文件名称：DA教程：数据同化课程（DA）
文件大小：5.89MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-02 09:05:03
chaos bayesian-methods kalman-filtering data-assimilation enkf
数据同化和EnKF简介 立即使用以下云计算提供商之一： （需要Google登录） （没有登录，但启动速度可能很慢） 总览 交互式（Jupyter笔记本） 包含理论，代码（Python）和练习。 建议：成对工作。 每个教程大约需要75分钟。 导师将分发以协助练习， 并对每个部分进行总结后再进行总结。 本地工作说明 您也可以在自己的（Linux / Windows / Mac）计算机上运行这些笔记本。 这比在线运行它们要快一些。 先决条件：Python> = 3.6。 如果您不是python专家： 1a。 通过安装Python。 1b。 使用运行以下命令。 1c。 （可选） 。 如果安装（以下）失败，请首先尝试执行步骤1c。 安装： 在终端中运行以下命令（不包括$符号）： $ git clone https://github.com/nansencenter/DA-tutori
【文件预览】：
DA-tutorials-master
----notebooks()
--------T4 - Multivariate Kalman.ipynb(12KB)
--------T6 - Dynamical systems, chaos, Lorenz.ipynb(16KB)
--------T1 - DA & EnKF.ipynb(14KB)
--------T8 - Writing your own EnKF.ipynb(19KB)
--------T5 - Time series analysis.ipynb(14KB)
--------T3 - Univariate Kalman filtering.ipynb(19KB)
--------T9 - Benchmarking with DAPPER.ipynb(14KB)
--------T7 - Ensemble [Monte-Carlo] approach.ipynb(12KB)
--------resources()
--------T2 - Bayesian inference.ipynb(23KB)
--------dpr_config.ini(79B)
----requirements.txt(77B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----.pre-commit-config.yaml(669B)
----.gitignore(894B)