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O problema de previsão numérica de tempo em escala global é de altíssima dimensionalida...
O problema de previsão numérica de tempo em escala global é de altíssima dimensionalidade, envolvendo, por exemplo, representações de estados com centenas de milhões de variáveis. Essa alta dimensionalidade impõe grandes dificuldades para a aplicação de filtros de partículas (PF) em problemas de assimilação de dados com muitas observações independentes, porque nessas situações o número de partículas necessárias para representar as distribuições de probabilidade cresce exponencialmente.
Técnicas recentemente desenvolvidas que visam contornar essas dificuldades baseiam-se em combinar filtros de partículas e filtros de Kalman por conjunto (EnKF), criando-se soluções híbridas PF-EnKF.
Assinale a opção que indica a principal vantagem de se utilizar filtros híbridos PF-EnKF.
A
A redução do número de partículas necessárias para representar distribuições, que passam a ser caracterizadas apenas pelo primeiro e pelo segundo momentos.
B
A seleção de faixas específicas das variáveis de estado, reduzindo a dimensionalidade momentaneamente a cada passo de assimilação.
C
Sua adequação a distribuições não gaussianas quando necessário, ao mesmo tempo que se tenta manter a eficiência dos EnKF quando as distribuições são gaussianas.
D
Sua convergência mais rápida, em que uma partícula se sobressai com relação às demais em poucos passos de assimilação.
E
Sua maior simplicidade de implementação, pois o processo de reamostragem por importância torna-se uma etapa desnecessária nos passos de assimilação, podendo ser evitado.