Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty

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9780470697436: Large-Scale Inverse Problems and Quantification of Uncertainty

This book focuses on computational methods for large-scalestatistical inverse problems and provides an introduction tostatistical Bayesian and frequentist methodologies. Recent researchadvances for approximation methods are discussed, along with Kalmanfiltering methods and optimization-based approaches to solvinginverse problems. The aim is to cross-fertilize the perspectives ofresearchers 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 dependson methods to reduce computational cost. Recent research approachestackle this challenge in a variety of different ways. Many of thecomputational frameworks highlighted in this book build uponstate-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-basedapproximations, as well as exploiting the machinery for large-scaledeterministic optimization through adjoint and other sensitivityanalysis methods.

Key Features:

Brings together the perspectives of researchers in areasof inverse problems and data assimilation.

Assesses the current state-of-the-art and identify needsand opportunities for future research.

Focuses on the computational methods used to analyze andsimulate inverse problems.

Written by leading experts of inverse problems anduncertainty quantification.

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

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1.

Editore: John Wiley and Sons Ltd, United States (2011)
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
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Descrizione libro John Wiley and Sons Ltd, United States, 2011. Hardback. Condizione libro: New. 234 x 155 mm. Language: English . Brand New Book. 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. Codice libro della libreria AAH9780470697436

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Lorenz Biegler
Editore: Wileyand#8211;Blackwell (2010)
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
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Editore: John Wiley and Sons Ltd, United States (2011)
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
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Descrizione libro John Wiley and Sons Ltd, United States, 2011. Hardback. Condizione libro: New. 234 x 155 mm. Language: English . Brand New Book. 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. Codice libro della libreria AAH9780470697436

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Editor: Lorenz Biegler (Carnegie Mellon, USA ); Co-Editor: George Biros (University of Pennsylvania, USA ); Co-Editor: Omar Ghattas (Univesity of Texas at Austin, USA ); Co-Editor: Matthias Heinkenschloss (Rice University, USA ); Co-Editor: David Key
Editore: John Wiley and Sons
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Lorenz T. Biegler
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
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Descrizione libro 2010. Hardcover. Condizione libro: New. 1st. 158mm x 235mm x 22mm. Hardcover. This book focuses on computational methods for large-scale statistical inverse problems and provides an introduction to statistical Bayesian and frequentist methodologies. Recent research .Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. 388 pages. 0.760. Codice libro della libreria 9780470697436

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Editore: Wiley (2010)
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
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Editore: Wiley (2010)
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
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(North Miami Beach, FL, U.S.A.)
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LORENZ BIEGLER
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
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(Stroud, GLOS, Regno Unito)
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Descrizione libro 2010. Hardback. Condizione libro: NEW. 9780470697436 This listing is a new book, a title currently in-print which we order directly and immediately from the publisher. Codice libro della libreria HTANDREE0777160

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9.

Biegler, Lorenz (Editor)/ Biros, George (Editor)/ Ghattas, Omar (Editor)/ Heinkenschloss, Matthias (Editor)
Editore: John Wiley & Sons Inc (2011)
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
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Descrizione libro John Wiley & Sons Inc, 2011. Hardcover. Condizione libro: Brand New. 1st edition. 388 pages. 9.25x6.00x1.00 inches. In Stock. Codice libro della libreria __0470697431

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Lorenz T. Biegler
ISBN 10: 0470697431 ISBN 13: 9780470697436
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