Sinossi
Describes computational methods for parametric and nonparametric modeling of stochastic dynamics. Aimed at graduate students, and suitable for self-study.
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Informazioni sull?autore
John Harlim is a Professor of Mathematics and Meteorology at the Pennsylvania State University. His research interests include data assimilation and stochastic computational methods. In 2012, he received the Frontiers in Computational Physics award from the Journal of Computational Physics for his research contributions on computational methods for modeling Earth systems. He has previously co-authored another book, Filtering Complex Turbulent Systems (Cambridge, 2012).
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Data-Driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations
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Data-Driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations
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Data-Driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations
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Cambridge University Press, 2018
ISBN 10: 1108472478
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Data-Driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations
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Data-Driven Computational Methods : Parameter and Operator Estimations
Editore:
Cambridge University Press, 2018
ISBN 10: 1108472478
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Data-driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations
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Data-Driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations
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