## [Reconstrucción de Grueso a Fino](/es/node/60772) Definición Un mapeo desde variables u observables groseras del modelo hacia un campo reconstruido de escala fina que sea consistente con las restricciones groseras y con los priors o regularizaciones elegidos; destinado a recuperar la estructura subrejilla ausente en la representación grosera. ## Principio Principio Recuperar grados de libertad no resueltos imponiendo consistencia con las restricciones groseras y añadiendo priors físicos, estadísticos o geométricos para que la inversión sea bien planteada. ## Demostración Demostración Reconstruir un campo de velocidad de alta resolución en una malla fina a partir de velocidades promediadas por celdas en una malla gruesa realizando interpolación seguida de una proyección solenoidal y síntesis espectral de pequeñas escalas para ajustar el espectro de energía. ## Aplicación incorrecta Aplicación incorrecta Sobremuestrear ingenuamente valores gruesos con interpolación puntual sin imponer leyes de conservación ni propiedades estadísticas, produciendo oscilaciones subrejilla no físicas o violando restricciones integrales. ## Consecuencia Consecuencia Permite el acoplamiento multiescala y la modelización anidada cuando se requieren diagnósticos o forzantes finos; mejora la interpretabilidad de las salidas gruesas cuando los priors reflejan la física subrejilla real. ## Inversión Inversión La operación inversa es Agregación De Fino a Grueso, que comprime campos finos en observables gruesos; invertir una reconstrucción correcta recupera las entradas gruesas pero no necesariamente el campo fino original salvo en reconstrucciones sin pérdida. ## Límite Límite Se aplica solo cuando se especifican restricciones gruesas (por ejemplo, promedios celulares, momentos, coeficientes de paso bajo); no inventa información más allá de los priors y está limitada por la cuantificación de incertidumbre del modelo de reconstrucción elegido. ## Tensión semántica Tensión semántica Tensión entre interpolación determinista (una estimación única) y downscaling estocástico (conjunto probabilístico de campos finos plausibles) sobre los mismos datos gruesos. ## Síntesis Síntesis Un mapeo inverso disciplinado que combina restricciones gruesas con priors físicos o estadísticos para regenerar estructura plausible a escala fina útil para acoplamiento, diagnóstico o inicialización, reconociendo la incertidumbre irreparable.