Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley Nov 2010, 2010
- Hardcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Zustand: Neu
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Neuware - 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.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9780470697436
- Titel
- Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty
- Autor
- Youssef Marzouk
- Verlag
- Wiley Nov 2010
- Erscheinungsjahr
- 2010
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0470697431
- ISBN-13
- 9780470697436
- Artikelgewicht
- 753 Gramm
- Abmessungen
- 242x159x23 mm
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.
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Über die Autorin bzw. den Autor
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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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