Lakshmivarahan Forecast Error Correction using Dynamic Data Assimilation 9783319399959

Варианты приобретения

Цена: 102480.00T
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ. Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: 253 шт.
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Lakshmivarahan
Название: Forecast Error Correction using Dynamic Data Assimilation
ISBN: 9783319399959
Издательство: Springer
Классификация:

3D - графика и моделирование

Извлечение знаний из данных

Машинное моделирование и имитация

ISBN-10: 3319399950
Обложка/Формат: Hardback
Страницы: 270
Вес: 0.60 кг.
Дата издания: 2017
Серия: Springer Atmospheric Sciences
Язык: English
Издание: 1st ed. 2017
Иллюстрации: 104 illustrations, color; 21 illustrations, black and white; xvi, 270 p. 125 illus., 104 illus. in color.
Размер: 234 x 156 x 18
Читательская аудитория: General (us: trade)
Основная тема: Computer Science
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: This book introduces the reader to a new method of data assimilation with deterministic constraints (exact satisfaction of dynamic constraints)—an optimal assimilation strategy called Forecast Sensitivity Method (FSM), as an alternative to the well-known four-dimensional variational (4D-Var) data assimilation method. 4D-Var works with a forward in time prediction model and a backward in time tangent linear model (TLM). The equivalence of data assimilation via 4D-Var and FSM is proven and problems using low-order dynamics clarify the process of data assimilation by the two methods. The problem of return flow over the Gulf of Mexico that includes upper-air observations and realistic dynamical constraints gives the reader a good idea of how the FSM can be implemented in a real-world situation.
Дополнительное описание: Part I Theory.- Introduction.- Dynamics of evolution of first- and second-order forward sensitivity: discrete time and continuous time.- Estimation of control errors using forward sensitivities: FSM with single and multiple observations.- Relation to adjo

Forecast Error Correction using Dynamic Data Assimilation, Lakshmivarahan