CIRM - Videos & books Library - Data assimilation training course @ CEMRACS: introduction and variational algorithms

Multi angle

Auteurs : Ricci, Sophie (Auteur de la conférence)
CIRM (Editeur )

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Résumé :

Codes MSC :
65M15 - Error bounds (IVP of PDE)
65Z05 - Applications of numerical analysis to physics
68Pxx - Theory of data
86A22 - Inverse problems in geophysics

Ressources complémentaires :
http://smai.emath.fr/cemracs/cemracs16/images/DA_Ricci_CEMRACS2016.pdf

Informations sur la Vidéo

Réalisateur :

Hennenfent, Guillaume

Langue :

Date de Publication :

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Collection :

Sous Collection :

Catégorie arXiv :

Domaine(s) :

Format :

Durée :

Audience :

Download :

https://videos.cirm-math.fr/2016-07-22_Ricci.mp4

Informations sur la Rencontre

Nom de la Rencontre : CEMRACS : Numerical challenges in parallel scientific computing - Summer school / CEMRACS : Défis numériques en calcul scientifique parallèle - Ecole d'été
Organisateurs de la Rencontre : Grigori, Laura ; Japhet, Caroline ; Moireau, Philippe ; Parnaudeau, Philippe
Dates : 18/07/2016 - 26/08/2016
Année de la rencontre : 2016
URL de la Rencontre : http://conferences.cirm-math.fr/1430.html

Données de citation

DOI : 10.24350/CIRM.V.19024303
Citer cette vidéo: Ricci, Sophie (2016). Data assimilation training course @ CEMRACS: introduction and variational algorithms. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.19024303
URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19024303

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Bibliographie

Blayo, É., Bocquet, M., Cosme, E., & Cugliandolo, L.F. (Eds.) (2014). Advanced data assimilation for geosciences. Lecture notes of the Les Houches School of Physics: special issue, June 2012. Oxford: Oxford University Press - http://dx.doi.org/10.1093/acprof:oso/9780198723844.001.0001

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Gaspari, G., & Cohn, S.E. (1999). Construction of correlation functions in two and three dimensions. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 125(554), 723-757 - http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/qj.49712555417/full

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Tarantola, A. (2005). Inverse problem theory and methods for model parameter estimation. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM) - http://dx.doi.org/10.1137/1.9780898717921

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