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【2h】

A Bayesian Approach to Multivariate Adaptive Localization in Ensemble-Based Data Assimilation with Time-Dependent Extensions

机译：基于时间依赖的延伸的基于集合的数据同化中的多变量自适应定位的贝叶斯方法

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Andrey A. Popov; Adrian Sandu;
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年度 2018
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1. A Bayesian approach to multivariate adaptive localization in ensemble-based data assimilation with time-dependent extensions [J] . Popov Andrey A., Sandu Adrian Nonlinear Processes in Geophysics Discussions . 2019,第2期

机译：基于贝叶斯方法的基于集合的数据同化中基于时间扩展的多元自适应定位
2. A Bayesian approach to multivariate adaptive localization in ensemble-based data assimilation with time-dependent extensions [J] . Popov Andrey A., Sandu Adrian Nonlinear processes in geophysics . 2019,第2期

机译：基于时间的延伸的集合基于数据同化的多变量自适应定位的贝叶斯方法
3. An Efficient Local Correlation Matrix Decomposition Approach for the Localization Implementation of Ensemble-Based Assimilation Methods [J] . Hongqin Zhang, Xiangjun Tian Journal of Geophysical Research, D. Atmospheres: JGR . 2018,第7期

机译：基于集合的同化方法的本地化实现的高效本地相关矩阵分解方法
4. Data Driven Adaptive Localization With Applications To Ensemble-Based 4D Seismic History Matching [C] . Xiaodong Luo, Tuhin Bhakta, Geir Ndal SPE Bergen One Day Seminar . 2017

机译：数据驱动的自适应本地化与基于集合的4D地震历史匹配
5. Reservoir Characterization and History Matching with Uncertainty Quantification Using Ensemble-Based Data Assimilation with Data Re-Parameterization [D] . Liu, Mingliang. 2021

机译：利用基于集合的数据同化的数据复合参数化，与数据同化的不确定性量化匹配的储层表征和历史
6. An approach to localization for ensemble-based data assimilation [O] . Bin Wang, Juanjuan Liu, Li Liu, -1

机译：基于集合的数据同化的本地化方法
7. A Graph Clustering Approach to Localization for Adaptive Covariance Tuning in Data Assimilation Based on State-Observation Mapping [O] . Sibo Cheng, Jean-Philippe Argaud, Bertrand Iooss, 2021

机译：基于状态观测映射的数据同化中自适应协方差调整的本地化图形聚类方法
8. Adaptive Radar Data Quality Control and Ensemble-Based Assimilation for Analyzing and Forecasting High-Impact Weather. [R] . Xu, Q. 2014

机译：基于自适应雷达数据质量控制和基于集合的同化分析和预测高影响天气。

A Bayesian Approach to Multivariate Adaptive Localization in Ensemble-Based Data Assimilation with Time-Dependent Extensions

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