Stochastic Geometric Models with Non-stationary Spatial Correlations in Lagrangian Fluid Flows.
Stochastic Geometric Models with Non-stationary Spatial Correlations in Lagrangian Fluid Flows.
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DOI：
10.1007/s00332-017-9431-0
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发表时间：
2018
影响因子：
3
通讯作者：
Holm DD
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gay-Balmaz F;Holm DD
受美国国家海洋和大气管理局“全球漂流者计划”中卫星对海洋表面附近漂流物体轨迹的时空观测的启发，本文开发了数据驱动的地球物理流体动力学（GFD）随机模型，该模型具有代表洋流动态行为的非平稳空间相关性。考虑了三种模型。回顾了 Holm (Proc R Soc A 471:20140963) 的模型 1，其中空间相关性与时间无关。称为模型 2 和模型 3 的两个新模型引入了两种不同的对称破缺机制，通过这两种机制，空间相关性可以通过流动进行平流传递。这些模型是利用随机变分原理的对称性约简推导出来的，从而产生了随机哈密顿系统，其动量图、守恒定律和李-泊松括号结构被用于开发新的 GFD 随机哈密顿模型。
Inspired by spatiotemporal observations from satellites of the trajectories of objects drifting near the surface of the ocean in the National Oceanic and Atmospheric Administration’s “Global Drifter Program”, this paper develops data-driven stochastic models of geophysical fluid dynamics (GFD) with non-stationary spatial correlations representing the dynamical behaviour of oceanic currents. Three models are considered. Model 1 from Holm (Proc R Soc A 471:20140963,) is reviewed, in which the spatial correlations are time independent. Two new models, called Model 2 and Model 3, introduce two different symmetry breaking mechanisms by which the spatial correlations may be advected by the flow. These models are derived using reduction by symmetry of stochastic variational principles, leading to stochastic Hamiltonian systems, whose momentum maps, conservation laws and Lie–Poisson bracket structures are used in developing the new stochastic Hamiltonian models of GFD.
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影响因子：
1.3
作者：
SCHAUMLOFFEL, KU
通讯作者：
SCHAUMLOFFEL, KU
DOI：
10.1098/rspa.2017.0388
发表时间：
2017-09
期刊：
Proceedings. Mathematical, physical, and engineering sciences
影响因子：
--
作者：
Cotter CJ;Gottwald GA;Holm DD
通讯作者：
Holm DD
DOI：
10.1098/rspa.2014.0963
发表时间：
2015-04-08
期刊：
Proceedings. Mathematical, physical, and engineering sciences
影响因子：
--
作者：
Holm DD
通讯作者：
Holm DD
影响因子：
2.1
作者：
Bou-Rabee, Nawaf;Owhadi, Houman
通讯作者：
Owhadi, Houman
影响因子：
8.6
作者：
KRAICHNAN, RH
通讯作者：
KRAICHNAN, RH