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...
Uložené v:
| Vydané v: | Nonlinear processes in geophysics Ročník 30; číslo 3; s. 263 - 276 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
Gottingen
Copernicus GmbH
06.07.2023
Copernicus Publications |
| Predmet: | |
| ISSN: | 1607-7946, 1023-5809, 1607-7946 |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!