Probabilistic Forecasting and Bayesian Data Assimilation

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, GB, 2015

1107663911 / 9781107663916

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In this book the authors describe the principles and methods behind probabilistic forecasting and Bayesian data assimilation. Instead of focusing on particular application areas, the authors adopt a general dynamical systems approach, with a profusion of low-dimensional, discrete-time numerical examples designed to build intuition about the subject. Part I explains the mathematical framework of ensemble-based probabilistic forecasting and uncertainty quantification. Part II is devoted to Bayesian filtering algorithms, from classical data assimilation algorithms such as the Kalman filter, variational techniques, and sequential Monte Carlo methods, through to more recent developments such as the ensemble Kalman filter and ensemble transform filters. The McKean approach to sequential filtering in combination with coupling of measures serves as a unifying mathematical framework throughout Part II. Assuming only some basic familiarity with probability, this book is an ideal introduction for graduate students in applied mathematics, computer science, engineering, geoscience and other emerging application areas.

N° de ref. del artículo LU-9781107663916

Título
Probabilistic Forecasting and Bayesian Data Assimilation
Autor
Sebastian Reich, Colin Cotter
Editorial
Cambridge University Press, GB
Año de publicación
2015
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1107663911
ISBN 13
9781107663916
Peso del artículo
610 gramos

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