Les équations quasi-géostrophiques à deux couches (2QGE) servir de modèle simplifié
pour simuler le vent, flux océaniques stratifiés. Cependant, leur numérique
la simulation reste coûteuse en termes de calcul en raison de la nécessité de
maillages haute résolution pour capturer une large gamme d'échelles turbulentes. Ce
devient particulièrement problématique lorsque plusieurs simulations doivent être exécutées car
de, par ex., incertitude dans les réglages des paramètres. Pour relever ce défi, nous
proposer un modèle de commande réduite basé sur les données (ROM) pour le 2QGE qui exploite
décomposition orthogonale appropriée randomisée (rPOD) et mémoire à long terme
(LSTM) réseaux. Pour générer efficacement les données instantanées requises pour le modèle
construction, nous appliquons une technique de stabilisation par filtrage non linéaire qui
permet l'utilisation de maillages plus grands par rapport à un modèle numérique direct
simulation (DNS). Grâce à l'utilisation de rPOD pour extraire les modes dominants de
les matrices d'instantanés, nous atteignons jusqu'à 700 fois plus rapide grâce à l'utilisation de
POD déterministe. Les réseaux LSTM sont formés avec les coefficients modaux
associé aux instantanés pour permettre la prédiction de l'heure- et
coefficients modaux dépendants des paramètres pendant la phase en ligne, ce qui est
des centaines de milliers de fois plus rapide qu'un DNS. Nous évaluons l'exactitude et
efficacité de notre ROM rPOD-LSTM grâce à une extension d'un benchmark bien connu
appelé essai de forçage du vent à double gyre. La dimension de l'espace des paramètres dans
ce test est augmenté de deux à quatre.

Cet article explore les excursions dans le temps et leurs implications.

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