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Reduced-Order Modeling (ROM) for Simulation and Optimization: Powerful Algorithms as Key Enablers for Scientific Computing - Tapa blanda
Sinopsis
This edited monograph collects research contributions and addresses the advancement of efficient numerical procedures in the area of model order reduction (MOR) for simulation, optimization and control. The topical scope includes, but is not limited to, new out-of-the-box algorithmic solutions for scientific computing, e.g. reduced basis methods for industrial problems and MOR approaches for electrochemical processes. The target audience comprises research experts and practitioners in the field of simulation, optimization and control, but the book may also be beneficial for graduate students alike.
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This edited monograph collects research contributions and addresses the advancement of efficient numerical procedures in the area of model order reduction (MOR) for simulation, optimization and control. The topical scope includes, but is not limited to, new out-of-the-box algorithmic solutions for scientific computing, e.g. reduced basis methods for industrial problems and MOR approaches for electrochemical processes. The target audience comprises research experts and practitioners in the field of simulation, optimization and control, but the book may also be beneficial for graduate students alike.
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- EditorialSpringer
- Año de publicación2019
- ISBN 10 3030091996
- ISBN 13 9783030091996
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas192
- EditorKeiper Winfried, Milde Anja, Volkwein Stefan
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Reduced-Order Modeling (ROM) for Simulation and Optimization
Publicado por
Springer International Publishing Jan 2019, 2019
ISBN 10: 3030091996
ISBN 13: 9783030091996
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Reduced-Order Modeling (ROM) for Simulation and Optimization : Powerful Algorithms as Key Enablers for Scientific Computing
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Reduced-Order Modeling (ROM) for Simulation and Optimization: Powerful Algorithms as Key Enablers for Scientific Computing
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Reduced-Order Modeling (ROM) for Simulation and Optimization : Powerful Algorithms as Key Enablers for Scientific Computing
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