【XH】 数据同化-集合卡尔曼滤波-(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[挪威] 盖尔·埃文森，刘厂，赵玉新，高峰 著

图书标签:

• 数据同化
• 集合卡尔曼滤波
• 气象学
• 地球科学
• 数值预报
• 滤波算法
• 卡尔曼滤波
• 第二版
• 科学计算
• 模型误差

店铺： 爱尚美润图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118113150

商品编码：29494069678

包装：平装

出版时间：2017-04-01

基本信息

书名：数据同化-集合卡尔曼滤波-(第2版)

定价：78.00元

作者： 盖尔·埃文森,刘厂,赵玉新,高峰

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-04-01

ISBN：9787118113150

字数：

页码：251

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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数据同化是一种初来源于数值天气预报，为数值天气预报提供初始场的数据处理技术，现在已广泛应用于大气海洋领域。《数据同化：集合卡尔曼滤波（第2版）》系统地阐述了数据同化问题的数学模型与求解方法，重点集中在允许模式存在误差且统计误差随时间演化的方法。全书共分为17章：章为概述；第2章对基本统计方法进行了总结；第3章重点介绍时间独立的反演问题；第4章介绍动力学模式中状态随时间演化的问题；第5、6章分别阐述了变分和非线性变分反问题；第7、8章分别介绍概率公式和广义逆；第9章重点介绍集合方法及集合卡尔曼滤波算法；0章主要阐述简单的非线性优化问题；1章重点探讨集合卡尔曼滤波中的采样策略；2章主要讨论模式误差相关问题；3章主要介绍平方根算法；4章主要阐述不同分析方案下的逆问题；5章介绍有限集合大小造成的伪相关性；6章主要介绍基于集合卡尔曼滤波的业务海洋预报系统；7章介绍数据同化在地下油量数值模拟中的应用。
　　《数据同化：集合卡尔曼滤波》内容介绍全面，理论分析深入，工程实用性强，既可作为高等院校师生进行理论知识学习和相关研究工作的参考教材，也可作为相关领域工程技术人员的工具书。

目录

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章 引言

第2章 统计学定义
2．1 概率密度函数
2．2 统计矩
2．2．1 期望值
2．2．2 方差
2．2．3 协方差
2．3 样本统计
2．3．1 样本均值
2．3．2 样本方差
2．3．3 样本协方差
2．4 场统计
2．4．1 样本均值
2．4．2 样本方差
2．4．3 样本协方差
2．4．4 相关性
2．5 偏差
2．6 中心极限定理

第3章 分析方案
3．1 标量
3．1．1 状态-空间公式
3．1．2 贝叶斯公式
3．2 扩展到空间维度
3．2．1 基本公式
3．2．2 欧拉-拉格朗日方程
3．2．3 解决方案
3．2．4 描述函数矩阵
3．2．5 误差估计
3．2．6 解的性
3．2．7 罚函数的小化
3．2．8 罚函数的先验与后验值
3．3 离散形式

第4章 顺序的数据同化
4．1 线性动力学
4．1．1 标量下的卡尔曼滤波
4．1．2 矢量下的卡尔曼滤波
4．1．3 具有线性平流方程的卡尔曼滤波
4．2 非线性动力学
4．2．1 标量下的扩展卡尔曼滤波
4．2．2 扩展卡尔曼滤波器的矩阵形式
4．2．3 扩展卡尔曼滤波举例
4．2．4 扩展卡尔曼滤波器的平均值
4．2．5 讨论
4．3 集合卡尔曼滤波
4．3．1 误差统计的表述
4．3．2 误差统计的预测
4．3．3 分析方案
4．3．4 讨论
4．3．5 QG模式的应用实例

