Ressource pédagogique : The Legacy of Rudolph Kalman

In 1960 Rudolph Kalman published what is arguably the first paper to develop a systematic, principled approach to the use of data to improve the predictive capability of mathematical models. As our ability to gather data grows at an enormous rate, the importance of this work continues to grow too. T...
cours / présentation - Date de création : 28-03-2019
Auteur(s) : Andrew STUART
Partagez !

Présentation de: The Legacy of Rudolph Kalman

Informations pratiques sur cette ressource

Anglais
Type pédagogique : cours / présentation
Niveau : master, doctorat
Durée d'exécution : 1 heure 10 minutes 48 secondes
Contenu : image en mouvement
Document : video/mp4
Taille : 314.32 Mo
Droits : libre de droits, gratuit
Droits réservés à l'éditeur et aux auteurs.

Description de la ressource pédagogique

Description (résumé)

In 1960 Rudolph Kalman published what is arguably the first paper to develop a systematic, principled approach to the use of data to improve the predictive capability of mathematical models. As our ability to gather data grows at an enormous rate, the importance of this work continues to grow too. The lecture will describe this paper, and developments that have stemmed from it, revolutionizing fields such space-craft navigation, weather prediction, oceanography and oil recovery; the lecture will also describe new application domains such as climate modeling, medical imaging and machine learning. Some mathematical details will be also provided, but limited to simple concepts such as optimization and iteration; the talk is designed to be broadly accessible to anyone with an interest in quantitative science.

"Domaine(s)" et indice(s) Dewey

  • Traitement des données. Informatique (004)
  • Control theory (515.642)

Thème(s)

Intervenants, édition et diffusion

Intervenants

Fournisseur(s) de contenus : INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique), CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique, UNS

Editeur(s)

Diffusion

Partagez !

AUTEUR(S)

  • Andrew STUART

ÉDITION

INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique)

EN SAVOIR PLUS

  • Identifiant de la fiche
    49735
  • Identifiant
    oai:canal-u.fr:49735
  • Schéma de la métadonnée
  • Entrepôt d'origine
    Canal-u.fr
  • Date de publication
    28-03-2019