An adjoint-free algorithm for conditional nonlinear optimal perturbations (CNOPs) via sampling
In this paper, we propose a sampling algorithm based on state-of-the-art statistical machine learning techniques to obtain conditional nonlinear optimal perturbations (CNOPs), which is different from traditional (deterministic) optimization methods.1 Specifically, the traditional approach is unavail...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Nonlinear processes in geophysics Jg. 30; H. 3; S. 263 - 276 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Gottingen
Copernicus GmbH
06.07.2023
Copernicus Publications |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1607-7946, 1023-5809, 1607-7946 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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