Vetor de criação

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As taxas de crescimento de vetores de criação no sistema Lorenz.

Em matemática aplicada, Bred Vector ou vetores de criação são perturbações, relacionadas aos vetores de Lyapunov,[1] que capturam instabilidades dinâmicas de crescimento rápido da solução de um modelo numérico. [2] Eles são usados, por exemplo, como perturbações iniciais para previsão de conjunto na previsão numérica do tempo. Eles foram apresentados por Zoltan Toth e Eugenia Kalnay.[3]

Método[editar | editar código-fonte]

Os vetores de criação são criados pela adição de perturbações inicialmente aleatórias a um modelo não linear. Os modelos de controle (não perturbado) e perturbado são integrados no tempo, e periodicamente a solução de controle é subtraída da solução perturbada.Essa diferença é o vetor de criação.[4]

O vetor é dimensionado para ter o mesmo tamanho da perturbação inicial e, em seguida, é adicionado de volta ao controle para criar a nova condição inicial perturbada. Após um curto período transitório, esse processo de "reprodução" cria vetores criados dominados pelas instabilidades de crescimento mais rápido da solução de controle em evolução.[5]

Referências

  1. «On the theory of Bred Vectors and Lyapunov Vectors». www2.atmos.umd.edu. Consultado em 14 de abril de 2022 
  2. Sumida, Ivana Yoshie (24 de agosto de 2017). «CALIBRAÇÃO E ANÁLISE DE SIMULADORES DE DINÂMICAS DE HELICÓPTEROS POR BRED VECTOR» (PDF) 
  3. Toth, Zoltan; Kalnay, Eugenia (dezembro de 1993). <2317:efantg>2.0.co;2 «Ensemble Forecasting at NMC: The Generation of Perturbations». Bulletin of the American Meteorological Society (12): 2317–2330. ISSN 0003-0007. doi:10.1175/1520-0477(1993)074<2317:efantg>2.0.co;2. Consultado em 14 de abril de 2022 
  4. Kalnay, E.; Corazza, M.; Cai, M. (1 de janeiro de 2002). «Are Bred Vectors The Same As Lyapunov Vectors?». 6820 páginas. Consultado em 15 de abril de 2022 
  5. Shu-Chih, Yang, (27 de abril de 2005). BRED VECTORS IN THE NASA NSIPP GLOBAL COUPLED MODEL AND THEIR APPLICATION TO COUPLED ENSEMBLE PREDICTIONS AND DATA ASSIMILATION. [S.l.]: University of Maryland (College Park, Md.). OCLC 1137455373 
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