pyda是一个通用的面向对象数据同化包
pyda的Python项目详细描述
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# Copyright 2014 Kyle S. Hickmann and
# The Administrators of the Tulane Educational Fund
#
# Lice根据apache许可证2.0版（以下简称"许可证"）；
您不得使用此文件，除非符合许可证。
您可以在http://www.apache.org/licenses/license-2.0
以书面形式，根据许可证分发的软件是在"按原样"的基础上分发的，没有任何明示或暗示的保证或条件。
有关管理许可证的特定语言和许可证的限制，请参阅许可证。
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pyda separates ensemble generation and filtering/analysis into
separate class objects. 然后在同化类对象中一起使用。这允许用户分别对集成的生成、同化和过滤/分析步骤进行编码。允许集中在同化过程的元素上，他们对精炼感兴趣。这还允许用户对其特定的集成生成方法进行编码，并使用我们提供的
同化和过滤类来执行
同化。如果您在
python中编写了一个与时间相关的模拟，那么pyda将处理数据同化问题。对可视化和同化评估的支持也很小。
这个包包括：
-从模拟中生成运行集合的类
-执行各种类型集合卡尔曼滤波的类
-执行各种类型集合的类文章过滤和序贯
monte carlo过滤
-控制集合生成、数据之间的相互作用的类，
和数据同化分析similation process occurring in the exmples
- Functions to evaluate effectiveness of data assimilation process
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Non-Standard Packages Used:
Numpy and Matplotlib
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QUICK START:
Just run
>> python setup.py install
Then, from the examples directory, try
>> python SIR_enkf1.py
Directory Structure:
pyda1.0/
MANIFEST.in
LICENS
readme
setup.py
ez-u setup.py
示例/
初始py
enkf1.py
：
pf/
ties/
初始化py
epiodelib.py
：
描述：
----
示例目录：
sir\u enkf1.py，使用pyda实现集成kalman滤波器
数据同化。这是pyda类如何与模拟一起使用的基本示例。
分析生成器：
分析类都是从
analysis\u generator\u class.py中定义的analysisgenerator类派生的。数据同化滤波器分为kalman滤波器类型和粒子滤波器类型。
enkf1.py中定义了一个集合kalman滤波器分析类的示例。kalman滤波器的其他变体将包括在这里。
pf:
particle filter和序贯蒙特卡罗分析方案的变体将包括在这里。
同化：
es资料同化必须准确地控制这些
模式与资料的相互作用。在这个目录中，包含了
处理这个问题的类。所有数据同化类
都是从
data_acligation_class.py中定义的数据同化类派生的。py中定义的da_current就是这样一个类的例子。
如果是这种情况，那么集成生成器类将控制模拟如何生成预测。类
都是从ensemble generator类派生的，而ensemble generator类是在ensemble_class.py中定义的。sirensemble.py定义了一个
特定的类，用于调用在
utilities/
这是一个helper模块目录下的epiodelib.py模块中定义的sir流行病模拟。目前，它包含
epiodeli.py，它为几个基于微分方程的流行病模型实现了runge-kutta解算器。这个目录还包含一个基本的可视化模块alimationvis.py
，它使用matplotlib可视化集成和分析解决方案。
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# Copyright 2014 Kyle S. Hickmann and
# The Administrators of the Tulane Educational Fund
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# Lice根据apache许可证2.0版（以下简称"许可证"）；
您不得使用此文件，除非符合许可证。
您可以在http://www.apache.org/licenses/license-2.0
以书面形式，根据许可证分发的软件是在"按原样"的基础上分发的，没有任何明示或暗示的保证或条件。
有关管理许可证的特定语言和许可证的限制，请参阅许可证。
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pyda separates ensemble generation and filtering/analysis into
separate class objects. 然后在同化类对象中一起使用。这允许用户分别对集成的生成、同化和过滤/分析步骤进行编码。允许集中在同化过程的元素上，他们对精炼感兴趣。这还允许用户对其特定的集成生成方法进行编码，并使用我们提供的
同化和过滤类来执行
同化。如果您在
python中编写了一个与时间相关的模拟，那么pyda将处理数据同化问题。对可视化和同化评估的支持也很小。
这个包包括：
-从模拟中生成运行集合的类
-执行各种类型集合卡尔曼滤波的类
-执行各种类型集合的类文章过滤和序贯
monte carlo过滤
-控制集合生成、数据之间的相互作用的类，
和数据同化分析similation process occurring in the exmples
- Functions to evaluate effectiveness of data assimilation process
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Non-Standard Packages Used:
Numpy and Matplotlib
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QUICK START:
Just run
>> python setup.py install
Then, from the examples directory, try
>> python SIR_enkf1.py
Directory Structure:
pyda1.0/
MANIFEST.in
LICENS
readme
setup.py
ez-u setup.py
示例/
初始py
enkf1.py
：
pf/
ties/
初始化py
epiodelib.py
：
描述：
----
示例目录：
sir\u enkf1.py，使用pyda实现集成kalman滤波器
数据同化。这是pyda类如何与模拟一起使用的基本示例。
分析生成器：
分析类都是从
analysis\u generator\u class.py中定义的analysisgenerator类派生的。数据同化滤波器分为kalman滤波器类型和粒子滤波器类型。
enkf1.py中定义了一个集合kalman滤波器分析类的示例。kalman滤波器的其他变体将包括在这里。
pf:
particle filter和序贯蒙特卡罗分析方案的变体将包括在这里。
同化：
es资料同化必须准确地控制这些
模式与资料的相互作用。在这个目录中，包含了
处理这个问题的类。所有数据同化类
都是从
data_acligation_class.py中定义的数据同化类派生的。py中定义的da_current就是这样一个类的例子。
如果是这种情况，那么集成生成器类将控制模拟如何生成预测。类
都是从ensemble generator类派生的，而ensemble generator类是在ensemble_class.py中定义的。sirensemble.py定义了一个
特定的类，用于调用在
utilities/
这是一个helper模块目录下的epiodelib.py模块中定义的sir流行病模拟。目前，它包含
epiodeli.py，它为几个基于微分方程的流行病模型实现了runge-kutta解算器。这个目录还包含一个基本的可视化模块alimationvis.py
，它使用matplotlib可视化集成和分析解决方案。
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