Salome HOME
Documentation and code minor corrections
[modules/adao.git] / 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 .. [Asch16] Asch M., Bocquet M., Nodet M., *Data Assimilation - Methods, Algorithms and Applications*, SIAM, 2016
33
34 .. [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/
35
36 .. [Bouttier99] Bouttier B., Courtier P., *Data assimilation concepts and methods*, Meteorological Training Course Lecture Series, ECMWF, 1999
37
38 .. [Bocquet04] Bocquet M., *Introduction aux principes et méthodes de l'assimilation de données en géophysique*, Lecture Notes, 2014
39
40 .. [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
41
42 .. [Burgers98] Burgers G., Van Leuween P. J., Evensen G., *Analysis scheme in the Ensemble Kalman Filter*, Monthly Weather Review, 126, 1719–1724, 1998
43
44 .. [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
45
46 .. [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
47
48 .. [Chakraborty08] Chakraborty U.K., *Advances in differential evolution*, Studies in computational intelligence, Vol.143, Springer, 2008
49
50 .. [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
51
52 .. [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
53
54 .. [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
55
56 .. [Johnson08] Johnson S. G., *The NLopt nonlinear-optimization package*, http://ab-initio.mit.edu/nlopt
57
58 .. [Kalnay03] Kalnay E., *Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability*, Cambridge University Press, 2003
59
60 .. [Koenker00] Koenker R., Hallock K. F., *Quantile Regression: an Introduction*, 2000, http://www.econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/intro.html
61
62 .. [Koenker01] Koenker R., Hallock K. F., *Quantile Regression*, Journal of Economic Perspectives, 15(4), pp.143-156, 2001
63
64 .. [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
65
66 .. [Nelder65] Nelder J. A., Mead R., *A simplex method for function minimization*, The Computer Journal, 7, pp.308-313, 1965
67
68 .. [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
69
70 .. [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
71
72 .. [Powell98] Powell M. J. D., *Direct search algorithms for optimization calculations*, Acta Numerica 7, 287-336, 1998
73
74 .. [Powell04] Powell M. J. D., *The NEWUOA software for unconstrained optimization without derivatives*, Proc. 40th Workshop on Large Scale Nonlinear Optimization, Erice, Italy, 2004
75
76 .. [Powell07] Powell M. J. D., *A view of algorithms for optimization without derivatives*, Cambridge University Technical Report DAMTP 2007/NA03, 2007
77
78 .. [Powell09] Powell M. J. D., *The BOBYQA algorithm for bound constrained optimization without derivatives*, Cambridge University Technical Report DAMTP NA2009/06, 2009
79
80 .. [Price05] Price K.V., Storn R., Lampinen J., *Differential evolution: a practical approach to global optimization*, Springer, 2005
81
82 .. [Python] *Python programming language*, http://www.python.org/
83
84 .. [R] *The R Project for Statistical Computing*, http://www.r-project.org/
85
86 .. [Rowan90] Rowan T., *Functional Stability Analysis of Numerical Algorithms*, Ph.D. thesis, Department of Computer Sciences, University of Texas at Austin, 1990
87
88 .. [Salome] *SALOME The Open Source Integration Platform for Numerical Simulation*, http://www.salome-platform.org/
89
90 .. [SalomeMeca] *Salome_Meca and Code_Aster, Analysis of Structures and Thermomechanics for Studies & Research*, http://www.code-aster.org/
91
92 .. [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
93
94 .. [Tarantola87] Tarantola A., *Inverse Problem: Theory Methods for Data Fitting and Parameter Estimation*, Elsevier, 1987
95
96 .. [Talagrand97] Talagrand O., *Assimilation of Observations, an Introduction*, Journal of the Meteorological Society of Japan, 75(1B), pp.191-209, 1997
97
98 .. [Tikhonov77] Tikhonov A. N., Arsenin V. Y., *Solution of Ill-posed Problems*, Winston & Sons, 1977
99
100 .. [WikipediaDA] Wikipedia, *Data assimilation*, http://en.wikipedia.org/wiki/Data_assimilation
101
102 .. [WikipediaEnKF] Wikipedia, *Ensemble Kalman Filter*, http://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_Kalman_filter
103
104 .. [WikipediaMO] Wikipedia, *Mathematical optimization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_optimization
105
106 .. [WikipediaND] Wikipedia, *Nondimensionalization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Nondimensionalization
107
108 .. [WikipediaPSO] Wikipedia, *Particle Swarm Optimization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Particle_swarm_optimization
109
110 .. [WikipediaQR] Wikipedia, *Quantile regression*, https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile_regression
111
112 .. [WikipediaTI] Wikipedia, *Tikhonov regularization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Tikhonov_regularization
113
114 .. [WikipediaUKF] Wikipedia, *Unscented Kalman Filter*, https://en.wikipedia.org/wiki/Unscented_Kalman_filter
115
116 .. [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