Combining variational data assimilation and particle filters: the variational mapping particle filter

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dc.conicet.produccionid9128330
dc.conicet.rolAutor
dc.contributor.authorPulido, Manuel Arturo
dc.contributor.authorvan Leeuwen, Peter Jan
dc.coverageInternacional
dc.date.accessioned2021-05-03T11:09:51Z
dc.date.available2021-05-03T11:09:51Z
dc.date.evento2019-04
dc.date.issued2019es
dc.date.updated2021-04-27T13:36:22Z
dc.description.abstractRecent works in the machine learning community have started to combine two classical statistical concepts: Monte Carlo sampling and variational inference. In the traditional variational inference, including variational data assimilation, some parameters of a proposed posterior density are estimated through maximazing the marginal likelihood or via maximum a posteriori estimation.es
dc.description.ciudadEventoViennaes
dc.description.filFil: Pulido, Manuel Arturo. University of Reading; Reino Unido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Modelado e Innovación Tecnológica. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Modelado e Innovación Tecnológica; Argentina
dc.description.filFil: van Leeuwen, Peter Jan. University of Reading; Reino Unido
dc.description.institucionOrganizadoraEuropean Geosciences Uniones
dc.description.nombreEventoEGU General Assembly 2019es
dc.description.paisEventoAustriaes
dc.formatapplication/pdfes
dc.identifier.citationCombining variational data assimilation and particle filters: the variational mapping particle filter; EGU General Assembly 2019; Vienna; Austria; 2019es
dc.identifier.institucionalCONICET
dc.identifier.issn1607-7962es
dc.identifier.repoCONICET Digital
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11336/131221
dc.journal.ciudadViennaes
dc.journal.paisAustriaes
dc.journal.volume21es
dc.language.isoenges
dc.publisherCopernicus Publicationses
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU2019/EGU2019-5192.pdf
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/*
dc.source.revistaGeophysical Research Abstractses
dc.subjectSTEIN DISCREPANCYes
dc.subjectSWARM OPTIMIZATIONes
dc.subjectSEQUENTIAL MONTE CARLOes
dc.subject.classificationMeteorología y Ciencias Atmosféricases
dc.subject.classificationCiencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambientees
dc.subject.classificationCIENCIAS NATURALES Y EXACTASes
dc.titleCombining variational data assimilation and particle filters: the variational mapping particle filteres
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferencia
dc.type.publicacionJournales
dc.type.subtypeCongresoes

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