1) RECM
相对误差协方差矩阵
1.
Based on relative error covariance matrix (RECM) information, a reduced-order model is proposed for solving linear inverse problem.
基于相对误差协方差矩阵信息,该文给出线性逆问题求解的多尺度降阶模型,把高阶模型的求 解问题转化为一个近似的低阶模型再进行求解。
2) diagonal covariance matrix
对角协方差矩阵
3) residual covariance matrix
剩余误差协方差矩阵
4) estimation error of the covarianee matrix
协方差矩阵估计误差
5) Covariance matrix Q of system error
系统误差协方差矩阵Q
6) background error covariance matrix
背景场误差协方差矩阵
1.
The first is how to avoid inverting the background error covariance matrix.
在应用变分资料同化方法时面临着两方面的难题:一是背景场误差协方差矩阵的求逆问题;二是与背景场误差协方差矩阵相关的计算与存储问题。
补充资料：相对误差
分子式：
CAS号：
性质：误差与被测量的真值之比。以百分率表示，所以又称百分误差(percentage error)。仪表的相对误差有两种表示方法：(1)实际相对误差，为绝对误差与被测量的实际值(约定真值)之比；(2)标称相对误差，为绝对误差与仪表标称值(示值)之比。
CAS号：
性质：误差与被测量的真值之比。以百分率表示，所以又称百分误差(percentage error)。仪表的相对误差有两种表示方法：(1)实际相对误差，为绝对误差与被测量的实际值(约定真值)之比；(2)标称相对误差，为绝对误差与仪表标称值(示值)之比。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条