تنفيذ مونت كارلو لمشكلة الترشيح غير الخطي لإنتاج التقديرات الجماعية والتوقعات

ملخص إن معرفة توزيع احتمالية الظروف الأولية أمر مركزي تقريبًا لجميع الدراسات العملية للتنبؤ ولتحسينات في التنبؤ العشوائي للغلاف الجوي. تقليديًا، كانت استيعاب البيانات في الدراسات المتعلقة بالتنبؤ الجوي أو تجارب التنبؤ تسعى إلى العثور على "أفضل" تقدير وحيد للحالة الأولية. يتم الحصول على معلومات إضافية حول توزيع احتمالية الحالة الأولية أساسًا من خلال تقنيات هيورستية تحاول توليد اضطرابات تمثيلية حول أفضل تقدير. ومع ذلك، هناك نظرية كلاسيكية لتوليد تقدير لتوزيع الاحتمالية الكامل لحالة أولية معينة بناءً على مجموعة من الملاحظات. يمكن تطبيق هذه النظرية للترشيح غير الخطي لتوحيد مشكلة استيعاب البيانات وتوليد المجموعات لإنتاج تقديرات أفضل لتوزيع الاحتمال للحالة الأولية للغلاف الجوي (أو المحيط) على مقاييس إقليمية أو عالمية. تنفيذ مونت كارلو للبيئة النمطية بالكامل...