KAJIAN ANALISIS DALAM METODE ASIMILASI DATA

Penulis

  • Erna Apriliani Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Kata Kunci:

reduksi rank, dekomposisi nilai singular, sistem persa- maan linear

Abstrak

Asimilasi data adalah suatu metode estimasi yang diperoleh dari penggabungan antara model sistem dan data-data pengukuran. Salah satu metode asimilasi data adalah Kalman lter yang merupakan metode estimasi variabel keadaan dari sistem dinamik stokastik. Filter Kalman telah banyak diterapkan pada berbagai bidang ilmu antara lain hidrodinamika, meteorologi, navigasi pesawat dan masalah matematika nansial. Algoritma dasar dari Filter Kalman telah banyak mengalami perkembangan agar dapat diterapkan pada masalah real dan mempunyai waktu komputasi yang cepat. Pada makalah ini akan disajikan beberapa contoh pengembangan algoritma lter Kalman atau asimilasi data secara umum yang memerlukan kajian analisis. Aspek-aspek analisis yang sering diperlukan antara lain norm matriks, konvergensi dan kestabilan.

Referensi

Apriliani, E. Reduksi Rang pada Filter Informasi Akar Kuadrat dan Modikasi Filter Kovariansi Akar Kuadrat Rang Tereduksi untuk Sistem Berderau Vektor, Disertasi, 2002.

Lewis, F.L., Optimal Estimation, John Wiley and Sons, 1986

Le Dimet FX, Shutyaev,VP., Wang J and Mu MU, The Problem of data Assimilation for Soil Water Movement, ESAIM: Control Optimisation and Calculus Variation, Vol. 10, pp. 331-345, 2004

Golub, G.H. and Van Loan,C.F., Matrix Computations, The Johns

Hopkins University Press, London, 1989.

Sorenson, Controllability and Observability of Linear Stochastic TimeDiscrete Control System, Advances in Control System, Vol. 6. , 1968.

Verlaan, M. Ecient Kalman Filtering Algorithms for Hydrodynamic

Models, PhD Thesis, TU Delft,1998

Diterbitkan

2025-08-13

Cara Mengutip

Erna Apriliani. (2025). KAJIAN ANALISIS DALAM METODE ASIMILASI DATA. Limits: Journal of Mathematics and Its Applications, 6(1). Diambil dari https://journal.its.ac.id/index.php/limits/article/view/5223