基于最小程序行为分解的模式伴随化

模式伴随是自动微分领域中的重要内容之一.基于最小程序行为分解讨论了模式伴随的基本原理和方法,为自动伴随工具的设计与实现提供了基本的理论依据.运用这种方法得到的伴随模式不仅在计算时间、空间存储开销以及代码的复杂性3个方面取得了比较理想的结果,而且在软件实现上较简单.还讨论了树形结构最小程序行为的伴随化方法.     

资料同化中的伴随方法及其在海洋中的应用

较系统地综述了资料同化中各种方法的分类，并着重说明了伴随方法的基本原理和具体实步步骤。并总结了伴随方法在海洋中的应用现状，瘩指出由于观测资料特别是遥感资料的日益丰富，伴随方法将有广泛地应用前景。     

海洋数值模拟中的伴随数据同化方法

从伴随方程的推导、伴随数值模型的构造以及伴随数据同化中的最优化方法3个方面对伴随数据同化基本理论的研究现状进行了较为系统的归纳和评述;从优化初始状态、优化模式中不确定参数和优化开边界条件等3方面,综述了伴随法在海洋数值模拟中的应用.最后讨论了伴随法在海洋数值模拟应用中存在的问题,指出,对于伴随法用于数值模型的参数优化,只能对其在物理意义范围内进行适当调整和估计,而不能背离物理背景使目标函数最优.     

一类非线性抛物方程扩散系数及初始分布同时反演的变分伴随法

讨论了用变分伴随方法求解一类非线性抛物型方程扩散系数及初始分布同时反演问题,利用正则化思想改造最小二乘方法,利用变分伴随思想构造迭代算法,理论分析与数值模拟显示用变分伴随方法求解此类反问题是可行的.     

基于伴随方法、梯度增强Kriging方法的涡扇发动机进气道减噪高效优化方法

发动机进气道减噪优化设计问题中涉及大量设计变量,使用常规的Kriging模型来求解时计算量巨大,且计算效率低下。为了高效设计低噪声进气道,首次发展了用于管道声学问题的声传播方法、伴随方法、梯度增强Kriging方法的混合方法,提出了一套基于声学伴随方法和梯度增强代理模型的高效优化设计框架。利用伴随方法高效求解设计变量的梯度信息;并加入Kriging代理模型中,显著提高了代理模型的精度;阐述了梯度增强Kriging方法和伴随混合方法在低噪声涡扇发动机进气道设计中的应用潜力。首先通过两个标准函数,测试了梯度增强的Kriging方法的寻优性能。最后,应用发展的混合方法进行了高达24个设计变量的典型进气道低噪声设计。结果表明,在额外的梯度信息下,混合方法可设计出满足气动性能约束的低噪声进气道,验证了设计框架的有效性和高效率。     

伴随对及其构造

先讨论伴随对定义及其等价条件,给出伴随对存在的一个充分条件;其次讨论40个模糊蕴涵算子和40个模糊圈乘算子的性质,并给出由模糊蕴涵算子构造模糊圈乘算子的方法;最后讨论40个算子对构成伴随对的情况.     

大气化学传输模式CAMx的伴随模式:构建及应用

在大气化学传输模式CAMx的基础上,用人工编写代码的方法,构建其伴随模式,并通过数值试验,对伴随模式程序进行了检验.应用CAMx及其伴随模式,针对珠江三角洲地区空气污染进行数值模拟和敏感性分析,计算了地面二氧化硫和臭氧关于污染物排放源的敏感性,并用数值方法探讨了线性敏感系数的适用范围,可为深入研究该地区污染机理和控制策略提供重要依据.用伴随模式可以高效率地计算目标函数关于多个输入变量的敏感性,显著地扩展了原模式的功能,为大气环境优化控制和大气化学数据同化等科学问题提供了有力的研究工具.     

基于伴随方法、梯度增强Kriging方法的涡扇发动机进气道减噪高效优化方法研究

发动机进气道减噪优化设计问题中涉及大量设计变量,使用常规的Kriging模型来求解时计算量巨大且计算效率低下。为了高效设计低噪声进气道,本文首次发展了用于管道声学问题的声传播方法、伴随方法、梯度增强Kriging方法的混合方法,提出了一套基于声学伴随方法和梯度增强代理模型的高效优化设计框架。本文利用伴随方法高效求解设计变量的梯度信息,并加入Kriging代理模型中,显著提高了代理模型的精度,阐述了梯度增强Kriging方法和伴随混合方法在低噪声涡扇发动机进气道设计中的应用潜力。首先通过两个标准函数,测试了梯度增强的Kriging方法的寻优性能。最后,应用发展的混合方法进行了高达24个设计变量的典型进气道低噪声设计。结果表明,在额外的梯度信息下,混合方法可设计出满足气动性能约束的低噪声进气道,验证了设计框架的有效性和高效率。     

伴随蒙特卡罗方法在自然伽马能谱测井中的应用

对伴随蒙特卡罗方法在自然伽马能谱测井中的应用进行了理论研究，确立伴随蒙特卡罗方法与计算自然伽马能谱能量的对应关系，提出了建立在伴随蒙特卡罗方法基础上的能量指向概率方法，给出了实例的模拟计算结果，并与传统指向概率方法的模拟结果进行了比较，理论研究和模拟结果表明，对体源及点探器的情况，特别是深穿透情况，用伴随蒙特卡罗方法及能量指向概率方法计算能量有明显的优点，对生产初中有重要的指导作用。     

基于大规模流式车牌识别数据的即时伴随车辆发现

提出了一种基于流式大规模车牌识别数据集的伴随车辆(伴随车辆是指在一段持续的时间内一起移动的车辆组群)即时发现方法,可实现即时发现疑似伴随车辆并将其按伴随概率排序.该方法充分利用了云基础设施的并行计算能力,基于整数划分思想建立并行发现的负载均衡模型,优化了伴随车辆的发现性能,可用于对时间敏感的交通应用场景,如发现并监控运钞车等特殊车辆的跟踪车辆等.实验证明,该方法能够有效处理大规模的流式车牌识别数据,并实时地输出发现结果.     