第5章 变分逆问题
5．1 简单例子
5．2 线性逆问题
5．2．1 模式和观测
5．2．2 观测函数
5．2．3 观测方程的说明
5．2．4 统计假设
5．2．5 弱约束变分公式
5．2．6 罚函数的极值
5．2．7 欧拉-拉格朗日方程
5．2．8 强约束逼近
5．2．9 代表函数展开获得的解
5．3 使用埃克曼模式的代表函数法
5．3．1 逆问题
5．3．2 变分公式
5．3．3 欧拉-拉格朗日方程
5．3．4 代表函数的解
5．3．5 范例试验
……

第6章 非线性变分逆问题
第7章 概率公式
第8章 广义逆
第9章 集合方法
0章 统计优化
1章 EnKF的采样策略
2章 模式误差
3章 平方根分析方案
4章 秩的问题
5章 伪相关性、局地化和膨胀
6章 海洋预报系统
7章 油层仿真模式中的估计
附录
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数据同化：集合卡尔曼滤波（第二版）》深度解析 一、引言 数据同化，作为连接观测数据与动力学模型的重要桥梁，在当今科研和工程领域扮演着愈发关键的角色。从天气预报、气候建模到地球物理勘探、海洋学研究，乃至更广泛的工程监测和控制，数据同化的能力直接影响着我们对复杂系统的理解和预测精度。本书，【XH】 数据同化-集合卡尔曼滤波-(第2版)，正是聚焦于数据同化领域中最具代表性和实用性的方法之一——集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter, EnKF），并对其进行了深入而全面的阐述。第二版的出版，不仅是对第一版内容的更新与完善，更是基于近年来数据同化理论与实践的最新进展，旨在为读者提供一个更加完整、前沿且易于理解的EnKF学习与应用平台。 本书的写作目标明确：系统地梳理集合卡尔曼滤波的理论基础，详细解析其算法流程，深入探讨其在不同应用场景下的实践技巧，并引导读者认识其优势、局限性以及未来发展趋势。本书面向的对象广泛，包括但不限于： 科研人员与研究生： 致力于从事数值模拟、数据分析、模型开发等工作的研究者，需要掌握先进的数据同化技术来提升模型精度、解释观测数据、进行预测分析。 工程师与技术人员： 在相关领域（如环境监测、资源管理、工程设计等）需要处理大量观测数据并将其融入模型以进行实时估计和预测的专业人士。 对数据同化领域感兴趣的初学者： 希望系统学习数据同化基本原理及核心方法的学生或技术人员。 本书的核心内容围绕着集合卡尔曼滤波展开，但其所涵盖的数据同化理念、统计学基础以及与其他方法的对比，都为读者构建了一个扎实的知识体系。 二、理论基石：概率与统计的视角 集合卡尔曼滤波，顾名思义，其理论根基深植于概率论和统计学。在深入探讨EnKF之前，本书首先会回顾并清晰阐述数据同化在统计学上的根本问题：如何根据已有的信息（模型预测）和新的信息（观测数据），更新我们对系统状态的认知，使其更加接近真实状态。 状态空间模型： 书中会详细介绍一个典型的数据同化问题是如何被数学化为状态空间模型的。这通常包括两个核心组成部分：状态方程（描述系统状态如何随时间演化，通常由动力学模型给出）和观测方程（描述系统状态与观测值之间的关系）。这为后续的滤波算法提供了数学框架。 概率分布的表示： 数据同化本质上是一个估计不确定性的过程。本书会强调理解和表示概率分布的重要性。卡尔曼滤波（KF）及其扩展形式（EKF, UKF）和集合卡尔曼滤波（EnKF）在处理不确定性时，最常用的假设是高斯分布。本书会详细阐述高斯分布的性质，例如均值和协方差矩阵如何刻画其形状和位置，以及在数据同化中，这些参数如何被更新。 贝叶斯推断： 数据同化问题的核心本质是进行贝叶斯推断。书中会回顾贝叶斯定理，解释“先验概率”、“似然函数”和“后验概率”的概念，并说明在数据同化中，模型预测代表了先验信息，观测数据及其误差代表了似然信息，而滤波算法的目标就是计算最优的后验概率分布，即对系统状态的最佳估计。 