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内容简介：本书阐述了数据同化的数学模型与求解方法，重点讨论了允许模式存在误差和统计误差随时间演化的方法。主要内容包括：数据同化步骤；误差和估计；经典的卡尔曼滤波算法；基于递归贝叶斯估计的最新的数据同化方法；数据同化技术在洛伦兹模型、生物学、医学领域、火星上的行星同化以及在地震预报等技术领域的应用。除了介绍数据同化基础理论和推导之外，还增加了数据同化在应用领域包括在生物学、医学以及在火星数据同化领域的讨论。