| 不同矩阵分解方法对海洋数据同化的影响 |
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| 引用本文： | 管志斌,肖俊敏,季统凯,洪学海,谭光明,马岩. 不同矩阵分解方法对海洋数据同化的影响[J]. 计算机科学与探索, 2019, 13(1): 147-157 |
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| 作者姓名： | 管志斌 肖俊敏 季统凯 洪学海 谭光明 马岩 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083;中国科学院 计算技术研究所 高性能计算机研究中心,北京 100190;中国科学院 计算技术研究所 高性能计算机研究中心,北京 100190;中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划No.2016YFC1401700~~ |
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| 摘 要： | 在海洋数据同化领域,集合最优插值方法中,矩阵求逆过程所使用的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)十分耗时。对集合最优插值中逆矩阵的求逆过程进行优化,分别使用LU分解、Choleskey分解、QR分解来替代SVD分解。首先,通过LU分解(Choleskey分解或QR分解)得到相应的三角矩阵(或正交矩阵);然后,利用分解后的矩阵来实现相关逆矩阵的计算。由于LU分解、Choleskey分解、QR分解的算法复杂度都远小于SVD分解,因此改进后的同化程序能得到大幅度的性能提升。数值结果表明,所采用的三种矩阵分解方法相比于SVD分解,都能将集合最优插值的计算效率提升至少两倍以上。值得一提的是,在四种矩阵分解中Choleskey分解使得整个同化程序的性能达到了最优。
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| 关 键 词： | 海洋数据同化 集合最优插值(EnOI) 矩阵求逆 矩阵分解 Choleskey分解 |
Impact of Different Matrix Decomposition Methods on Ocean Data Assimilation |
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| GUAN Zhibin,XIAO Junmin,JI Tongkai,HONG Xuehai,TAN Guangming,MAYan. Impact of Different Matrix Decomposition Methods on Ocean Data Assimilation[J]. Journal of Frontier of Computer Science and Technology, 2019, 13(1): 147-157 |
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| Authors: | GUAN Zhibin XIAO Junmin JI Tongkai HONG Xuehai TAN Guangming MAYan |
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| Affiliation: | (School of Mechanical Electronic & Information Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing, Beijing 100083, China;High Performance Computer Research Center, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) |
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| Abstract: | GUAN Zhibin;XIAO Junmin;JI Tongkai;HONG Xuehai;TAN Guangming;MAYan(School of Mechanical Electronic & Information Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing, Beijing 100083, China;High Performance Computer Research Center, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) |
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| Keywords: | ocean data assimilation ensemble optimal interpolation (EnOI) matrix inversion matrix decomposition Choleskey decomposition |
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