Adjoint approach to VDA of "on-off" processes based on nonlinear perturbation equation

A new adjoint approach is applied to variational data assimilation of a general "on-off" switch model. The accurate gradient expression is obtained in analytical case. In discrete case, the existence of gradient is discussed in three types of difference schemes, and the corresponding adjoint equations are derived. The advantage of the new approach in real application is shown by numerical experiment: not only it can lead optimization to converge to global minimum, but also the assimilation system built by conventional approach can still be used.     

二阶有限元浅水模式的伴随变分资料同化

应用二阶有限元浅水方程的伴随模式作资料同化场的数值试验,并利用极小化方法对具有随机扰动的初始场进行优化处理．通过该极小化算法,使所定义的目标函数达到最小,从而得到最优的气象要素初始场．数值试验结果表明：二阶有限元模式的变分资料同化对具有随机扰动的初始场的处理是很有效的．     

具有“on-off”过程的变分资料同化

为了验证伴随方法的有效性,利用一个含有"on-off"振荡的概念模式,研究了含物理参数化不连续性的变分资料同化中,代价函数关于初值梯度的存在性及伴随方法的可行性.结果表明:在解析情形中,尽管控制方程中出现"on-off" 振荡,代价函数关于初值的梯度除个别情形外总是存在的,且可由伴随模式的反向积分来表示.     

Effects of 4DVAR with multifold observed data on the typhoon track forecast

Effects of 4-dimension variational data assimilation (4DVAR) with multifold observed data on the typhoon track forecast are studied, by using the MM5V3 model, the RTTOVS-5 model and their adjoint models. The data used for assimilation include large-scale background fields data,bogus data, cloud-derived wind data, satellite inverse data,and high resolution infrared radiation sounder data (HIRS).There are 5 typhoon cases are used to perform the numerical experiments and assimilation experiments. The numerical results show that with 4DVAR the initial fields can be greatly improved and the initial typhoon structure can be clearly described.     

变分四维同化方法中的不连续问题

给出了变分四维同化方法中模式不连续时共轭公式的正确表述，并胜个简单的数值模式检验了理论的正确性。     

一种新的遗传策略在含“开关”过程的集合预报中的有效应用

针对初值及模式的不确定性,进行了初值扰动集合预报和模式扰动集合预报。在初值扰动集合预报中,将一种新的遗传策略用于四维变分资料同化生成集合预报的分析场,求解条件非线-}生最优扰动,并结合第二、第三主奇异向量（SVs）生成集合预报的初始扰动。为了检验该方法的有效性,采用一个含“开关”过程的偏微分方程的预报模式,设计了3种比较数值试验方案。结果表明：采用第3方案的集合预报在预报技巧上明显高于其他两种方案。第2方案和第1方案相比,由于“开关”的影响,集合预报技巧提高并不明显。在模式扰动集合预报数值实验中,为了模拟模式的不确定性,在控制方程右端添加6个随机的误差项模拟由于物理参数化方案的不同而带来的模式扰动,采用新的遗传策略在扰动模式中同化出6个对应于扰动模式的分析场后进行集合预报,并与基于伴随技术的方法进行比较。结果表明,基于遗传算法的扰动模式集合预报的预报技巧明显优于伴随方法,且这种优势随着预报时间的增加愈发明显。     

Application of adjoint assimilation technique in simulating tides and tidal currents of the Bohai Sea, the Yellow Sea and the East China Sea

Considering the interaction of different tidal waves, an adjoint numerical model is developed to simulate M2, S2, K1 and O1 tidal waves in the Bohai Sea, the Yellow Sea and the East China Sea （B-Y-E） simultaneously. Compared with previous researches, by using the adjoint assimilation technique to inverse open boundary conditions and bottom friction coefficients based on altimetric data from TOPEX/Poseidon （T/P） and tidal gauges data, the precision of the numerical simulation is significantly improved. Selecting 14 days of simulated results after the initial wanning run to conduct harmonic analysis, the results can show the characteristics of M2, S2, K1 and O1 tidal wave systems perfectly in B-Y-E. Compared with 9 current stations, the calculated harmonic constants of tidal currents for M2 and K1 are in good agreement with the observed ones.     

复合矩阵与复合伴随矩阵间的关系

给出了复合矩阵与复合伴随矩阵间的一个关系式,由此推出了复合伴随矩阵的若干性质,它们正是通常意义下相应结果的推广。     

低频涡流电磁场非自伴变分问题的研究

利用伴随算子和伴随场函数,建立了低频涡流电磁场中非自伴算子问题的一般变分描述.还分别应用最小作用原理和拉格朗日乘子法(广义变分原理)建立了低频涡流电磁场中非自伴算子问题的变分描述.将这3种变分方法与迦辽金法进行了比较.结果显示,上述所有方法均可获得与迦辽金法完全一致的结果.最后讨论了拉格朗日乘子的意义及其与伴随场函数的关系.