doc/fr/bibliography.rst

   1 ..
   2    Copyright (C) 2008-2021 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 Bibliographie
  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 .. [Das11] Das S., Suganthan P. N., *Differential Evolution: A Survey of the State-of-the-art*, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 15(1), pp.4-31, 2011
  51
  52 .. [Das16] Das S., Mullick S. S., Suganthan P. N., *Recent Advances in Differential Evolution - An Updated Survey*, Swarm and Evolutionary Computation, 27, pp.1-30, 2016
  53
  54 .. [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), pp.10143–10162, 1994
  55
  56 .. [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
  57
  58 .. [Glover89] Glover F., *Tabu Search-Part I*, ORSA Journal on Computing, 1(2), pp.190-206, 1989
  59
  60 .. [Glover90] Glover F., *Tabu Search-Part II*, ORSA Journal on Computing, 2(1), pp.4-32, 1990
  61
  62 .. [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
  63
  64 .. [Johnson08] Johnson S. G., *The NLopt nonlinear-optimization package*, http://ab-initio.mit.edu/nlopt
  65
  66 .. [Kalnay03] Kalnay E., *Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability*, Cambridge University Press, 2003
  67
  68 .. [Koenker00] Koenker R., Hallock K. F., *Quantile Regression: an Introduction*, 2000, http://www.econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/intro.html
  69
  70 .. [Koenker01] Koenker R., Hallock K. F., *Quantile Regression*, Journal of Economic Perspectives, 15(4), pp.143-156, 2001
  71
  72 .. [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
  73
  74 .. [Nelder65] Nelder J. A., Mead R., *A simplex method for function minimization*, The Computer Journal, 7, pp.308-313, 1965
  75
  76 .. [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
  77
  78 .. [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
  79
  80 .. [Powell98] Powell M. J. D., *Direct search algorithms for optimization calculations*, Acta Numerica 7, 287-336, 1998
  81
  82 .. [Powell04] Powell M. J. D., *The NEWUOA software for unconstrained optimization without derivatives*, Proc. 40th Workshop on Large Scale Nonlinear Optimization, Erice, Italy, 2004
  83
  84 .. [Powell07] Powell M. J. D., *A view of algorithms for optimization without derivatives*, Cambridge University Technical Report DAMTP 2007/NA03, 2007
  85
  86 .. [Powell09] Powell M. J. D., *The BOBYQA algorithm for bound constrained optimization without derivatives*, Cambridge University Technical Report DAMTP NA2009/06, 2009
  87
  88 .. [Price05] Price K.V., Storn R., Lampinen J., *Differential evolution: a practical approach to global optimization*, Springer, 2005
  89
  90 .. [Python] *Python programming language*, http://www.python.org/
  91
  92 .. [R] *The R Project for Statistical Computing*, http://www.r-project.org/
  93
  94 .. [Rowan90] Rowan T., *Functional Stability Analysis of Numerical Algorithms*, Ph.D. thesis, Department of Computer Sciences, University of Texas at Austin, 1990
  95
  96 .. [Salome] *SALOME The Open Source Integration Platform for Numerical Simulation*, http://www.salome-platform.org/
  97
  98 .. [SalomeMeca] *Salome_Meca et Code_Aster, Analyse des Structures et Thermomécanique pour les Etudes et la Recherche*, http://www.code-aster.org/
  99
 100 .. [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
 101
 102 .. [Tarantola87] Tarantola A., *Inverse Problem: Theory Methods for Data Fitting and Parameter Estimation*, Elsevier, 1987
 103
 104 .. [Talagrand97] Talagrand O., *Assimilation of Observations, an Introduction*, Journal of the Meteorological Society of Japan, 75(1B), pp.191-209, 1997
 105
 106 .. [Tikhonov77] Tikhonov A. N., Arsenin V. Y., *Solution of Ill-posed Problems*, Winston & Sons, 1977
 107
 108 .. [Welch06] Welch G., Bishop G., *An Introduction to the Kalman Filter*, University of North Carolina at Chapel Hill, Department of Computer Science, TR 95-041, 2006, http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf
 109
 110 .. [WikipediaDA] Wikipedia, *Data assimilation*, http://en.wikipedia.org/wiki/Data_assimilation
 111
 112 .. [WikipediaKF] Wikipedia, *Kalman Filter*, https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter
 113
 114 .. [WikipediaEKF] Wikipedia, *Extended Kalman Filter*, https://en.wikipedia.org/wiki/Extended_Kalman_filter
 115
 116 .. [WikipediaEnKF] Wikipedia, *Ensemble Kalman Filter*, http://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_Kalman_filter
 117
 118 .. [WikipediaMO] Wikipedia, *Mathematical optimization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_optimization
 119
 120 .. [WikipediaND] Wikipedia, *Nondimensionalization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Nondimensionalization
 121
 122 .. [WikipediaPSO] Wikipedia, *Particle Swarm Optimization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Particle_swarm_optimization
 123
 124 .. [WikipediaQR] Wikipedia, *Quantile regression*, https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile_regression
 125
 126 .. [WikipediaTI] Wikipedia, *Tikhonov regularization*, https://en.wikipedia.org/wiki/Tikhonov_regularization
 127
 128 .. [WikipediaTS] Wikipedia, *Tabu search*, https://en.wikipedia.org/wiki/Tabu_search
 129
 130 .. [WikipediaUKF] Wikipedia, *Unscented Kalman Filter*, https://en.wikipedia.org/wiki/Unscented_Kalman_filter
 131
 132 .. [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
 133
 134 *Nota Bene* : un lien vers la version française de chaque page Wikipédia se
 135 trouve dans le sous-menu "*Languages*". Les deux versions sont complémentaires
 136 car, même si souvent le contenu en anglais est plus fourni, les informations
 137 disponibles dans chaque langue ne sont pas identiques.