دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Dynamic Data Assimilation: A Least Squares Approach
دانلود کتاب جذب داده های پویا: رویکرد حداقل مربعات
مشخصات کتاب
Dynamic Data Assimilation: A Least Squares Approach
ویرایش: نویسندگان: John M. Lewis, S. Lakshmivarahan, Sudarshan Dhall سری: Encyclopedia of Mathematics and its Applications ISBN (شابک) : 0521851556, 9780521851558 ناشر: Cambridge University Press سال نشر: 2006 تعداد صفحات: 674 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 3 مگابایت
قیمت کتاب (تومان) : 33,000
در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد
در صورت تبدیل فایل کتاب Dynamic Data Assimilation: A Least Squares Approach 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 های پویا: رویکرد حداقل مربعات 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.
توضیحاتی در مورد کتاب جذب داده های پویا: رویکرد حداقل مربعات
یکسان سازی دینامیک داده ها ارزیابی، ترکیب و ترکیب داده های مشاهده ای، قوانین علمی و مدل های ریاضی برای تعیین وضعیت یک سیستم فیزیکی پیچیده است، به عنوان مثال به عنوان یک گام اولیه در پیش بینی رفتار سیستم. این موضوع در زمینه‌هایی مانند پیش‌بینی عددی آب و هوا که در آن تلاش‌های وجدان‌آمیز برای تمدید مدت پیش‌بینی‌های هواشناسی قابل اعتماد فراتر از چند روزی که در حال حاضر امکان‌پذیر است، اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. این کتاب به گونه ای طراحی شده است که یک مرجع پایه یک مرحله ای برای دانشجویان و محققین تحصیلات تکمیلی باشد. این بر اساس دوره های تحصیلات تکمیلی است که بیش از یک دهه به ریاضیدانان، دانشمندان و مهندسان تدریس می شود، و ساختار مدولار آن نیازهای مختلف مخاطبان را برآورده می کند. بنابراین بخش اول مقدمه‌ای است بر تاریخچه، توسعه و فلسفه همسان‌سازی داده‌ها که با مثال‌هایی نشان داده شده است. بخش دوم رویکردهای کلاسیک و ایستا، خطی و غیرخطی را در نظر می گیرد. و قسمت سوم تکنیک های محاسباتی را تشریح می کند. بخش‌های IV تا VII به چگونگی ترکیب ایده‌های آماری و پویا در چارچوب کلاسیک مربوط می‌شوند. موضوعات کلیدی تحت پوشش در اینجا شامل تئوری تخمین، مدل‌های تصادفی و پویا، و فیلتر متوالی است. بخش پایانی به پیش بینی پذیری سیستم های دینامیکی می پردازد. فصل‌ها با بخشی پایان می‌یابند که اشاره‌هایی به ادبیات ارائه می‌دهد، و مجموعه‌ای از تمرین‌ها با نکات آموزنده
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
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