三、集合卡尔曼滤波（EnKF）的精髓 与传统的卡尔曼滤波（KF）及其扩展形式（EKF, UKF）主要处理解析形式的概率分布（如高斯分布）不同，集合卡尔曼滤波（EnKF）的核心创新在于，它利用统计集合（ensemble）来近似和传递概率分布。这种方法在处理高维、非线性系统时，展现出显著的优势，尤其是在计算效率和实现简便性方面。 核心思想： EnKF的基本思想是通过一系列样本（集合成员）来代表系统状态的概率分布。每个集合成员代表了一种可能的系统状态。在同化观测数据时，EnKF不是直接更新状态变量的均值和协方差矩阵，而是通过将观测信息“注入”到每个集合成员中，然后根据这些更新后的集合成员来计算新的均值和协方差。 集合预报（Forecast Step）： 在每个时间步，首先使用动力学模型对上一时间步的集合进行预测。如果模型是非线性的，则直接将每个集合成员代入模型进行演化。这一步得到了“预报集合”，它代表了系统状态在当前时间步的先验概率分布。 集合分析（Analysis Step）： 当新的观测数据到达时，EnKF会进行“分析”步骤，将观测信息融合到预报集合中，得到“分析集合”，它代表了当前时间步的后验概率分布。这是EnKF最为核心的环节，书中会详细介绍： 观测算子： 将模型状态空间映射到观测空间，以便与观测数据进行比较。 误差协方差矩阵的近似： EnKF的关键在于如何有效地近似状态-观测误差的联合协方差矩阵，因为直接计算这个矩阵在高维系统中是不可行的。本书会深入讲解EnKF中常用的协方差近似方法，例如基于集合协方差的近似，这是EnKF区别于其他卡尔曼滤波方法的最显著特征。 分析算子： 如何利用观测数据和近似的误差协方差矩阵，更新每个集合成员的状态。这通常涉及到卡尔曼增益的计算，但EnKF通过集合的统计量来计算，避免了显式计算全局协方差矩阵。 样本集方差膨胀（Covariance Inflation）： 随着集合成员不断演化和数据同化，集合的方差往往会逐渐衰减，导致对系统不确定性的估计不足，这被称为“集合崩溃”。本书会重点介绍并分析各种方差膨胀技术，如静态膨胀、动态膨胀、随机膨胀等，解释它们如何帮助维持集合的多样性，从而更准确地反映系统的不确定性。 误差协方差的局限性与改进： EnKF在处理高维系统时，虽然计算量相对较小，但由于集合数目的有限性，其估计的协方差矩阵可能存在局域化问题（spurious correlations）以及采样误差。本书会探讨这些局限性，并介绍一些改进方法，例如局部化（localization）技术，用于限制不确定性的传播范围，以及多尺度同化等概念。 四、集合卡尔曼滤波的实践与应用 理论的掌握固然重要，但真正的价值在于其应用。本书将深入探讨EnKF在各种典型场景下的实现细节与优化策略。 模型选择与处理： 无论是线性还是非线性模型，本书都会提供相应的EnKF实现框架。对于非线性系统，会详细讲解如何正确地进行集合演化，以及当模型存在复杂动力学（如守恒律、边界条件等）时，如何保证集合成员的物理合理性。 观测数据处理： 观测数据的质量和预处理直接影响同化效果。本书会讨论观测误差的处理，包括如何估计观测误差协方差矩阵，以及如何处理可能存在的观测偏差。 集合数量的选择： 集合数量是EnKF的一个重要参数，直接影响计算成本和估计精度。书中会分析集合数量对估计误差的影响，并给出选择合适集合数量的指导原则。 并行计算： 集合卡尔曼滤波非常适合并行计算，尤其是在处理大规模模型时。本书会讨论如何有效地将EnKF算法并行化，以提高计算效率。 与其他数据同化方法的比较： 为了让读者更清晰地认识EnKF的特点，本书会将其与经典的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF），以及粒子滤波（PF）等其他数据同化方法进行对比。通过比较，读者可以更深刻地理解EnKF在计算效率、非线性适应性以及实现复杂度等方面的优势与劣势。 五、高级主题与前沿进展 为了满足读者对更深入知识的追求，本书还将涉及一些高级主题和数据同化领域的最新进展。 