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Clustering as Approximation Method to Optimize Hydrological Simulations

Azmi, Elnaz ORCID iD icon 1; Ehret, Uwe 2; Meyer, Jörg 1; Pruijssen, Rik van 2; Streit, Achim ORCID iD icon 1; Strobl, Marcus ORCID iD icon 1
1 Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Postprint §
DOI: 10.5445/IR/1000097725
Veröffentlicht am 14.08.2020
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1007/978-3-030-29400-7_19
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Zitationen: 1
Dimensions
Zitationen: 1
Cover der Publikation
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 Dimensions
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