Submitted 11 September, 2024; v1 submitted 29 August, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 13 pages, 10 figures, 1 table , MSC Class: 68U01 ACM Class: J.2; I.2.1
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 11 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده 29 اوت 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 13 صفحه ، 10 شکل ، 1 جدول ، کلاس MSC: 68U01 ACM کلاس: J.2 ؛I.2.1
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Accurate modeling and prediction of complex physical systems often rely on data assimilation techniques to correct errors inherent in model simulations. Traditional methods like the Ensemble Kalman Filter (EnKF) and its variants as well as the recently developed Ensemble Score Filters (EnSF) face significant challenges when dealing with high-dimensional and nonlinear Bayesian filtering problems with sparse observations, which are ubiquitous in real-world applications. In this paper, we propose a novel data assimilation method, Latent-EnSF, which leverages EnSF with efficient and consistent latent representations of the full states and sparse observations to address the joint challenges of high dimensionlity in states and high sparsity in observations for nonlinear Bayesian filtering. We introduce a coupled Variational Autoencoder (VAE) with two encoders to encode the full states and sparse observations in a consistent way guaranteed by a latent distribution matching and regularization as well as a consistent state reconstruction. With comparison to several methods, we demonstrate the higher accuracy, faster convergence, and higher efficiency of Latent-EnSF for two challenging applications with complex models in shallow water wave propagation and medium-range weather forecasting, for highly sparse observations in both space and time.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل سازی دقیق و پیش بینی سیستم های فیزیکی پیچیده اغلب برای اصلاح خطاهای ذاتی در شبیه سازی های مدل به تکنیک های جذب داده متکی هستند.روشهای سنتی مانند فیلتر Kalman Filter (ENKF) و انواع آن و همچنین فیلترهای نمره گروهی که اخیراً توسعه یافته اند (ENSF) هنگام برخورد با مشکلات فیلتر بیزی با ابعاد و غیرخطی با مشاهدات پراکنده ، که در دنیای واقعی هستند ، با چالش های مهمی روبرو هستند.برنامه هادر این مقاله ، ما یک روش جدید جذب داده ها ، Latent-ENSF را پیشنهاد می کنیم ، که با نمایش های نهفته کارآمد و مداوم از حالتهای کامل و مشاهدات پراکنده برای پرداختن به چالش های مشترک ابعاد بالا در حالتها و کمبود زیاد در مشاهدات برای بیزیان غیرخطی ، از ENSF استفاده می کنیم.فیلترما یک Autoencoder متنوع (VAE) را با دو رمزگذار معرفی می کنیم تا حالت های کامل را رمزگذاری کنیم و مشاهدات پراکنده را به روشی ثابت که توسط یک تطبیق و تنظیم توزیع توزیع نهان تضمین شده و همچنین یک بازسازی حالت مداوم تضمین شده است ، رمزگذاری کنیم.با مقایسه با چندین روش ، ما دقت بالاتر ، همگرایی سریعتر و راندمان بالاتر از نهان-ENSF را برای دو کاربردی چالش برانگیز با مدل های پیچیده در انتشار موج کم عمق آب و پیش بینی آب و هوا با برد متوسط نشان می دهیم ، برای مشاهدات بسیار پراکنده در فضا و زمانبشر
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
