Titel: Data Assimilation Fundamentals: A Unified Formulation of the State and Parameter Estimation Problem
Verlag: Springer
Erscheinungsjahr: 2023
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3030967115
ISBN-13: 9783030967116
Einband: Softcover
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This open-access textbook's significant contribution is the unified derivation of data-assimilation techniques from a common fundamental and optimal starting point, namely Bayes' theorem. Unique for this book is the "top-down" derivation of the assimilation methods. It starts from Bayes theorem and gradually introduces the assumptions and approximations needed to arrive at today's popular data-assimilation methods. This strategy is the opposite of most textbooks and reviews on data assimilation that typically take a bottom-up approach to derive a particular assimilation method. E.g., the derivation of the Kalman Filter from control theory and the derivation of the ensemble Kalman Filter as a low-rank approximation of the standard Kalman Filter. The bottom-up approach derives the assimilation methods from different mathematical principles, making it difficult to compare them. Thus, it is unclear which assumptions are made to derive an assimilation method and sometimes even which problem it aspires to solve. The book's top-down approach allows categorizing data-assimilation methods based on the approximations used. This approach enables the user to choose the most suitable method for a particular problem or application. Have you ever wondered about the difference between the ensemble 4DVar and the "ensemble randomized likelihood" (EnRML) methods? Do you know the differences between the ensemble smoother and the ensemble-Kalman smoother? Would you like to understand how a particle flow is related to a particle filter? In this book, we will provide clear answers to several such questions. The book provides the basis for an advanced course in data assimilation. It focuses on the unified derivation of the methods and illustrates their properties on multiple examples. It is suitable for graduate students, post-docs, scientists, and practitioners working in data assimilation.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Geir Evensen gained his PhD in Mathematics at the University of Bergen, Norway. His extensive experiences include data assimilation in ocean and weather models, as well as ensemble-based history matching within petroleum-reservoir models. He has initiated and led several international research projects from an initial idea to operational implementation in various disciplines. Since 2016, he has worked as a Chief scientist at the International Research Institute of Stavanger (IRIS), which from 2018, merged into NORCE. He teaches data assimilation and its applications in various courses and summer schools. He also holds a secondary position at the Nansen Environmental and Remote Sensing Center in Bergen, Norway.

Femke Vossepoel gained her PhD in Aerospace Engineering at Delft University of Technology, The Netherlands. Her research focuses on the use of data assimilation in numerical models of subsurface flow and mechanics to estimate the effects of subsurface activities and their uncertainties and associated risks. Applications of her current research include subsidence and induced seismicity, slope stability, and flooding risk. She works as an Associate Professor, Department of Geoscience and Engineering, Delft University of Technology, The Netherlands. She teaches on statistics and data assimilation in various international summer schools and courses.

Peter Jan van Leeuwen gained his PhD from the Delft University of Technology, The Netherlands. His research focuses on the development of advanced data-assimilation methods and causal discovery methods for high-dimensional highly nonlinear systems, and applying these methods for a better understanding of geophysical fluids, especially atmosphere and ocean. He joined the University of Reading,UK, as Professor in Data Assimilation in 2009, and is also a Professor in Data Assimilation and Oceanography at Colorado State University, USA, since 2018. In 2016 we won the prestigious Advanced Investigator grant from the European Research Council, the largest personal award in the EU. The teaches many courses at universities and summerschools on Data Assimilation, Causal Discovery, Physical Oceanography, Statistical mechanics for the Geosciences, and Remote Sensing.

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Widerrufsbelehrung

Wenn Sie Verbraucher sind, steht Ihnen ein Widerrufsrecht nach folgender Ma�gabe zu. Verbraucher ist jede nat�rliche Person, die ein Rechtsgesch�ft zu Zwecken abschlie�t, die �berwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbst�ndigen beruflichen T�tigkeit zugerechnet werden k�nnen.

WIDERRUFSBELEHRUNG

Widerrufsrecht

Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gr�nden diesen Vertrag zu widerrufen.

Die Widerrufsfrist betr�gt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte St�ck in Besitz genommen haben bzw. hat.

Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns, SMASS Sellers, 1944 LOMA LINDA DR., 75063-3924, IRVING, Texas, U.S.A., +1 4699865502, mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k�nnen auch eine andere eindeutige Erkl�rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf�llen und �bermitteln. Machen Sie von dieser M�glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz�glich (z. B. per E-Mail) eine Best�tigung �ber den Eingang eines solchen Widerrufs �bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

Folgen des Widerrufs

Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet. Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an SMASS Sellers, 1944 LOMA LINDA DR., 75063-3924, IRVING, Texas, U.S.A., +1 4699865502, zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren. Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

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ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG

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