The Empirical Orthogonal Function (

The Empirical Orthogonal Function (EOF) method, first introduced to geophysics by E. Lorenz [2], has subsequently been used to enable analysis of data with complex spatial/temporal structures. Using this method, the most efficient decomposition of the data into representative modes is determined by empirically finding the eigenfunctions that best describe the information. It can be proven that the EOF method describes the data in the most compact form in a sense to be described below. The EOF eigenmodes can be ordered in terms of the percentage of the total variance to be described by each mode.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ต่อมามีการใช้วิธีประจักษ์ Orthogonal ฟังก์ชัน (EOF) รู้จักการธรณีฟิสิกส์ โดย E. ชายลอเรนซ์ [2], เพื่อเปิดใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลมีโครงสร้างซับซ้อนที่ปริภูมิ/ชั่วคราว ใช้วิธีการนี้ การเน่ามีประสิทธิภาพสูงสุดของข้อมูลในโหมดที่ตัวแทนถูกกำหนด โดย empirically หา eigenfunctions ที่อธิบายข้อมูลส่วน มันสามารถถูกพิสูจน์ว่า วิธี EOF อธิบายข้อมูลในฟอร์มขนาดเล็กมากที่สุดในความรู้สึกจะถูกอธิบายไว้ด้านล่าง EOF eigenmodes สามารถสั่งในเปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนรวมการอธิบาย โดยแต่ละโหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ฟังก์ชั่นเชิงประจักษ์ตั้งฉาก (EOF) วิธีแรกที่แนะนำให้รู้จักกับธรณีฟิสิกส์โดยอีลอเรน [2] ต่อมาได้ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างของพื้นที่ / เวลาที่ซับซ้อน โดยใช้วิธีการนี​​้มีประสิทธิภาพมากที่สุดการสลายตัวของข้อมูลในรูปแบบที่เป็นตัวแทนจะถูกกำหนดโดยสังเกตุหา eigenfunctions อธิบายที่ดีที่สุดข้อมูล มันสามารถพิสูจน์ได้ว่าวิธีการ EOF อธิบายข้อมูลในรูปแบบขนาดเล็กที่สุดในความรู้สึกที่จะได้รับการอธิบายไว้ด้านล่าง eigenmodes EOF สามารถสั่งซื้อได้ในแง่ของอัตราร้อยละของความแปรปรวนรวมถึงได้รับการอธิบายโดยแต่ละโหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ฟังก์ชันตั้งฉากเชิงประจักษ์ ( ช่วง ) แบบแรกแนะนำธรณีฟิสิกส์โดยลอเรนซ์ [ 2 ] ต่อมาได้ถูกใช้ในการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนเชิงพื้นที่ / และโครงสร้าง การใช้วิธีนี้ ส่วนที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของข้อมูลในโหมดตัวแทนจะถูกกำหนดโดยการใช้ eigenfunctions ที่อธิบายข้อมูลมันสามารถพิสูจน์ได้ว่าช่วงวิธีการอธิบายข้อมูลในรูปแบบกะทัดรัดที่สุดในความรู้สึกจะถูกอธิบายไว้ด้านล่าง ในช่วง eigenmodes สามารถสั่งซื้อได้ในแง่ของค่าร้อยละของความแปรปรวนทั้งหมดที่จะอธิบายโดยแต่ละโหมด