Rare event computation in deterministic chaotic systems using genealogical particle analysis
Rare event computation in deterministic chaotic systems using genealogical particle analysis
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使用谱系粒子分析计算确定性混沌系统中的罕见事件
DOI：
10.1088/1751-8113/49/37/374002
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
F. Bouchet
中科院分区：
文献类型：
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作者：
J. Wouters;F. Bouchet
在本文中，我们解决了使用罕见事件计算技术来估计小的超阈值概率的确定性动力系统中的观测。我们证明，系谱粒子分析算法可以成功地应用到一个玩具模型的大气动力学，洛伦兹'96模型。此外，我们使用Ornstein-Uhlenbeck系统来说明一些实施问题。我们还展示了与固定时间目标函数相比，基于高阈值波动路径的时间相关目标函数如何大大提高估计器的性能。
In this paper we address the use of rare event computation techniques to estimate small over-threshold probabilities of observables in deterministic dynamical systems. We demonstrate that genealogical particle analysis algorithms can be successfully applied to a toy model of atmospheric dynamics, the Lorenz ’96 model. We furthermore use the Ornstein–Uhlenbeck system to illustrate a number of implementation issues. We also show how a time-dependent objective function based on the fluctuation path to a high threshold can greatly improve the performance of the estimator compared to a fixed-in-time objective function.