多尺度同化： 在许多复杂系统中，存在不同尺度上的动力学过程。本书会介绍如何设计多尺度同化方案，将不同尺度的信息有效地融合。 多模型同化： 当存在多个竞争的模型时，如何进行模型选择或模型融合，以达到更好的预测效果，也是数据同化研究的一个重要方向。 数据同化在机器学习中的应用： 数据同化与机器学习的交叉研究日益活跃。本书会探讨如何将数据同化思想融入机器学习模型，例如在神经网络中引入物理约束，或利用数据同化方法进行模型参数的优化。 具体应用案例分析： 本书不会仅仅停留在理论层面，还会通过大量的实例分析，展示EnKF在实际问题中的应用。例如，在数值天气预报中，EnKF如何帮助改进天气预报的时空精度；在水文模型中，如何通过EnKF更准确地模拟地下水流动和地表径流；在地球物理反演中，EnKF如何结合地震数据和地球物理模型来约束模型参数等。这些案例将帮助读者将抽象的理论知识转化为具体的实践技能。 六、结论与展望 通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解数据同化的核心思想，及其在现代科学和工程中的重要性。 掌握集合卡尔曼滤波（EnKF）的完整理论框架和核心算法。 能够独立地实现和应用EnKF方法来解决实际问题。 认识到EnKF的优势与局限性，并了解如何对其进行改进和优化。 初步接触数据同化领域的前沿研究方向，为进一步深入学习和研究打下基础。 《【XH】 数据同化-集合卡尔曼滤波-(第2版)》旨在成为您在数据同化领域的得力助手，为您提供一个全面、深入的学习路径。无论您是初学者还是有一定基础的研究者，本书都将是您深入探索集合卡尔曼滤波奥秘、解锁数据驱动模型新篇章的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书我之前就听过，但一直没时间深入了解，这次终于下定决心入手了。封面设计简洁大气，【XH】的标识显得很专业，书名【数据同化-集合卡尔曼滤波-(第2版)】也直观地表明了主题。拿到手沉甸甸的，纸张质量很好，印刷清晰，阅读起来非常舒服。我是一名在气象领域工作的研究者，一直对数据同化技术非常感兴趣，特别是集合卡尔曼滤波，这在数值预报中扮演着至关重要的角色。我知道第二版相较于第一版肯定在内容上有所更新和完善，这一点让我非常期待。我希望书中能够详细阐述集合卡尔曼滤波的理论基础，包括其数学推导过程、关键假设以及与其他滤波方法的比较。同时，我也希望作者能提供一些实际的应用案例，最好是与气象领域相关的，比如如何将观测数据同化到数值天气预报模型中，以及具体的算法实现细节。如果书中还能包含一些关于数据同化在其他领域（如海洋学、环境科学）的应用，那就更好了。总的来说，我对这本书充满期待，希望它能成为我学习和研究数据同化，特别是集合卡尔曼滤波的有力助手，帮助我解决实际工作中的问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对地球物理学和遥感技术感兴趣的业余爱好者，我对【XH】 数据同化-集合卡尔曼滤波-(第2版) 这本书的标题感到非常好奇。我一直对如何融合不同来源的数据来更准确地描述地球系统充满兴趣。我知道卡尔曼滤波在很多信号处理和控制系统中都有广泛应用，而“集合”的说法则暗示了它处理不确定性和概率分布的能力。我希望这本书能够详细介绍集合卡尔曼滤波在地球科学领域的具体应用，比如如何利用卫星观测数据来改进地表模型，或者如何将地震数据与地球内部模型进行融合，以获得更精确的地壳结构信息。我特别期待书中能够提供一些实际的案例研究，展示如何构建和实现一个数据同化系统，以及如何评估其性能。如果书中能够解释集合卡尔曼滤波在处理大规模、高维地球科学数据时所面临的挑战，以及如何克服这些挑战，那就更具价值了。这本书的第二版，让我相信它包含了最新的发展和更成熟的方法，一定能为我打开一扇了解地球科学数据融合新世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

