型解的不確定性。如果書中能提供具體的算法流程，並給齣一些在海洋學領域相關的實例分析，那就太有價值瞭。我希望能藉此機會，將我們的模型精度提升到一個新的水平，並為海洋環境的預測和管理提供更可靠的科學依據。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對人工智能和機器學習有著濃厚興趣的學習者，我一直關注著如何讓模型變得更加“智能”，能夠從數據中學習並做齣更準確的預測。我瞭解到，許多先進的預測模型，例如在自動駕駛、金融建模等領域，都依賴於復雜的算法來處理不確定性。因此，當我在書店看到《數據同化：集閤卡爾曼濾波》時，我感到非常好奇。我猜測“數據同化”可能是一種將先驗知識（模型）與實際觀測相結閤的強大技術，而“集閤卡爾曼濾波”聽起來像是一種能夠處理高維、非綫性係統不確定性的方法。我非常期待書中能夠解釋，集閤卡爾曼濾波與傳統的機器學習算法，比如深度學習，在處理預測問題時有什麼異同之處。它是否能夠提供一種更具物理意義的框架來理解和改進模型？我尤其想知道，在麵對大量具有內在聯係但又充滿噪聲的數據時，集閤卡爾曼濾波是如何構建和更新其對係統狀態的估計的。如果書中能夠提供一些關於如何利用該技術來優化模型參數，或者來解釋模型預測不確定性的案例，那對我來說將非常有啓發性。

評分☆☆☆☆☆

我最近在準備一項與地球科學相關的項目，其中需要對地下水流進行模擬和預測。我發現，地下水係統的復雜性以及觀測數據的稀疏性，使得精確模擬地下水流動態變得非常具有挑戰性。我一直在尋找一種能夠有效結閤地下水數值模型和有限的地下水位、流量等觀測數據的方法。偶然間，我注意到瞭《數據同化：集閤卡爾曼濾波》這本書。從書名來看，“數據同化”似乎正是我需要的，它描述瞭一個將模型預測與實際觀測信息融閤的過程。而“集閤卡爾曼濾波”的提及，讓我猜測這是一種能夠處理多維、非綫性和不確定性問題的濾波技術。我非常渴望瞭解，這本書是否能夠提供一套清晰的框架，指導我如何將我的地下水模型與我手頭的觀測數據進行有效的融閤。我希望能深入理解集閤卡爾曼濾波的原理，特彆是它如何處理模型中的誤差和不確定性，以及如何利用集閤成員來評估預測的可靠性。如果書中能提供一些關於如何在地下水領域應用此類技術的實例，或者對相關開源工具的介紹，那就再好不過瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對天氣預報和氣候建模有濃厚興趣的愛好者，我一直被那些能夠描繪未來地球動態的復雜模型所吸引。我常常思考，為什麼模型給齣的預測有時會與實際觀測到的天氣現象存在偏差？是什麼機製能夠不斷地“糾正”這些模型，讓它們更貼近真實？這本書的書名《數據同化：集閤卡爾曼濾波》似乎觸及瞭這個問題的核心。我對“數據同化”這個概念非常著迷，它聽起來就像是給模型注入“生命力”，讓它能夠“學習”和“適應”。而“集閤卡爾曼濾波”這個術語，雖然聽起來有些技術性，但我能推測齣它是一種能夠同時考慮多個模型擾動和觀測不確定性的方法。我特彆想瞭解，它是否能夠幫助我理解，氣象部門是如何利用衛星、地麵站等各種觀測數據，來不斷更新和改進全球和區域的天氣預報模型。這本書能否為我揭示這些“幕後”的科學原理，讓我能夠更深入地理解天氣預報的本質，而不僅僅是停留在看圖說話的層麵，這是我最期待的。我希望能從中學習到，如何在海量的觀測數據中提取最有價值的信息，並將其有效地融入到復雜的數值模型中，從而提升預測的準確性和可靠性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名著實吸引瞭我，我一直在尋找能夠深入理解復雜係統建模與數據融閤的著作，而“數據同化”這個詞匯本身就點明瞭核心。我對於如何將不確定的觀測數據與具有物理意義的模型相結閤，從而獲得更精確、更具預測能力的係統狀態，有著強烈的興趣。尤其是在當今大數據時代，如何有效地利用海量信息來改進模型，是我工作中經常麵臨的挑戰。這本書的副標題“集閤卡爾曼濾波”更是讓我眼前一亮。我知道卡爾曼濾波在狀態估計領域是經典而強大的工具，而“集閤”的引入，則預示著它能夠處理非綫性係統和更復雜的誤差分布，這正是我目前工作中最需要解決的問題。我非常期待書中能夠詳細闡述集閤卡爾曼濾波的理論基礎，例如其背後的概率論原理，以及如何從數學上推導齣濾波方程。同時，我也希望它能夠提供清晰的算法實現細節，最好能結閤實際案例，展示如何在具體應用場景中構建和運行集閤卡爾曼濾波模型。我對如何選擇閤適的集閤大小，如何處理模型誤差和觀測誤差，以及如何評估濾波效果等實際操作層麵的問題也充滿瞭好奇。這本書能否成為我解決實際問題的得力助手，我拭目以待。