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Hessian-based covariance approximations in variational data assimilation

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro); Moscow Institute for Physics and Technology; Institute of Numerical Mathematics Moscou (INM-RAS); Russian Academy of Sciences Moscow (RAS); Mathematics and computing applied to oceanic and atmospheric flows (AIRSEA); Inria Grenoble - Rhône-Alpes; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK ); Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes 2016-2019 (UGA 2016-2019 )-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes 2016-2019 (UGA 2016-2019 )
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
      De Gruyter
    • الموضوع:
      2018
    • Collection:
      Université Grenoble Alpes: HAL
    • نبذة مختصرة :
      [Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]GEUSI ; International audience ; The problem of variational data assimilation (estimation) for a nonlinear model is considered in general operator formulation. Hessian-based methods are presented to compute the estimation error covariances. The importance of dynamic formulation and the role of the Hessian and its inverse are discussed.
    • Relation:
      hal-02068763; https://hal.science/hal-02068763; https://hal.science/hal-02068763/document; https://hal.science/hal-02068763/file/mo2018-pub00057529.pdf; IRSTEA: PUB00057529
    • الرقم المعرف:
      10.1515/rnam-2018-0003
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.A383B6DE