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没能继续写下去,一方面是没有时间,另一方面便是,只有自己写的时候,才知道什么是自己还没搞明白的,实在是不好意思在不懂的地方胡说八道~
故此,目前的打算是,在科研的途中,拼凑一些时间来补充自己的知识,如果有新的理解并认为值得分享我会继续有效更新
以下是一些我个人,到目前为止,认为值得一读的卡尔曼滤波(不涉及变分等)同化相关链接和文献
1. ECMWF training course: data assimilation
2. https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=attachment&aid=MTEwNzkwfDllNjNkODU0ZDYzN2E0MjY4ZTAwZDQxYmEwY2JjOWU5fDE3NDk2MjIzMzE%3D&request=yes&_f=.pdf (recommended)
3. https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=attachment&aid=MTEwNzkxfGQyZGFiNmZjNWVhZTU1M2JlMjRhNTZlOTE1OTdiM2I4fDE3NDk2MjIzMzE%3D&request=yes&_f=.pdf (recommended)
4. https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=attachment&aid=MTEwNzkyfDI1YmE4OWNmNzAyNDM4MmQ0ZGM4NTVmNDY0YzMyNmRhfDE3NDk2MjIzMzE%3D&request=yes&_f=.pdf (strongly recommended)
5. https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=attachment&aid=MTEwNzkzfGQ5MmQzY2NiNGFhYjY0NmFjZjE4NThlYzE0MWNmOTkzfDE3NDk2MjIzMzE%3D&request=yes&_f=.pdf (strongly recommended)
6. https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=attachment&aid=MTEwNzk0fDdjNDgyZDYzYzJhM2Y5OTIyYjZlOWUxMzM2N2I2ZmM0fDE3NDk2MjIzMzE%3D&request=yes&_f=.pdf (strongly recommended)
7. https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=attachment&aid=MTEwNzk1fDViZjA3ZTIzZjc4NWJjZmNkOTcyMzYyN2MwOGZiZmFhfDE3NDk2MjIzMzE%3D&request=yes&_f=.pdf (strongly recommended)
8. https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=attachment&aid=MTEwNzk2fDY5ZDk0MmU3ZmU1ZjVkMmI0YTU3YjQ1OTc4YTRlNmIwfDE3NDk2MjIzMzE%3D&request=yes&_f=.pdf (strongly recommended)
也分享一下即将学习的书目
https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=attachment&aid=MTEwNzk3fDA1MzkxZTEzZjFmYWY2NTFmYTNhZWU0OGU2ODI0ZGIxfDE3NDk2MjIzMzE%3D&request=yes&_f=.pdf
我希望在这书中找到一些答案,比如Monte Carlo和Bayesian Theroem在本专业的应用,是怎么一步一步到的ENKF(集合卡尔曼滤波)
方法,运用起来是不需要了解其原理由来的.但创新可不能敷衍将就,要在某个科学领域突破限制条框做到创新,必须了解该领域最底层的逻辑,最底层的默认规则是什么,以及由这些默认的规则是如何走到今日的科学的,而那些未曾设想的底层逻辑和未曾走过的路,即是已知科学的局限性,也即是需要去突破之处
望与诸君共勉!
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