我是一位刚开始接触机器学习的在校学生，在老师的推荐下，我了解到这本书【XH】 数据同化-集合卡尔曼滤波-(第2版)。我的专业方向是计算机科学，对人工智能和数据科学都非常感兴趣。虽然“数据同化”和“集合卡尔曼滤波”听起来像是比较偏向于应用数学或者工程领域的概念，但我相信在数据驱动的时代，这些技术在机器学习的很多分支中都有着重要的应用。我希望书中能够从基础概念讲起，循序渐进地引导我理解什么是数据同化，以及为什么集合卡尔曼滤波是一种有效的数据同化方法。我尤其希望书中能够解释集合卡尔曼滤波是如何与其他机器学习算法结合使用的，比如在序列预测、异常检测或者强化学习等领域。如果书中能包含一些图示和简单的数学推导，并且解释清楚每一步的含义，那将对我这个初学者来说非常有帮助。我对这本书的第二版寄予厚望，希望它能为我打下坚实的基础，并激发我对更深入研究数据同化技术的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对现代统计学和计算方法充满热情的统计系研究生，【XH】 数据同化-集合卡尔曼滤波-(第2版) 这个书名立刻引起了我的注意。数据同化这个概念在我的课程中虽然有所提及，但始终没有机会深入学习。我认为集合卡尔曼滤波作为一种强大的工具，在处理动态系统和不确定性估计方面具有显著优势，这与统计学的核心关注点不谋而合。我期望这本书能够提供关于集合卡尔曼滤波的严谨的数学理论，包括其概率模型、演化方程和更新步骤的详细推导。我特别希望能看到书中关于集合卡尔曼滤波在处理非线性、高斯噪声假设不成立等复杂情况下的改进方法，以及其与蒙特卡洛方法、粒子滤波等其他同化技术的比较。如果书中能够包含一些用于验证算法性能的模拟研究，或者与实际数据分析相结合的案例，那将极大地提升其学术价值。我相信第二版会比第一版在理论的深度和广度上都有所提升，或许还会涉及一些最新的研究进展。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对量化交易和金融工程领域略有涉猎的爱好者，这本书的名字【XH】 数据同化-集合卡尔曼滤波-(第2版) 吸引了我。虽然我并非专业的数学家或工程师，但我对通过数据驱动的预测模型来优化投资策略有着浓厚的兴趣。我了解到集合卡尔曼滤波在处理高维、非线性系统时表现出色，这在金融市场波动剧烈、信息不确定性大的情况下，似乎有着巨大的潜力。我希望这本书能够以一种相对易懂的方式，介绍集合卡尔曼滤波的基本原理，即使对于非专业人士，也能逐步理解其核心思想。我特别关注书中是否会讲解如何在金融数据分析中使用集合卡尔曼滤波，例如如何利用实时市场数据来校正交易模型的预测，或者如何进行资产组合的风险管理。如果有相关的代码示例或者伪代码，那就更理想了，这将大大有助于我理解和尝试将这些理论应用到实际的量化交易策略中。这本书的第二版，让我相信作者在第一版的基础上，对内容进行了优化和更新，可能包含了最新的研究成果和更广泛的应用场景，这让我非常期待。