An Introduction to Computational Stochastic Pdes
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, 2014
Serie: Libro 32 di 44 - Cambridge Texts in Applied Mathematics
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book gives a comprehensive introduction to numerical methods and analysis of stochastic processes, random fields and stochastic differential equations, and offers graduate students and researchers powerful tools for understanding uncertainty quantification for risk analysis. Coverage includes traditional stochastic ODEs with white noise forcing, strong and weak approximation, and the multi-level Monte Carlo method. Later chapters apply the theory of random fields to the numerical solution of elliptic PDEs with correlated random data, discuss the Monte Carlo method, and introduce stochastic Galerkin finite-element methods. Finally, stochastic parabolic PDEs are developed. Assuming little previous exposure to probability and statistics, theory is developed in tandem with state-of-the-art computational methods through worked examples, exercises, theorems and proofs. The set of MATLAB® codes included (and downloadable) allows readers to perform computations themselves and solve the test problems discussed. Practical examples are drawn from finance, mathematical biology, neuroscience, fluid flow modelling and materials science.…
Codice articolo 9780521899901
- Titolo
- An Introduction to Computational Stochastic Pdes
- Autore
- Gabriel Lord
- Editore
- Cambridge University Press
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0521899907
- ISBN 13
- 9780521899901
- Peso dell'articolo
- 1060 grammi
- Dimensioni
- 250x175x32 mm
- Serie
- Libro 32 di 44: Cambridge Texts in Applied Mathematics
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Informazioni sull’autore
Catherine Powell is a Senior Lecturer in Applied Mathematics and Numerical Analysis at the University of Manchester. She has worked in the field of stochastic PDEs and uncertainty quantification for ten years. She has co-organised several conferences on the subject, and together with Tony Shardlow, initialised the annual NASPDE series of meetings (now in its sixth year). Currently, she is the principal investigator on an Engineering and Physical Sciences Research Council funded project on the 'Numerical Analysis of PDEs with Random Data'. She is a member of the Society for Industrial and Applied Mathematics and an Associate Editor for the SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification.
Tony Shardlow has been working in the numerical analysis group at the University of Bath since 2012. Before that, he held appointments at the universities of Manchester, Durham, Oxford, and Minnesota. He completed his Ph.D. in Scientific Computing and Computational Mathematics at Stanford University in 1997.
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