doc/en/bibliography.rst

   1 ..
   2    Copyright (C) 2008-2018 EDF R&D
   3
   4    This file is part of SALOME ADAO module.
   5
   6    This library is free software; you can redistribute it and/or
   7    modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
   8    License as published by the Free Software Foundation; either
   9    version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
  10
  11    This library is distributed in the hope that it will be useful,
  12    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  13    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  14    Lesser General Public License for more details.
  15
  16    You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  17    License along with this library; if not, write to the Free Software
  18    Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
  19
  20    See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
  21
  22    Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
  23
  24 .. _section_bibliography:
  25
  26 ================================================================================
  27 Bibliography
  28 ================================================================================
  29
  30 .. [Argaud09] Argaud J.-P., Bouriquet B., Hunt J., *Data Assimilation from Operational and Industrial Applications to Complex Systems*, Mathematics Today, pp.150-152, October 2009
  31
  32 .. [GilBellosta15] Gil Bellosta C. J., *rPython: Package Allowing R to Call Python*, CRAN, 2015, https://cran.r-project.org/web/packages/rPython/ and http://rpython.r-forge.r-project.org/
  33
  34 .. [Bouttier99] Bouttier B., Courtier P., *Data assimilation concepts and methods*, Meteorological Training Course Lecture Series, ECMWF, 1999
  35
  36 .. [Bocquet04] Bocquet M., *Introduction aux principes et méthodes de l'assimilation de données en géophysique*, Lecture Notes, 2014
  37
  38 .. [Buchinsky98] Buchinsky M., *Recent Advances in Quantile Regression Models: A Practical Guidline for Empirical Research*, Journal of Human Resources, 33(1), pp.88-126, 1998
  39
  40 .. [Burgers98] Burgers G., Van Leuween P. J., Evensen G., *Analysis scheme in the Ensemble Kalman Filter*, Monthly Weather Review, 126, 1719–1724, 1998
  41
  42 .. [Byrd95] Byrd R. H., Lu P., Nocedal J., *A Limited Memory Algorithm for Bound Constrained Optimization*, SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing, 16(5), pp.1190-1208, 1995
  43
  44 .. [Cade03] Cade B. S., Noon B. R., *A Gentle Introduction to Quantile Regression for Ecologists*, Frontiers in Ecology and the Environment, 1(8), pp.412-420, 2003
  45
  46 .. [Chakraborty08] Chakraborty U.K., *Advances in differential evolution*, Studies in computational intelligence, Vol.143, Springer, 2008
  47
  48 .. [Evensen94] Evensen G., *Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using monte carlo methods to forecast error statistics*, Journal of Geophysical Research, 99(C5), 10,143–10,162, 1994
  49
  50 .. [Evensen03] Evensen G., *The Ensemble Kalman Filter: theoretical formulation and practical implementation*, Seminar on Recent developments in data assimilation for atmosphere and ocean, ECMWF, 8 to 12 September 2003
  51
  52 .. [Ide97] Ide K., Courtier P., Ghil M., Lorenc A. C., *Unified notation for data assimilation: operational, sequential and variational*, Journal of the Meteorological Society of Japan, 75(1B), pp.181-189, 1997
  53
  54 .. [Johnson08] Johnson S. G., *The NLopt nonlinear-optimization package*, http://ab-initio.mit.edu/nlopt
  55
  56 .. [Kalnay03] Kalnay E., *Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability*, Cambridge University Press, 2003
  57
  58 .. [Koenker00] Koenker R., Hallock K. F., *Quantile Regression: an Introduction*, 2000, http://www.econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/intro.html
  59
  60 .. [Koenker01] Koenker R., Hallock K. F., *Quantile Regression*, Journal of Economic Perspectives, 15(4), pp.143-156, 2001
  61
