Artículos relacionados a Large-Scale Inverse Problems and Quantification of...

Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty: 707 (Wiley Series in Computational Statistics) - Tapa dura

 
9780470697436: Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty: 707 (Wiley Series in Computational Statistics)

Sinopsis

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.

"Sinopsis" puede pertenecer a otra edición de este libro.

Acerca del 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.

De la contraportada

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.

De la solapa interior

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.

"Sobre este título" puede pertenecer a otra edición de este libro.

Comprar usado

Condición: Bien
ISBN 9780470697436. Hardback. No...
Ver este artículo

EUR 61,20 gastos de envío desde Estados Unidos de America a España

Destinos, gastos y plazos de envío

Comprar nuevo

Ver este artículo

EUR 4,70 gastos de envío desde Reino Unido a España

Destinos, gastos y plazos de envío

Resultados de la búsqueda para Large-Scale Inverse Problems and Quantification of...

Imagen de archivo

Lorenz Biegler (Editor), George Biros (Editor), Omar Ghattas
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
Antiguo o usado Tapa dura Original o primera edición

Librería: Tacoma Book Center, Tacoma, WA, Estados Unidos de America

Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas Valoración 4 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Hardcover. Condición: Very Good. Estado de la sobrecubierta: No Dustjacket. First Edition. ISBN 9780470697436. Hardback. No dustjacket. Bound in Pictorial Boards. Near Fine condition. Tight bright attractive copy with no markings to the book. As new condition. This book is Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty (Wiley Series in Computational Statistics Book 713). No Signature. Nº de ref. del artículo: 222839

Contactar al vendedor

Comprar usado

EUR 55,84
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 61,20
De Estados Unidos de America a España
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: 1 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

L Biegler
Publicado por Wiley-Blackwell, 2010
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
Nuevo Tapa dura

Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido

Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas Valoración 4 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

HRD. Condición: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. Nº de ref. del artículo: FW-9780470697436

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 121,25
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 4,70
De Reino Unido a España
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: 15 disponibles

Añadir al carrito

Imagen del vendedor

Biegler, Lorenz
Publicado por WILEY, 2010
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
Nuevo Tapa dura

Librería: moluna, Greven, Alemania

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 594698095

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 119,01
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 19,49
De Alemania a España
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen del vendedor

Biegler, Lorenz (EDT); Biros, George (EDT); Ghattas, Omar (EDT); Heinkenschloss, Matthias (EDT); Keyes, David (EDT)
Publicado por Wiley, 2010
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
Nuevo Tapa dura

Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. Nº de ref. del artículo: 5557181-n

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 121,24
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 17,71
De Reino Unido a España
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen del vendedor

Biegler, Lorenz (EDT); Biros, George (EDT); Ghattas, Omar (EDT); Heinkenschloss, Matthias (EDT); Keyes, David (EDT)
Publicado por Wiley, 2010
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
Nuevo Tapa dura

Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. Nº de ref. del artículo: 5557181-n

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 130,14
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 17,48
De Estados Unidos de America a España
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Publicado por Wiley, 2010
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
Nuevo Tapa dura

Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. In. Nº de ref. del artículo: ria9780470697436_new

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 146,52
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 4,70
De Reino Unido a España
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Publicado por John Wiley & Sons, 2010
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
Nuevo Tapa dura

Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America

Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas Valoración 4 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. pp. 388. Nº de ref. del artículo: 26781447

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 143,66
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 10,05
De Estados Unidos de America a España
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: 1 disponibles

Añadir al carrito

Imagen del vendedor

Lorenz Biegler
Publicado por Wiley Nov 2010, 2010
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
Nuevo Tapa dura

Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Buch. Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 9780470697436

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 144,21
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 11,99
De Alemania a España
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: 2 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Publicado por John Wiley & Sons, 2010
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
Nuevo Tapa dura

Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Condición: New. pp. 388. Nº de ref. del artículo: 8147800

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 146,54
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 10,45
De Reino Unido a España
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: 1 disponibles

Añadir al carrito

Imagen de archivo

Lorenz T. Biegler
Publicado por John Wiley & Sons Inc, 2010
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
Nuevo Tapa dura

Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido

Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas Valoración 5 estrellas, Más información sobre las valoraciones de los vendedores

Hardback. Condición: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days. 792. Nº de ref. del artículo: B9780470697436

Contactar al vendedor

Comprar nuevo

EUR 152,93
Convertir moneda
Gastos de envío: EUR 10,11
De Reino Unido a España
Destinos, gastos y plazos de envío

Cantidad disponible: Más de 20 disponibles

Añadir al carrito

Existen otras 9 copia(s) de este libro

Ver todos los resultados de su búsqueda