Nonlinear Data Assimilation
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Jul 2015, 2015
Serie: Libro 1 di 8 - Frontiers in Applied Dynamical Systems: Reviews and Tutorials
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book contains two review articles on nonlinear data assimilation that deal with closely related topics but were written and can be read independently. Both contributions focus on so-called particle filters.The first contribution by Jan van Leeuwen focuses on the potential of proposal densities. It discusses the issues with present-day particle filters and explorers new ideas for proposal densities to solve them, converging to particle filters that work well in systems of any dimension, closing the contribution with a high-dimensional example. The second contribution by Cheng and Reich discusses a unified framework for ensemble-transform particle filters. This allows one to bridge successful ensemble Kalman filters with fully nonlinear particle filters, and allows a proper introduction of localization in particle filters, which has been lacking up to now. 132 pp. Englisch.
Codice articolo 9783319183466
- Titolo
- Nonlinear Data Assimilation
- Autore
- Peter Jan Van Leeuwen
- Editore
- Springer International Publishing Jul 2015
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 331918346X
- ISBN 13
- 9783319183466
- Peso dell'articolo
- 237 grammi
- Dimensioni
- 235x155x8 mm
- Serie
- Libro 1 di 8: Frontiers in Applied Dynamical Systems: Reviews and Tutorials
The first contribution by Jan van Leeuwen focuses on the potential of proposal densities. It discusses the issues with present-day particle filters and explorers new ideas for proposal densities to solve them, converging to particle filters that work well in systems of any dimension, closing the contribution with a high-dimensional example. The second contribution by Cheng and Reich discusses a unified framework for ensemble-transform particle filters. This allows one to bridge successful ensemble Kalman filters with fully nonlinear particle filters, and allows a proper introduction of localization in particle filters, which has been lacking up to now.
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Informazioni sull’autore
Peter Jan van Leeuwen is a Professor of Data Assimilation at the University of Reading. His research interests include nonlinear data assimilation, geophysical fluid dynamics, interaction thermohaline and wind-driven ocean circulation, and perturbation theory.
Sebastian Reich is a Professor in the Department of Numerical Mathematics at Universität Potsdam. His research interests include uncertainty quantification, geophysical fluid dynamics, molecular dynamics, and geometric integration.
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