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...

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Veröffentlicht in:Nonlinear processes in geophysics Jg. 30; H. 3; S. 263 - 276
Hauptverfasser: Shi, Bin, Sun, Guodong
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
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