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. Editor(s): Biegler, Lorenz T.; Biros, George; Ghattas, Omar; Heinkenschloss, Matthias; Keyes, David; Mallick, Bani K.; Tenorio, Luis; Van Bloemen Waanders, Bart; Wilcox, Karen; Marzouk, Youssef. Series: Wiley Series in Computational Statistics. Num Pages: 388 pages, Illustrations. BIC Classification: PBKJ. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 238 x 159 x 23. Weight in Grams: 760. . 2010. . . . . Books ship from the US and Ireland.

Bestandsnummer des Verk�ufers V9780470697436

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Bibliografische Details

Titel: Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty
Verlag: John Wiley and Sons Ltd
Erscheinungsjahr: 2010
Sprache: Englisch
ISBN-10: 0470697431
ISBN-13: 9780470697436
Einband: Hardcover
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

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 reduce computational cost. Recent research approaches tackle this challenge in a variety of different ways. Many of the computational frameworks highlighted in this book build upon state-of-the-art methods for simulation of the forward problem, such as, fast Partial Differential Equation (PDE) solvers, reduced-order models and emulators of the forward problem, stochastic spectral approximations, and ensemble-based approximations, as well as exploiting the machinery for large-scale deterministic optimization through adjoint and other sensitivity analysis methods.

Key Features:

Brings together the perspectives of researchers in areas of inverse problems and data assimilation.
Assesses the current state-of-the-art and identify needs and opportunities for future research.
Focuses on the computational methods used to analyze and simulate inverse problems.
Written by leading experts of inverse problems and uncertainty quantification.

Graduate students and researchers working in statistics, mathematics and engineering will benefit from this book.

�ber die Autorin bzw. 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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Conor Kenny

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WIDERRUFSBELEHRUNG

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Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gr�nden diesen Vertrag zu widerrufen.

Die Widerrufsfrist betr�gt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte St�ck in Besitz genommen haben bzw. hat.

Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns, Kennys Bookstore, The Museum at Tall Timbers, 2707 Olney - Sandy Spring Road, 20832, Olney, Maryland, U.S.A., +353 91709350, mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k�nnen auch eine andere eindeutige Erkl�rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf�llen und �bermitteln. Machen Sie von dieser M�glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz�glich (z. B. per E-Mail) eine Best�tigung �ber den Eingang eines solchen Widerrufs �bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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