Algorithms for Nonlinear Data Assimilation
Peter Jan Van Leeuwen|Yuan Cheng|Sebastian Reich
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Consists of two contributions by leading experts in the fieldProvides a proper introduction of localization in particle filters, which is lacking in current literatureGives insight to sophisticated numerical techniques Pet. Seller Inventory # 32576793
Bibliographic Details
Title: Algorithms for Nonlinear Data Assimilation
Publisher: Springer International Publishing
Publication Date: 2015
Binding: Soft cover
Condition: New
About this title
The first contribution by Jan van Leeuwen focuses on the potential of proposal densities. It discusses the issues with present-day particle filters and explorers new ideas for proposal densities to solve them, converging to particle filters that work well in systems of any dimension, closing the contribution with a high-dimensional example. The second contribution by Cheng and Reich discusses a unified framework for ensemble-transform particle filters. This allows one to bridge successful ensemble Kalman filters with fully nonlinear particle filters, and allows a proper introduction of localization in particle filters, which has been lacking up to now.
“In the present volume two solutions are presented to deal with high-dimensional systems, where both methods start from ‘particle filters’, i.e., from sequential Monte Carlo methods in which the samples are called ‘particles’. ... The volume, containing many figures and references, can be recommended to readers interested in the design and application of data assimilation algorithms.” (Kurt Marti, zbMATH 1330.62004, 2016)
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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