The Statistical Physics of Data Assimilation and Machine Learning - Abarbanel, Henry D. I.
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Présentation The Statistical Physics Of Data Assimilation And Machine Learning Format Relié
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Résumé :
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Biographie:
Henry D. I. Abarbanel has worked in several fields of physics including high energy physics, nonlinear dynamics, and data assimilation in neurobiology. He is the author of two previous books: Analysis of Observed Chaotic Data (1996) and Predicting the Future: Completing Models of Observed Complex Systems (2013). He is a Distinguished Professor of Physics at University of California, San Diego (UCSD) and a Distinguished Research Physicist at UCSD's Scripps Institution of Oceanography.
Sommaire:
1. Prologue: linking 'The Future' with the present; 2. A data assimilation reminder; 3. Remembrance of things path; 4. SDA variational principles; Euler?Lagrange equations and Hamiltonian formulation; 5. Using waveform information; 6. Annealing in the model precision Rf; 7. Discrete time integration in data assimilation variational principles; Lagrangian and Hamiltonian formulations; 8. Monte Carlo methods; 9. Machine learning and its equivalence to statistical data assimilation; 10. Two examples of the practical use of data assimilation; 11. Unfinished business; Bibliography; Index.
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