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Adjunktmodelle sind leistungsstarke Werkzeuge für viele Studien, die eine Schätzung der Sensitivität der Modellergebnisse (z. B. einer Vorhersage) in Bezug auf Eingaben erfordern. Tatsächliche Sensitivitätsfelder werden direkt und effizient erzeugt, die dann in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden können, darunter Datenassimilation, Parameterschätzung, Stabilitätsanalyse und synoptische Studien. Der Einsatz von Adjunktmodellen als Werkzeuge zur Sensitivitätsanalyse wird hier mit einigen einfachen mathematischen Konzepten beschrieben. Ein Beispiel für Sensitivitätsfelder wird zusammen mit einer kurzen Beschreibung von Adjunktanwendungen präsentiert. Einschränkungen der Anwendungen werden diskutiert, und einige Spekulationen über die Zukunft der Adjunktmodelle werden angeboten.
Ronald M. Errico (Sa.) untersuchte diese Frage.
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