2 resultados para Asymptotic behaviour, Bayesian methods, Mixture models, Overfitting, Posterior concentration
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Resumo:
Die Flachwassergleichungen (SWE) sind ein hyperbolisches System von Bilanzgleichungen, die adäquate Approximationen an groß-skalige Strömungen der Ozeane, Flüsse und der Atmosphäre liefern. Dabei werden Masse und Impuls erhalten. Wir unterscheiden zwei charakteristische Geschwindigkeiten: die Advektionsgeschwindigkeit, d.h. die Geschwindigkeit des Massentransports, und die Geschwindigkeit von Schwerewellen, d.h. die Geschwindigkeit der Oberflächenwellen, die Energie und Impuls tragen. Die Froude-Zahl ist eine Kennzahl und ist durch das Verhältnis der Referenzadvektionsgeschwindigkeit zu der Referenzgeschwindigkeit der Schwerewellen gegeben. Für die oben genannten Anwendungen ist sie typischerweise sehr klein, z.B. 0.01. Zeit-explizite Finite-Volume-Verfahren werden am öftersten zur numerischen Berechnung hyperbolischer Bilanzgleichungen benutzt. Daher muss die CFL-Stabilitätsbedingung eingehalten werden und das Zeitinkrement ist ungefähr proportional zu der Froude-Zahl. Deswegen entsteht bei kleinen Froude-Zahlen, etwa kleiner als 0.2, ein hoher Rechenaufwand. Ferner sind die numerischen Lösungen dissipativ. Es ist allgemein bekannt, dass die Lösungen der SWE gegen die Lösungen der Seegleichungen/ Froude-Zahl Null SWE für Froude-Zahl gegen Null konvergieren, falls adäquate Bedingungen erfüllt sind. In diesem Grenzwertprozess ändern die Gleichungen ihren Typ von hyperbolisch zu hyperbolisch.-elliptisch. Ferner kann bei kleinen Froude-Zahlen die Konvergenzordnung sinken oder das numerische Verfahren zusammenbrechen. Insbesondere wurde bei zeit-expliziten Verfahren falsches asymptotisches Verhalten (bzgl. der Froude-Zahl) beobachtet, das diese Effekte verursachen könnte.Ozeanographische und atmosphärische Strömungen sind typischerweise kleine Störungen eines unterliegenden Equilibriumzustandes. Wir möchten, dass numerische Verfahren für Bilanzgleichungen gewisse Equilibriumzustände exakt erhalten, sonst können künstliche Strömungen vom Verfahren erzeugt werden. Daher ist die Quelltermapproximation essentiell. Numerische Verfahren die Equilibriumzustände erhalten heißen ausbalanciert.rnrnIn der vorliegenden Arbeit spalten wir die SWE in einen steifen, linearen und einen nicht-steifen Teil, um die starke Einschränkung der Zeitschritte durch die CFL-Bedingung zu umgehen. Der steife Teil wird implizit und der nicht-steife explizit approximiert. Dazu verwenden wir IMEX (implicit-explicit) Runge-Kutta und IMEX Mehrschritt-Zeitdiskretisierungen. Die Raumdiskretisierung erfolgt mittels der Finite-Volumen-Methode. Der steife Teil wird mit Hilfe von finiter Differenzen oder au eine acht mehrdimensional Art und Weise approximniert. Zur mehrdimensionalen Approximation verwenden wir approximative Evolutionsoperatoren, die alle unendlich viele Informationsausbreitungsrichtungen berücksichtigen. Die expliziten Terme werden mit gewöhnlichen numerischen Flüssen approximiert. Daher erhalten wir eine Stabilitätsbedingung analog zu einer rein advektiven Strömung, d.h. das Zeitinkrement vergrößert um den Faktor Kehrwert der Froude-Zahl. Die in dieser Arbeit hergeleiteten Verfahren sind asymptotisch erhaltend und ausbalanciert. Die asymptotischer Erhaltung stellt sicher, dass numerische Lösung das "korrekte" asymptotische Verhalten bezüglich kleiner Froude-Zahlen besitzt. Wir präsentieren Verfahren erster und zweiter Ordnung. Numerische Resultate bestätigen die Konvergenzordnung, so wie Stabilität, Ausbalanciertheit und die asymptotische Erhaltung. Insbesondere beobachten wir bei machen Verfahren, dass die Konvergenzordnung fast unabhängig von der Froude-Zahl ist.
Resumo:
Methoden und Modelle zur Phytoplanktonanalyse am Beispiel einer Restaurierungsmaßnahme an der Bleiloch Talsperre Zusammenfassung An der hypertrophen Bleiloch Talsperre (Thüringen, BRD) werden die Auswirkungen der 1997 in Betrieb genommenen partiellen Destratifikation (0- 20m) untersucht. Ziel der Maßnahme war die Hemmung des Phytoplanktonwachstums durch Lichtlimitation.Da es nicht gelang, auch die Oberflächenlammelle in die Durchmischung einzubeziehen, wurde auch keine Reduktion des Phytoplanktons beobachtet. Seine zeitliche Dynamik nahm deutlich zu und es traten neben typischen Längsgradienten auch extreme, kleinräumige Konzentrationsunterschiede auf. Die vorher häufigen Cyanobakterien spielten jedoch keine quantitativ bedeutsame Rolle mehr. Es wird diskutiert, wie die Belüftung die Saisonalität des Planktons stört und zu Verschiebungen der Zusammensetzung führt. Der Zusammenhang zwischen der Chlorophyll a Menge und der Stabilität der Wassersäule sowie der Einfluß wachstumsbestimmender Größen werden modelliert. Methodische Schwerpunkte umfassen die Auswertung von Phytoplankton-Pigmentdaten (HPLC-Analyse) und die Entwicklung einer Durchflußzytometer-Methode. Bei letzerer werden an lebenden Phytoplanktern die Vorwärtsstreuung sowie vier Fluoreszenzen (2 Phycoerythrine, Phycocyanin und Chlorophyll a, 514nm Anregungswellenlänge) gemessen. Zur Klassifizierung von Algen anhand von Referenzen werden zwei Methoden entwickelt, Möglichkeiten des Sortierens aufgezeigt und es wird ein Vergleich mit Mikroskopie und HPLC- Pigmentanalyse durchgeführt. Anhand von Modellrechnungen wird demonstriert, wie sich systematische bzw. zufällige Abweichungen der Pigmentstöchiometrien auf die Berechnung von Algengruppenanteilen auswirken. Strategien zur Auswertung von Pigmentdaten werden empfohlen.