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arXiv 1709.09031math.NAcs.NAmath.OC
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关于预条件化加权线性最小二乘的注记,及其对弱约束变分数据同化的影响

A note on preconditioning weighted linear least squares, with consequences for weakly-constrained variational data assimilation

Université de Toulouse, INP, IRIT(图卢兹大学,国立理工学院,IRIT);CERFACS(欧洲中尺度气象应用研究中心);NAXYS, University of Namur(纳穆尔大学 NAXYS 实验室)

Serge Gratton, Selime Gürol, Ehouarn Simon, Philippe L. Toint

AI总结:

本文分析了使用模型矩阵近似进行线性加权最小二乘预条件化的影响,探讨了模型和加权矩阵的特征结构之间的相互作用,并通过一个小例子说明此类预条件器可能的低效性,最后讨论了这些结果在弱约束4D-Var数据同化问题中的影响。

摘要:

分析了使用模型矩阵近似进行线性加权最小二乘预条件化的影响,展示了模型和加权矩阵特征结构之间的相互作用。通过一个小例子说明了此类预条件器可能的低效性。最后讨论了这些结果在弱约束4D-Var数据同化问题中的影响。

英文摘要:

The effect of preconditioning linear weighted least-squares using an approximation of the model matrix is analyzed, showing the interplay of the eigenstructures of both the model and weighting matrices. A small example is given illustrating the resulting potential inefficiency of such preconditioners. Consequences of these results in the context of the weakly-constrained 4D-Var data assimilation problem are finally discussed.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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