Proper Orthogonal Decomposition Methods for Partial Differential Equations
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Inc, 2018
- Brossura
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Proper Orthogonal Decomposition Methods for Partial Differential Equations evaluates the potential applications of POD reduced-order numerical methods in increasing computational efficiency, decreasing calculating load and alleviating the accumulation of truncation error in the computational process. Introduces the foundations of finite-differences, finite-elements and finite-volume-elements. Models of time-dependent PDEs are presented, with detailed numerical procedures, implementation and error analysis. Output numerical data are plotted in graphics and compared using standard traditional methods. These models contain parabolic, hyperbolic and nonlinear systems of PDEs, suitable for the user to learn and adapt methods to their own R&D problems.
Codice articolo 9780128167984
- Titolo
- Proper Orthogonal Decomposition Methods for Partial Differential Equations
- Autore
- Zhendong Luo
- Editore
- Elsevier Inc
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 012816798X
- ISBN 13
- 9780128167984
- Peso dell'articolo
- 377 grammi
- Dimensioni
- 229x152x15 mm
Proper Orthogonal Decomposition Methods for Partial Differential Equations evaluates the potential applications of POD reduced-order numerical methods in increasing computational efficiency, decreasing calculating load and alleviating the accumulation of truncation error in the computational process. Introduces the foundations of finite-differences, finite-elements and finite-volume-elements. Models of time-dependent PDEs are presented, with detailed numerical procedures, implementation and error analysis. Output numerical data are plotted in graphics and compared using standard traditional methods. These models contain parabolic, hyperbolic and nonlinear systems of PDEs, suitable for the user to learn and adapt methods to their own R&D problems.
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