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Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. pp. 388.
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. 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 f.
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Large-scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 388 pages. 9.25x6.00x1.00 inches. In Stock.
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Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: New. 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.
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Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. 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.
