Model Reduction and Approximation
Lingua: inglese
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2017
- Brossura
- Nuovo

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Many physical, chemical, biomedical, and technical processes can be described by partial differential equations or dynamical systems. In spite of increasing computational capacities, many problems are of such high complexity that they are solvable only with severe simplifications, and the design of efficient numerical schemes remains a central research challenge. This book presents a tutorial introduction to recent developments in mathematical methods for model reduction and approximation of complex systems.Model Reduction and Approximation: Theory and Algorithms:contains three parts that cover (I) sampling-based methods, such as the reduced basis method and proper orthogonal decomposition, (II) approximation of high-dimensional problems by low-rank tensor techniques, and (III) system-theoretic methods, such as balanced truncation, interpolatory methods, and the Loewner frameworkis tutorial in nature, giving an accessible introduction to state-of-the-art model reduction and approximation methods; andcovers a wide range of methods drawn from typically distinct communities (sampling based, tensor based, system-theoretic).…
Codice articolo LU-9781611974812
- Titolo
- Model Reduction and Approximation
- Autore
- Peter Benner
- Editore
- Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 161197481X
- ISBN 13
- 9781611974812
- Peso dell'articolo
- 930 grammi
- Dimensioni
- 26.1 x 3 x 18 cm
Model Reduction and Approximation: Theory and Algorithms:
- contains three parts that cover (I) sampling-based methods, such as the reduced basis method and proper orthogonal decomposition, (II) approximation of high-dimensional problems by low-rank tensor techniques, and (III) system-theoretic methods, such as balanced truncation, interpolatory methods, and the Loewner framework
- is tutorial in nature, giving an accessible introduction to state-of-the-art model reduction and approximation methods; and
- covers a wide range of methods drawn from typically distinct communities (sampling based, tensor based, system-theoretic).
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