Universität Wien

280352 VU Data Assimilation and Ensemble Methods (2024W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Di 22.10. 10:30-12:00 Ort in u:find Details

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max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

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  • Dienstag 01.10. 10:30 - 12:00 Ort in u:find Details
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Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The students will familiarize themselves with common data-assimilation and ensemble-prediction methods. They shall understand the underlying theory as well as the application. Topics that the students will develop a deeper understanding of include observation operators, Ensemble-Kalman-Filters, adjoint models, 3D-VAR & 4D-VAR, and ensemble perturbations.
The exercises will focus on applying the methods introduced in the lecture using simple numerical examples. Python and jupyter-notebooks.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Students have to pass two graded oral exams. The first will occur at the end of November and the second at the end of the semster. The students will also have to complete assigned tasks at home and participate in the exercises. These assigned tasks will also be graded.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die final grade is a weighted mean of the two oral exams and the graded homework assignments. Each of the oral exams counts for 35%, and the homework assignments for 30% of the final grade. The students need to attend at least 80% of the exercises.

Grade 5: < 50%
Grade 4: 50-62,5%;
Grade 3: 62,5-75%;
Grade 2: 75-87,5%;
Grade 1: > 87,5%

Prüfungsstoff

Entire lecture content (slides uploaded in Moodle)

Literatur

Unfortunately, there are no suitable textbooks.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

PM-DA-EPS

Letzte Änderung: Mo 30.09.2024 17:06