Bayesian Compressive Sensing for Site Characterization
Lingua: inglese
Editore: CRC Press, 2025
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Bayesian compressive sensing/sampling is a very efficient analytic and simulation method for modelling spatial geo-data from sparse measurements, to quantify reliability and uncertainty, and to optimize site characterization. This provides principles with software for graduate students, and geotechnical or environmental engineers.
Codice articolo 9781032458090
- Titolo
- Bayesian Compressive Sensing for Site Characterization
- Autore
- Yue Hu
- Editore
- CRC Press
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032458097
- ISBN 13
- 9781032458090
- Peso dell'articolo
- 587 grammi
- Dimensioni
- 240x161x20 mm
Site characterization is indispensable to good geotechnical or rock engineering practice as every site is unique, but technical, budget, time, or access constraints typically result in only a tiny fraction of the underground soil and rock in a site being visually inspected, sampled, or tested. This leads to a long- lasting challenge of sparse measurements in geo- sciences and engineering. This book introduces Bayesian compressive sensing or sampling (BCS) as a highly efficient spatial data analytic and simulation method for the efficient modelling of spatial geo- data from sparse measurements, with quantified reliability and uncertainty to further optimize site characterization. It provides the necessary theory and computational tools for setting up and solving a sparse spatial data modeling problem using BCS.
This book suits graduate students, academics, researchers, and engineers interested in site characterization from sparse measurements in geotechnical and rock engineering, and also those modeling other spatially varying phenomena such as air quality data, soil or water pollution data, and meteorological data. This is supplemented with a software called Analytics of Sparse Spatial Data using Bayesian compressive sampling/ sensing and illustrative examples, and enables hands- on experience of spatial data analytics and simulation using sparse measurements.
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Informazioni sull’autore
Yu Wang is Professor of Geotechnical Engineering at the Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong.
Tengyuan Zhao is Associate Professor of Geotechnical and Geological Engineering at Xi’an Jiaotong University, China.
Yue Hu is Humboldt Postdoctoral Fellow at Leibniz Universität Hannover, Germany.
Zheng Guan is Assistant Professor of Geotechnical Risk Assessment and Management at Delft University of Technology in the Netherlands.
Kok-Kwang Phoon is Cheng Tsang Man Chair Professor and President at Singapore University of Technology and Design (SUTD). He has twice won the American Society of Civil Engineers Norman Medal and is founding editor of the journal Georisk.
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