摘要:在海洋数据同化领域,集合最优插值方法中,矩阵求逆过程所使用的奇异值分解(singular valuedecomposition,SVD)十分耗时。对集合最优插值中逆矩阵的求逆过程进行优化,分别使用LU分解、Choleskey分解、QR分解来替代SVD分解。首先,通过LU分解(Choleskey 分解或QR分解)得到相应的三角矩阵(或正交矩阵);然后,利用分解后的矩阵来实现相关逆矩阵的计算。由于LU分解、Choleskey 分解、QR分解的算法复杂度都远小于SVD分解,因此改进后的同化程序能得到大幅度的性能提升。数值结果表明,所采用的三种矩阵分解方法相比于SVD分解,都能将集合最优插值的计算效率提升至少两倍以上。值得一提的是,在四种矩阵分解中Choleskey 分解使得整个同化程序的性能达到了最优。
简介:《计算机科学与探索》(CN:11-5602/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社