Clustering as Approximation Method to Optimize Hydrological Simulations
Azmi, Elnaz
1; Ehret, Uwe 2; Meyer, Jörg 1; Pruijssen, Rik van 2; Streit, Achim
1; Strobl, Marcus
1
1 Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Ehret, Uwe 2; Meyer, Jörg 1; Pruijssen, Rik van 2; Streit, Achim
1; Strobl, Marcus
11 Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Wasser und Gewässerentwicklung (IWG) KIT-Zentrum Klima und Umwelt (ZKU) Scientific Computing Center (SCC) Universität Karlsruhe (TH) – Zentrale Einrichtungen (Zentrale Einrichtungen) |
| Publikationstyp | Buchaufsatz |
| Publikationsjahr | 2019 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-030-29399-4 ISSN: 0302-9743, 1611-3349 KITopen-ID: 1000097725 |
| HGF-Programm | 46.12.01 (POF III, LK 01) Data Life Cycle Labs |
| Erschienen in | Euro-Par 2019: Parallel Processing – 25th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Göttingen, Germany, August 26–30, 2019, Proceedings. Ed.: R. Yahyapour. Ed.: R. Yahyapour |
| Verlag | Springer International Publishing |
| Seiten | 256–269 |
| Serie | Lecture Notes in Computer Science ; 11725 |
| Bemerkung zur Veröffentlichung | Also part of the Theoretical Computer Science and General Issues book sub series (LNTCS, volume 11725) |
| Vorab online veröffentlicht am | 13.08.2019 |
| Nachgewiesen in | OpenAlex Scopus Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |
