Tekijä: John M. Lewis; S. Lakshmivarahan; Sudarshan Dhall Kustantaja: Cambridge University Press (2006) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Philip Rieff; Kenneth S. Piver; Arnold M. Eisen; Gideon Lewis-Kraus Kustantaja: University of Virginia Press (2008) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Freda Lewis-Hall; Teresa S. Williams; Jill A. Panetta; John M. Herrera Kustantaja: American Psychiatric Association Publishing (2002) Saatavuus: Ei tiedossa
Tekijä: S. M. Wolfe; attorney general; J. C. McLure; Code Commissioner; W. W. Lewis; C. D. Barksdale; Silas M. Wetmore; collaborators Kustantaja: Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: S. M. Wolfe; attorney general; J. C. McLure; Code Commissioner; W. W. Lewis; C. D. Barksdale; Silas M. Wetmore; collaborators Kustantaja: Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Rune Stubager; Kasper M. Hansen; Michael S. Lewis-Beck; Richard Nadeau Kustantaja: The University of Michigan Press (2021) Saatavuus: Noin 16-19 arkipäivää
Tekijä: P. M. Holt; Ann K. S. Lambton; Bernard Lewis Kustantaja: Cambridge University Press (1977) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: P. M. Holt; Ann K. S. Lambton; Bernard Lewis Kustantaja: Cambridge University Press (1977) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Dynamic data assimilation is the assessment, combination and synthesis of observational data, scientific laws and mathematical models to determine the state of a complex physical system, for instance as a preliminary step in making predictions about the system's behaviour. The topic has assumed increasing importance in fields such as numerical weather prediction where conscientious efforts are being made to extend the term of reliable weather forecasts beyond the few days that are presently feasible. This book is designed to be a basic one-stop reference for graduate students and researchers. It is based on graduate courses taught over a decade to mathematicians, scientists, and engineers, and its modular structure accommodates the various audience requirements. Thus Part I is a broad introduction to the history, development and philosophy of data assimilation, illustrated by examples; Part II considers the classical, static approaches, both linear and nonlinear; and Part III describes computational techniques. Parts IV to VII are concerned with how statistical and dynamic ideas can be incorporated into the classical framework. Key themes covered here include estimation theory, stochastic and dynamic models, and sequential filtering. The final part addresses the predictability of dynamical systems. Chapters end with a section that provides pointers to the literature, and a set of exercises with instructive hints.