  62 .. [Morales11] Morales J. L., Nocedal J., *L-BFGS-B: Remark on Algorithm 778: L-BFGS-B, FORTRAN routines for large scale bound constrained optimization*, ACM Transactions on Mathematical Software, 38(1), 2011
  63
  64 .. [Nelder65] Nelder J. A., Mead R., *A simplex method for function minimization*, The Computer Journal, 7, pp.308-313, 1965
  65
  66 .. [Powell64] Powell M. J. D., *An efficient method for finding the minimum of a function of several variables without calculating derivatives*, Computer Journal, 7(2), pp.155-162, 1964
  67
  68 .. [Powell94] Powell M. J. D., *A direct search optimization method that models the objective and constraint functions by linear interpolation*, in Advances in Optimization and Numerical Analysis, eds. S. Gomez and J-P Hennart, Kluwer Academic (Dordrecht), pp. 51-67, 1994
  69
  70 .. [Powell98] Powell M. J. D., *Direct search algorithms for optimization calculations*, Acta Numerica 7, 287-336, 1998
  71
  72 .. [Powell04] Powell M. J. D., *The NEWUOA software for unconstrained optimization without derivatives*, Proc. 40th Workshop on Large Scale Nonlinear Optimization, Erice, Italy, 2004
  73
  74 .. [Powell07] Powell M. J. D., *A view of algorithms for optimization without derivatives*, Cambridge University Technical Report DAMTP 2007/NA03, 2007
  75
  76 .. [Powell09] Powell M. J. D., *The BOBYQA algorithm for bound constrained optimization without derivatives*, Cambridge University Technical Report DAMTP NA2009/06, 2009
  77
  78 .. [Price05] Price K.V., Storn R., Lampinen J., *Differential evolution: a practical approach to global optimization*, Springer, 2005
  79
  80 .. [Python] *Python programming language*, http://www.python.org/
  81
  82 .. [R] *The R Project for Statistical Computing*, http://www.r-project.org/
  83
  84 .. [Rowan90] Rowan T., *Functional Stability Analysis of Numerical Algorithms*, Ph.D. thesis, Department of Computer Sciences, University of Texas at Austin, 1990
  85
  86 .. [Salome] *SALOME The Open Source Integration Platform for Numerical Simulation*, http://www.salome-platform.org/
  87
  88 .. [SalomeMeca] *Salome_Meca and Code_Aster, Analysis of Structures and Thermomechanics for Studies & Research*, http://www.code-aster.org/
  89
  90 .. [Storn97] Storn R., Price, K., *Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for global Optimization over Continuous Spaces*, Journal of Global Optimization, 11(1), pp.341-359, 1997
  91
  92 .. [Tarantola87] Tarantola A., *Inverse Problem: Theory Methods for Data Fitting and Parameter Estimation*, Elsevier, 1987
  93
  94 .. [Talagrand97] Talagrand O., *Assimilation of Observations, an Introduction*, Journal of the Meteorological Society of Japan, 75(1B), pp.191-209, 1997
  95
  96 .. [Tikhonov77] Tikhonov A. N., Arsenin V. Y., *Solution of Ill-posed Problems*, Winston & Sons, 1977
  97
  98 .. [WikipediaDA] Wikipedia, *Data assimilation*, http://en.wikipedia.org/wiki/Data_assimilation
  99
 100 .. [WikipediaEnKF] Wikipedia, *Ensemble Kalman Filter*, http://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_Kalman_filter
 101
 102 .. [WikipediaMO] Wikipedia, *Mathematical optimization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_optimization
 103
 104 .. [WikipediaND] Wikipedia, *Nondimensionalization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Nondimensionalization
 105
 106 .. [WikipediaPSO] Wikipedia, *Particle Swarm Optimization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Particle_swarm_optimization
 107
 108 .. [WikipediaQR] Wikipedia, *Quantile regression*, https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile_regression
 109
 110 .. [WikipediaTI] Wikipedia, *Tikhonov regularization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Tikhonov_regularization
 111
 112 .. [WikipediaUKF] Wikipedia, *Unscented Kalman Filter*, https://en.wikipedia.org/wiki/Unscented_Kalman_filter
 113
 114 .. [Zhu97] Zhu C., Byrd R. H., Nocedal J., *L-BFGS-B: Algorithm 778: L-BFGS-B, FORTRAN routines for large scale bound constrained optimization*, ACM Transactions on Mathematical Software, 23(4), pp.550-560, 1997