Analyticity and Sparsity in Uncertainty Quantification for PDEs with Gaussian Random Field Inputs (Lecture Notes in Mathematics, 2334)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
- Softcover
- Neu

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- Titel
- Analyticity and Sparsity in Uncertainty Quantification for PDEs with Gaussian Random Field Inputs (Lecture Notes in Mathematics, 2334)
- Autor
- Dũng, Dinh; Nguyen, Van Kien; Schwab, Christoph; Zech, Jakob
- Verlag
- Springer
- Erscheinungsjahr
- 2023
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3031383834
- ISBN-13
- 9783031383830
- Artikelgewicht
- 442 Gramm
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Über die Autorin bzw. den Autor
Van Kien Nguyen is currently a lecturer in the Department of Mathematical Analysis, University of Transport and Communications, Hanoi, Vietnam. He graduated from University of Science, Vietnam National University Hanoi. He obtained his PhD in Mathematics from Friedrich Schiller University Jena, Germany. His areas of interest are function spaces, approximation theory, and numerical analysis.
Christoph Schwab is professor of mathematics at the Seminar for Applied Mathematics at ETH Zurich. His areas of research encompass Numerical Analysis of Partial Differential Equations, in particular Finite- and Boundary Element Methods, and the mathematical investigation of numerical methods for high-dimensional PDEs, with emphasis on forward and Bayesian inverse problems in numerical Uncertainty Quantification. His results are published in numerous articles in major journals in applied and computational mathematics. He was speaker at ICM2002, and PI of an ERC advanced grant.
Jakob Zech currently holds a position as Assistant Professor for Machine Learning in Scientific Computing at Heidelberg University. His academic path started at TU Wien, where he earned his Bachelor's degree in 2012. He then continued his studies at ETH Zurich, completing his Masters in 2014 and his PhD in Mathematics in 2018. His PhD research revolved around the approximation of high-dimensional parametric PDEs. Upon obtaining his PhD, he received the Early PostdocMobility fellowship from the Swiss National Science Foundation and spent a year as a Postdoc at the Massachusetts Institute of Technology in 2019. Subsequently he joined Heidelberg University in April 2020. His research interests include high-dimensional approximation, deep learning theory, statistical inference, uncertainty quantification, and numerics of PDEs, which resulted in numerous publications in top-tier academic journals.„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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