arXiv ID:
2602.19406
arXiv 提交日期: 2026-02-23
LEVDA:基于可微分动力学的潜在集成变分数据同化方法 / LEVDA: Latent Ensemble Variational Data Assimilation via Differentiable Dynamics
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为LEVDA的新型数据同化方法,它通过在预训练神经网络的低维潜在空间中进行优化,高效且准确地融合观测数据与地球物理模型,以改进长期预报并量化不确定性,同时避免了传统方法对复杂伴随模型和规则观测网格的依赖。