Tecniche numeriche per la risoluzione del problema Data Assimilation
Un problema inverso mal posto
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Negli ultimi 20 anni le metodologie di data assimilation, utilizzate inizialmente esclusivamente nei modelli atmosferici, sono diventate parte integrante per lo sviluppo e la validazione dei modelli oceanografici e, più in generale, dei modelli matematici alla base della metereologia, climatologia, geofisica, geologia e idrologia. L¿obiettivo che accomuna la comunità scientifica che si occupa di data assimilation è, in sintesi, la possibilità di integrare i dati acquisiti sperimentalmente con quelli forniti dai modelli matematici al fine di migliorare la conoscenza dell¿ecosistema dell¿...
Negli ultimi 20 anni le metodologie di data assimilation, utilizzate inizialmente esclusivamente nei modelli atmosferici, sono diventate parte integrante per lo sviluppo e la validazione dei modelli oceanografici e, più in generale, dei modelli matematici alla base della metereologia, climatologia, geofisica, geologia e idrologia. L¿obiettivo che accomuna la comunità scientifica che si occupa di data assimilation è, in sintesi, la possibilità di integrare i dati acquisiti sperimentalmente con quelli forniti dai modelli matematici al fine di migliorare la conoscenza dell¿ecosistema dell¿ambiente circostante. È evidente che il beneficio che deriva da questa sinergia ha effetto sia sui modelli che sulle metodologie di osservazione dei dati, stimolando lo sviluppo di metodi, algoritmi e software per la data assimilation più adeguati, ovvero altamente efficienti e affidabili, in grado di far fronte sia ad una quantità di dati sempre crescente, sia ad una sensibilità agli errori che inevitabilmente perturbano i dati e i modelli.
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