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数据同化，或称资料同化，是通过数学模型拟合观测数据的一种渐进方式，通常用于复杂系统的建模和动态预测。这类系统通常具有复杂的数学模型，自由度有时达到，且因为观测数据体量庞大，使得对全体观测进行静态拟合成为不可能。
数据同化过程主要为两个步骤的循环。第一步可以称为分析，其中实际系统的观测量与模型产生的预报值相比较/融合，得到系统现在状态的最佳估计。在第二步，根据观测数据和模型两者包含的不确定度性信息，平衡二者得到关于未来系统状态的预报值（具体时间点由下一批观测值给出）。这就完成了一个分析-预报循环。
可以用卡尔曼滤波器来比喻数据同化过程。其中“分析”步骤类似于观测值与它的预估值的作差；预报步骤则相当于系统状态的最优估计。数据同化通常与最优控制过程之不同在于其自由度数量庞大，根本无法得到其协方差矩阵。数据同化常用于涉及大规模时效性数据处理的过程，如现代天气预报。
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西班牙天主教是普世天主教会的一部分，接受罗马教宗，以及西班牙主教团的领导。目前有3700万受洗的天主教徒，占总人口的90%。共有70个教区和总教区。西班牙拥有丰富的宗教建筑宝库，包括巴塞罗那圣家堂、格拉纳达主教座堂、塞维利亚主教座堂、托莱多主教座堂、和科尔多瓦的圣母升天主教座堂。圣地亚哥-德孔波斯特拉主教座堂是著名朝圣地，2007年，有超过10万人徒步前往。塞维利亚的圣周也吸引了数以千计的朝圣者和游客。
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运动预测和光流法常常被互相混用。它同时也与图像配准和立体匹配有关。事实上上述几种词汇都是在找寻两张图片或视讯画格间相对应的点。两图片或画格间相对应的点「通常」是该场景中的同一个点。然而，在作动态预测之前，我们必须定义相似性的比较标准。也就是说，我们需要一个尺度来测量两个点之间的相似程度。在相关领域的研究中，被定义了各种比较标准，像是SAD、MSE，随不同应用和优化需要常常会使用不同的比较标准。
用来找寻运动矢量的演算法可以被分为基于像素值的「直接」演算法和基于特征值的「间接」演算法。两种方法都有其支持者，彼此曾在两篇论文中试图得到一个确切的结论。
间接演算法则是透过一些特征，如角检测来对画格间做匹配，通常会透过一些数学式去对局部或全域的统计特性做估计，如此可以借由这些数学式来把不符合实际运动模式的匹配滤除掉。
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