人工智能-机器学习-数值气象预报变分同化的伴随模式并行计算.pdf

"人工智能-机器学习-数值气象预报变分同化的伴随模式并行计算" 本文档是关于人工智能、机器学习和数值气象预报变分同化伴随模式并行计算的研究论文。论文的主要内容包括可扩展并行计算原理、变分同化的伴随方法原理、二维浅水波模式的伴随模式数值计算、伴随模式的"Arakawa C—网格”离散可扩展并行算法、谱离散可扩展并行算法、伴随模式并行实现技术和SEMI-LAGRANGIAN谱离散模式的研究。 论文的研究背景是，随着计算机技术的发展和气象预报的需求，高性能并行计算技术在数值气象领域的应用变得越来越重要。论文的主要目标是通过研究人工智能、机器学习和数值气象预报变分同化的伴随模式并行计算来提高数值气象预报的水平和并行计算机的研制。 论文的主要创新点在于，提出了一种新的伴随模式并行计算方法，使用了可扩展并行计算原理和变分同化的伴随方法原理，能够提高数值气象预报的水平和并行计算机的研制。论文还研究了伴随模式的"Arakawa C—网格”离散可扩展并行算法和谱离散可扩展并行算法，并讨论了伴随模式并行实现技术和SEMI-LAGRANGIAN谱离散模式的应用。 论文的结论是，人工智能、机器学习和数值气象预报变分同化的伴随模式并行计算技术具有极为重要的意义，对发展高性能并行计算机的应用、提高数值气象预报水平、促进并行计算机的研制具有重要的贡献。 论文的主要内容包括： 1. 可扩展并行计算原理：论文研究了可扩展并行计算原理，讨论了可扩展性原理、可扩展性能评测标准和加速比性能评测等。 2. 变分同化的伴随方法原理：论文研究了变分同化的伴随方法原理，讨论了伴随方法的一般原理、变分同化原理、非齐次伴随方程的解和建立伴随方程的数学方法等。 3. 二维浅水波模式的伴随模式数值计算：论文研究了二维浅水波模式的伴随模式数值计算，讨论了从连续的非线性模式设计伴随模式、从离散的非线性模式设计伴随模式和数值试验及稳定性讨论等。 4. 伴随模式的"Arakawa C—网格”离散可扩展并行算法：论文研究了伴随模式的"Arakawa C—网格”离散可扩展并行算法，讨论了数据相关性分析、基于区域分裂的"Arakawa C—网格”离散并行算法和数值试验等。 5. 谱离散可扩展并行算法：论文研究了谱离散可扩展并行算法，讨论了谱离散方法、数据相关性分析、基于3次数据剖分的谱离散并行算法和数值试验等。 6. 伴随模式并行实现技术：论文研究了伴随模式并行实现技术，讨论了负载平衡技术、通信隐藏技术和数据重分配算法等。 7. SEMI-LAGRANGIAN谱离散模式：论文研究了SEMI-LAGRANGIAN谱离散模式，讨论了SEMI-LAGRANGIAN描述方法的伴随、Fourier正、逆变换的伴随和Legendre正、逆变换的伴随等。 本文档对人工智能、机器学习和数值气象预报变分同化的伴随模式并行计算进行了深入的研究，为发展高性能并行计算机的应用、提高数值气象预报水平、促进并行计算机的研制做出了重要的贡献。