دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1st Edition
نویسندگان: Steven J. Fletcher (Auth.)
سری:
ISBN (شابک) : 9780128044445, 9780128044445
ناشر: Elsevier
سال نشر: 2017
تعداد صفحات: 949
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 28 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب جذب داده ها برای علوم زمین. از نظریه تا کاربرد: صفحه اصلی، کتاب ها و مجلات، علوم زمین و سیاره، ژئوفیزیک، همسان سازی داده ها برای علوم زمین
در صورت تبدیل فایل کتاب Data Assimilation for the Geosciences. From Theory to Application به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب جذب داده ها برای علوم زمین. از نظریه تا کاربرد نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
آسانی سازی داده ها برای علوم زمین: از تئوری تا کاربرد همه موارد ریاضی و آماری را گرد هم می آورد. و دانش پیش زمینه احتمالی مورد نیاز برای فرموله کردن سیستم های همسان سازی داده ها در یک مکان. این کتاب شامل تمرینهای عملی برای درک فرمولبندی نظری است و برخی از جنبههای کدگذاری نظریه را با یک مسئله اسباببازی ارائه میدهد.
این کتاب همچنین نشان میدهد که چگونه سیستمهای همسانسازی دادهها در مسائل دینامیکی سیالات در مقیاس بزرگتر مربوط به جو، اقیانوسها پیادهسازی میشوند. و همچنین سطح زمین و سایر موقعیت های ژئوفیزیکی. ارائه جامعی از موضوع، از اصول اولیه تا روشهای پیشرفته، مانند فیلترهای ذرات و روشهای مارکوف-زنجیره مونت کارلو را ارائه میدهد. علاوه بر این، Assimilation Data for the Geosciences: From Theory to Applicationکاربردهای تکنیک های یکسان سازی داده ها را در رشته های مختلف علوم زمین پوشش می دهد و این کتاب را برای دانش آموزان، معلمان و دانشمندان محقق مفید می کند.
Data Assimilation for the Geosciences: From Theory to Application brings together all of the mathematical,statistical, and probability background knowledge needed to formulate data assimilation systems in one place. It includes practical exercises for understanding theoretical formulation and presents some aspects of coding the theory with a toy problem.
The book also demonstrates how data assimilation systems are implemented in larger scale fluid dynamical problems related to the atmosphere, oceans, as well as the land surface and other geophysical situations. It offers a comprehensive presentation of the subject, from basic principles to advanced methods, such as Particle Filters and Markov-Chain Monte-Carlo methods. Additionally, Data Assimilation for the Geosciences: From Theory to Application covers the applications of data assimilation techniques in various disciplines of the geosciences, making the book useful to students, teachers, and research scientists.
Content:
Front Matter,CopyrightEntitled to full textChapter 1 - Introduction, Pages 1-4
Chapter 2 - Overview of Linear Algebra, Pages 5-27
Chapter 3 - Univariate Distribution Theory, Pages 29-124
Chapter 4 - Multivariate Distribution Theory, Pages 125-161
Chapter 5 - Introduction to Calculus of Variation, Pages 163-196
Chapter 6 - Introduction to Control Theory, Pages 197-234
Chapter 7 - Optimal Control Theory, Pages 235-272
Chapter 8 - Numerical Solutions to Initial Value Problems, Pages 273-315
Chapter 9 - Numerical Solutions to Boundary Value Problems, Pages 317-360
Chapter 10 - Introduction to Semi-Lagrangian Advection Methods, Pages 361-441
Chapter 11 - Introduction to Finite Element Modeling, Pages 443-482
Chapter 12 - Numerical Modeling on the Sphere, Pages 483-554
Chapter 13 - Tangent Linear Modeling and Adjoints, Pages 555-598
Chapter 14 - Observations, Pages 599-626
Chapter 15 - Non-variational Sequential Data Assimilation Methods, Pages 627-671
Chapter 16 - Variational Data Assimilation, Pages 673-703
Chapter 17 - Subcomponents of Variational Data Assimilation, Pages 705-751
Chapter 18 - Observation Space Variational Data Assimilation Methods, Pages 753-763
Chapter 19 - Kalman Filter and Smoother, Pages 765-782
Chapter 20 - Ensemble-Based Data Assimilation, Pages 783-821
Chapter 21 - Non-Gaussian Variational Data Assimilation, Pages 823-868
Chapter 22 - Markov Chain Monte Carlo and Particle Filter Methods, Pages 869-885
Chapter 23 - Applications of Data Assimilation in the Geosciences, Pages 887-916
Chapter 24 - Solutions to Select Exercise, Pages 917-922
Bibliography, Pages 923-939
Index, Pages 941-957