Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty
This book focuses on computational methods for large-scale statistical inverse problems and provides an introduction to statistical Bayesian and frequentist methodologies. Recent research advances for approximation methods are discussed, along with Kalman filtering methods and optimization-based approaches to solving inverse problems. The aim is to cross-fertilize the perspectives of researchers in the areas of data assimilation, statistics, large-scale optimization, applied and computational mathematics, high performance computing, and cutting-edge applications. The solution to large-scale inverse problems critically depends on methods to re…
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Produktdetails
Weitere Autoren: Biros, George (Hrsg.) / Ghattas, Omar (Hrsg.) / van Bloemen Waanders, Bart (Hrsg.) / Biegler, Lorenz (Hrsg.) / Tenorio, Luis (Hrsg.) / Mallick, Bani (Hrsg.) / Keyes, David (Hrsg.) / Heinkenschloss, Matthias (Hrsg.) / Marzouk, Youssef (Hrsg.)
- ISBN: 978-0-470-68586-0
- EAN: 9780470685860
- Produktnummer: 13802846
- Verlag: Wiley
- Sprache: Englisch
- Erscheinungsjahr: 2010
- Seitenangabe: 392 S.
- Plattform: PDF
- Masse: 9'553 KB
Über den Autor
Lorenz Biegler, Carnegie Mellon University, USA. George Biros, Georgia Institute of Technology, USA. Omar Ghattas, University of Texas at Austin, USA. Matthias Heinkenschloss, Rice University, USA. David Keyes, KAUST and Columbia University, USA. Bani Mallick, Texas A&M University, USA. Luis Tenorio, Colorado School of Mines, USA. Bart van Bloemen Waanders, Sandia National Laboratories, USA. Karen Wilcox, Massachusetts Institute of Technology, USA. Youssef Marzouk, Massachusetts Institute of Technology, USA.
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