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Modeling a Spheroidal Particle Ensemble and Inversion by Generalized Runge-Kutta Regularizers from Limited Data

Samaras, Stefanos und Böckmann, Christine und Ritter, Christoph (2022) Modeling a Spheroidal Particle Ensemble and Inversion by Generalized Runge-Kutta Regularizers from Limited Data. AppliedMath, 2 (4), Seiten 547-573. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/appliedmath2040032. ISSN 2673-9909.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
1MB

Offizielle URL: https://www.mdpi.com/2673-9909/2/4/32

Kurzfassung

Extracting information about the shape or size of non-spherical aerosol particles from limited optical radar data is a well-known inverse ill-posed problem. The purpose of the study is to figure out a robust and stable regularization method including an appropriate parameter choice rule to address the latter problem. First, we briefly review common regularization methods and investigate a new iterative family of generalized Runge–Kutta filter regularizers. Next, we model a spheroidal particle ensemble and test with it different regularization methods experimenting with artificial data pertaining to several atmospheric scenarios. We found that one method of the newly introduced generalized family combined with the L-curve method performs better compared to traditional methods.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/189813/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Modeling a Spheroidal Particle Ensemble and Inversion by Generalized Runge-Kutta Regularizers from Limited Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Samaras, StefanosStefanos.Samaras (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Böckmann, ChristineUniversity of Potsdam, Institute of MathematicsNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ritter, ChristophAlfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung, TelegrafenbergNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:22 September 2022
Erschienen in:AppliedMath
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:2
DOI:10.3390/appliedmath2040032
Seitenbereich:Seiten 547-573
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2673-9909
Status:veröffentlicht
Stichwörter:inverse ill-posed problem; regularization; Runge–Kutta integrators; aerosol particles; lidar; particle size distribution; spheroidal particles
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Atmosphären- und Klimaforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Hinterlegt von: Samaras, Stefanos
Hinterlegt am:10 Nov 2022 12:06
Letzte Änderung:21 Nov 2022 10:07

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