Computational Methods for Data Evaluation and Assimilation - Dan Gabriel Cacuci - 書籍 - Taylor & Francis Ltd - 9780367379612 - 2019年9月19日
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Dan Gabriel Cacuci
Computational Methods for Data Evaluation and Assimilation 第1 版

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Data evaluation and data combination require the use of a wide range of probability theory concepts and tools, from deductive statistics mainly concerning frequencies and sample tallies to inductive inference for assimilating non-frequency data and a priori knowledge. Computational Methods for Data Evaluation and Assimilation presents interdisciplinary methods for integrating experimental and computational information. This self-contained book shows how the methods can be applied in many scientific and engineering areas.





After presenting the fundamentals underlying the evaluation of experimental data, the book explains how to estimate covariances and confidence intervals from experimental data. It then describes algorithms for both unconstrained and constrained minimization of large-scale systems, such as time-dependent variational data assimilation in weather prediction and similar applications in the geophysical sciences. The book also discusses several basic principles of four-dimensional variational assimilation (4D VAR) and highlights specific difficulties in applying 4D VAR to large-scale operational numerical weather prediction models.

373 pages

メディア 書籍     Paperback Book   (ソフトカバーで背表紙を接着した本)
リリース済み 2019年9月19日
ISBN13 9780367379612
出版社 Taylor & Francis Ltd
ページ数 374
寸法 150 × 220 × 10 mm   ·   453 g
言語 英語  

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