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
Datenpartner
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Beteiligte
- D’Amore, Luisa
- Constantinescu, Emil
- Carracciuolo, Luisa
- SpringerLink (Online service)