A Scalable Space-Time Domain Decomposition Approach for Solving Large Scale Nonlinear Regularized Inverse Ill Posed Problems in 4D Variational Data Assimilation

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
1573-7691
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
A Scalable Space-Time Domain Decomposition Approach for Solving Large Scale Nonlinear Regularized Inverse Ill Posed Problems in 4D Variational Data Assimilation ; volume:91 ; number:2 ; day:6 ; month:4 ; year:2022 ; pages:1-31 ; date:5.2022
Journal of scientific computing ; 91, Heft 2 (6.4.2022), 1-31, 5.2022

Urheber
D’Amore, Luisa
Constantinescu, Emil
Carracciuolo, Luisa
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1007/s10915-022-01826-7
URN
urn:nbn:de:101:1-2022070912123157549764
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:34 MESZ

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Beteiligte

  • D’Amore, Luisa
  • Constantinescu, Emil
  • Carracciuolo, Luisa
  • SpringerLink (Online service)

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