Quantum machine learning-based parametrizations in Earth system models

Dogra, Lena Hannah und Pastori, Lorenzo und Schwabe, Mierk und Eyring, Veronika (2023) Quantum machine learning-based parametrizations in Earth system models. Summer School on Quantum Information Processing, 2023-08-28 - 2023-09-01, Jülich, Germany.

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elib-URL des Eintrags:

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Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Quantum machine learning-based parametrizations in Earth system models

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Dogra, Lena Hannah	DLR, IPA	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Pastori, Lorenzo	DLR, IPA	https://orcid.org/0000-0001-5882-8482	148025378
Schwabe, Mierk	DLR, IPA	https://orcid.org/0000-0001-6565-5890	NICHT SPEZIFIZIERT
Eyring, Veronika	DLR, IPA	https://orcid.org/0000-0002-6887-4885	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

August 2023

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Quantum Computing, Quantum Machine Learning, Climate Modeling, Subgridscale Parametrization

Veranstaltungstitel:

Summer School on Quantum Information Processing

Veranstaltungsort:

Jülich, Germany

Veranstaltungsart:

Andere

Veranstaltungsbeginn:

28 August 2023

Veranstaltungsende:

1 September 2023

Veranstalter :

Jülich Supercomputing Centre

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Erdbeobachtung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R EO - Erdbeobachtung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Atmosphären- und Klimaforschung, R - Quantencomputing

Standort:

Ulm

Institute & Einrichtungen:

Institut für Physik der Atmosphäre > Erdsystem-Modellierung

Hinterlegt von:

Dogra, Lena Hannah

Hinterlegt am:

04 Dez 2023 13:53

Letzte Änderung:

24 Apr 2024 21:00

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