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: نویسندگان: Mark Asch, Marc Bocquet, Maëlle Nodet سری: Fundamentals of Algorithms ISBN (شابک) : 9781611974539, 9781611974546 ناشر: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM) سال نشر: 2016 تعداد صفحات: 311 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 10 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Data Assimilation: Methods, Algorithms, and Applications 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 همسان سازی داده ها: روش ها ، الگوریتم ها و کاربردها 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.
یکسان سازی داده ها رویکردی است که مشاهدات و خروجی مدل را با هدف بهبود دومی ترکیب می کند. این کتاب همسان سازی داده ها را در زمینه گسترده تر مسائل معکوس و تئوری، روش ها و الگوریتم هایی که برای حل آنها استفاده می شود قرار می دهد. این چارچوبی را برای ماهیت مسئله معکوس همسان سازی داده ها، و بینشی در مورد آن ارائه می دهد و بر این نکته تأکید می کند که چرا؟ و نه فقط ?چگونه.؟ روشها و تشخیصها مورد تأکید قرار میگیرند و خوانندگان را قادر میسازند تا به راحتی آنها را در زمینه تحصیلی خود به کار ببرند. خوانندگان راهنمای جامعی خواهند یافت که برای افراد غیرمتخصص در دسترس است. نمونههای متعدد و کاربردهای متنوع از طیف وسیعی از حوزهها، از جمله ژئوفیزیک و جریانهای ژئوفیزیک، آکوستیک محیطی، تصویربرداری پزشکی، مهندسی مکانیک و زیست پزشکی، اقتصاد و امور مالی، و کنترل ترافیک و برنامهریزی شهری. و جدیدترین روش ها برای جذب پیشرفته داده ها، ترکیبی از رویکردهای متغیر و آماری.
Data assimilation is an approach that combines observations and model output, with the objective of improving the latter. This book places data assimilation into the broader context of inverse problems and the theory, methods, and algorithms that are used for their solution. It provides a framework for, and insight into, the inverse problem nature of data assimilation, emphasizing ?why? and not just ?how.? Methods and diagnostics are emphasized, enabling readers to readily apply them to their own field of study. Readers will find a comprehensive guide that is accessible to nonexperts; numerous examples and diverse applications from a broad range of domains, including geophysics and geophysical flows, environmental acoustics, medical imaging, mechanical and biomedical engineering, economics and finance, and traffic control and urban planning; and the latest methods for advanced data assimilation, combining variational and statistical approaches.