《表1 算法时间复杂度分析及说明》

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《基于局地集合变换卡尔曼滤波的全球海洋资料同化系统设计及算法加速》

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注:k为集合数，m[g]为模式网格点数，l[g]为观测点数，li为每个模式网格点的局地空间观测点数

通过表1可知，该算法第（5）步与第（6）步的时间复杂度最高，均为4次项，整体算法时间复杂度为，瓶颈在哪一步取决于li与k的关系。对海洋资料同化而言，通常使用20～40个集合成员即可取得较好的效果[9，18，19]。li的大小取决于局地化半径的选取，一般选择固定的5～7个网格点的距离[10，19]或根据纬度在2°～10°线性变化[20]。以选定20个集合成员、局地化半径为5个网格点、使用0.25°×0.25°的OISST观测资料为例，此时，远大于k=20，整体算法时间复杂0.度25为，整个算法的瓶颈在于第（5）步。在实际情况中也可能存在只有部分网格点li?k成立的情况，但只要在并行计算时存在某个核的-l?k，第（5）步即成为瓶颈。若在某些应用中既无如此大量的观测数据，又不存在一个观测数据的热点区域，则此时整个算法本身的计算开销已经很低，提升性能的必要性大大降低。