ब्रेड वेक्टर: Difference between revisions

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[[File:Bred vector growth rates in Lorenz system.png|thumb|250px|[[लोरेन्ज़ प्रणाली]] में ब्रेड वैक्टर की वृद्धि दर। लाल सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले नस्ल वैक्टर को इंगित करता है जबकि नीला सबसे धीमी गति से बढ़ने वाला।]][[व्यावहारिक गणित]] में, ब्रेड वेक्टर [[ल्यपुनोव वेक्टर]] से संबंधित [[गड़बड़ी सिद्धांत]] हैं, जो [[कंप्यूटर सिमुलेशन]] के समाधान की तेजी से बढ़ती गतिशील [[अस्थिरता]] को पकड़ते हैं। उदाहरण के लिए, उनका उपयोग [[संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी]] में [[सामूहिक पूर्वानुमान]] के लिए प्रारंभिक गड़बड़ी के रूप में किया जाता है। उनका परिचय ज़ोल्टन टोथ और [[यूजेनिया कालने]] द्वारा किया गया था।<ref>{{cite journal|last1=Toth|first1=Zoltan|last2=Kalnay|first2=Eugenia|title=Ensemble Forecasting at NMC: The Generation of Perturbations|journal=Bulletin of the American Meteorological Society|date=December 1993|volume=74|issue=12|pages=2317–2330|doi=10.1175/1520-0477(1993)074<2317:EFANTG>2.0.CO;2|bibcode=1993BAMS...74.2317T|doi-access=free}}</ref>
[[File:Bred vector growth rates in Lorenz system.png|thumb|250px|[[लोरेन्ज़ प्रणाली]] में ब्रेड सदिश की वृद्धि दर। लाल सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले नस्ल सदिश को इंगित करता है जबकि नीला सबसे धीमी गति से बढ़ने वाला।]]'''व्यावहारिक गणित''' में, ब्रेड सदिश एक प्रकार के परिवर्तन होते हैं जो [[ल्यपुनोव वेक्टर|ल्यपुनोव सदिश]] से संबंधित होते हैं और अंकगणित में प्रयोग किए जाते हैं। ये सदिश  संख्यात्मक प्रारूप के समाधान की तेजी से बढ़ती हुई गतिविधियों को पकड़ते हैं। उदाहरण के लिए, उनका उपयोग [[संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी]] में [[सामूहिक पूर्वानुमान]] के लिए प्रारंभिक परिवर्तन के रूप में किया जाता है। उनका परिचय ज़ोल्टन टोथ और [[यूजेनिया कालने]] द्वारा किया गया था।<ref>{{cite journal|last1=Toth|first1=Zoltan|last2=Kalnay|first2=Eugenia|title=Ensemble Forecasting at NMC: The Generation of Perturbations|journal=Bulletin of the American Meteorological Society|date=December 1993|volume=74|issue=12|pages=2317–2330|doi=10.1175/1520-0477(1993)074<2317:EFANTG>2.0.CO;2|bibcode=1993BAMS...74.2317T|doi-access=free}}</ref>
==विधि==
ब्रेड सदिश को बनाने के लिए, एक गैर-रैखिक प्रारूप प्रारंभ में यादृच्छिक परिवर्तन को जोड़ा जाता है। नियंत्रण और परिवर्तित प्रारूप को समय में एकीकृत किया जाता है,और नियमित अंतरालों पर नियंत्रण समाधान को परिवर्तित समाधान से घटा दिया जाता है। यह अंतर ब्रेड सदिश होता है। यह सदिश प्रारंभिक परिवर्तन के साथ एकीकृत किया जाता है, और फिर नियंत्रण में जोड़ा जाता है जिससे नई परिवर्तित प्रारंभिक स्थिति बनाई जा सके। एक छोटे समयांतर के बाद, यह "ब्रीडिंग" प्रक्रिया ब्रेड सदिश को उस समय के नियंत्रण समाधान के नैसर्गिक रूप से सबसे तेजी से विकसित होने वाली अस्थायीता द्वारा व्याप्त करती है।


==विधि==
ब्रेड वैक्टर एक [[ अरेखीय ]] मॉडल में प्रारंभिक यादृच्छिक गड़बड़ी जोड़कर बनाए जाते हैं। नियंत्रण (अप्रभावित) और परेशान मॉडल समय में [[अभिन्न]] हैं, और समय-समय पर नियंत्रण समाधान परेशान समाधान से घटाया जाता है। यह अंतर ब्रेड वेक्टर है। वेक्टर को प्रारंभिक गड़बड़ी के समान आकार में स्केल किया जाता है, और फिर नई परेशान प्रारंभिक स्थिति बनाने के लिए नियंत्रण में वापस जोड़ा जाता है। एक छोटी क्षणिक अवधि के बाद, यह प्रजनन प्रक्रिया विकसित नियंत्रण समाधान की स्वाभाविक रूप से सबसे तेजी से बढ़ती अस्थिरताओं पर हावी होने वाले नस्ल वैक्टर बनाती है।


==संदर्भ==
==संदर्भ==

Revision as of 09:46, 29 July 2023

लोरेन्ज़ प्रणाली में ब्रेड सदिश की वृद्धि दर। लाल सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले नस्ल सदिश को इंगित करता है जबकि नीला सबसे धीमी गति से बढ़ने वाला।

व्यावहारिक गणित में, ब्रेड सदिश एक प्रकार के परिवर्तन होते हैं जो ल्यपुनोव सदिश से संबंधित होते हैं और अंकगणित में प्रयोग किए जाते हैं। ये सदिश संख्यात्मक प्रारूप के समाधान की तेजी से बढ़ती हुई गतिविधियों को पकड़ते हैं। उदाहरण के लिए, उनका उपयोग संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी में सामूहिक पूर्वानुमान के लिए प्रारंभिक परिवर्तन के रूप में किया जाता है। उनका परिचय ज़ोल्टन टोथ और यूजेनिया कालने द्वारा किया गया था।[1]

विधि

ब्रेड सदिश को बनाने के लिए, एक गैर-रैखिक प्रारूप प्रारंभ में यादृच्छिक परिवर्तन को जोड़ा जाता है। नियंत्रण और परिवर्तित प्रारूप को समय में एकीकृत किया जाता है,और नियमित अंतरालों पर नियंत्रण समाधान को परिवर्तित समाधान से घटा दिया जाता है। यह अंतर ब्रेड सदिश होता है। यह सदिश प्रारंभिक परिवर्तन के साथ एकीकृत किया जाता है, और फिर नियंत्रण में जोड़ा जाता है जिससे नई परिवर्तित प्रारंभिक स्थिति बनाई जा सके। एक छोटे समयांतर के बाद, यह "ब्रीडिंग" प्रक्रिया ब्रेड सदिश को उस समय के नियंत्रण समाधान के नैसर्गिक रूप से सबसे तेजी से विकसित होने वाली अस्थायीता द्वारा व्याप्त करती है।


संदर्भ

  1. Toth, Zoltan; Kalnay, Eugenia (December 1993). "Ensemble Forecasting at NMC: The Generation of Perturbations". Bulletin of the American Meteorological Society. 74 (12): 2317–2330. Bibcode:1993BAMS...74.2317T. doi:10.1175/1520-0477(1993)074<2317:EFANTG>2.0.CO;2.
  • Kalnay, E. (2003). Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-79629-3.
  • Glickman, T. S., ed. (2000). Glossary of Meteorology (Second ed.). Boston, Massachusetts: American Meteorological Society.