Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Ensemble Kalman Filter

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F11%3A10103455" target="_blank" >RIV/00216208:11320/11:10103455 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Ensemble Kalman Filter

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The ensemble Kalman filter (EnFK) has recently become one of the most popular methods for high dimensional data assimilation and it is widely used in many disciplines such as discretization of partial differential equations in geophysics or image reconstruction. The EnKF has been originally proposed as a Monte Carlo approximation to the extended Kalman filter, which is in practice inapplicable when dimension of the input data is huge Numerous publications have studied applications and asymptotic resultsof the EnKF, while properties of the Kalman filter (KF) and EnKF for the infinite dimensional Hilbert spaces are still under the development. The main purpose of this paper is a brief description of the high dimensional EnKF with references to the mostvaluable publications. Also a short introduction to problems related with KF and EnKF on infinite dimensional Hilbert spaces is included.

  • Název v anglickém jazyce

    Ensemble Kalman Filter

  • Popis výsledku anglicky

    The ensemble Kalman filter (EnFK) has recently become one of the most popular methods for high dimensional data assimilation and it is widely used in many disciplines such as discretization of partial differential equations in geophysics or image reconstruction. The EnKF has been originally proposed as a Monte Carlo approximation to the extended Kalman filter, which is in practice inapplicable when dimension of the input data is huge Numerous publications have studied applications and asymptotic resultsof the EnKF, while properties of the Kalman filter (KF) and EnKF for the infinite dimensional Hilbert spaces are still under the development. The main purpose of this paper is a brief description of the high dimensional EnKF with references to the mostvaluable publications. Also a short introduction to problems related with KF and EnKF on infinite dimensional Hilbert spaces is included.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    WDS'11 Proceedings of Contributed Papers: Part I - Mathematics and Computer Sciences

  • ISBN

    978-80-7378-184-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    25-30

  • Název nakladatele

    Matfyzpress

  • Místo vydání

    Prague

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    31. 5. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    CST - Celostátní akce

  • Kód UT WoS článku