数据同化是一种最初来源于数值天气预报，为数值天气预报提供初始场的数据处理技术，现在已广泛应用于大气海洋领域。《数据同化：集合卡尔曼滤波（第2版）》系统地阐述了数据同化问题的数学模型与求解方法，重点集中在允许模式存在误差且统计误差随时间演化的方法。全书共分为17章：第1章为概述；第2章对基本统计方法进行了总结；第3章重点介绍时间独立的反演问题；第4章介绍动力学模式中状态随时间演化的问题；第5、6章分别阐述了变分和非线性变分反问题；第7、8章分别介绍概率公式和广义逆；第9章重点介绍集合方法及集合卡尔曼滤波算法；第10章主要阐述简单的非线性优化问题；第11章重点探讨集合卡尔曼滤波中的采样策略；第12章主要讨论模式误差相关问题；第13章主要介绍平方根算法；第14章主要阐述不同分析方案下的逆问题；第15章介绍有限集合大小造成的伪相关性；第16章主要介绍基于集合卡尔曼滤波的业务海洋预报系统；第17章介绍数据同化在地下油量数值模拟中的应用。《数据同化：集合卡尔曼滤波》内容介绍全面，理论分析深入，工程实用性强，既可作为高等院校师生进行理论知识学习和相关研究工作的参考教材，也可作为相关领域工程技术人员的工具书。
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