Statistical Methods for Materials Science (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Taylor & Francis Inc, Bosa Roca, 2019
- Rilegato
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Hardcover. Data analytics has become an integral part of materials science. This book provides the practical tools and fundamentals needed for researchers in materials science to understand how to analyze large datasets using statistical methods, especially inverse methods applied to microstructure characterization. It contains valuable guidance on essential topics such as denoising and data modeling. Additionally, the analysis and applications section addresses compressed sensing methods, stochastic models, extreme estimation, and approaches to pattern detection. This book provides the practical tools and fundamentals needed for researchers in materials science to understand how to analyze large datasets using statistical methods, especially inverse methods applied to microstructure characterization. It contains valuable guidance on essential topics such as denoising and data modeling. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Codice articolo 9781498738200
- Titolo
- Statistical Methods for Materials Science (Hardcover)
- Autore
- Jeffrey P. Simmons
- Editore
- Taylor & Francis Inc, Bosa Roca
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1498738206
- ISBN 13
- 9781498738200
Data analytics has become an integral part of materials science. This book provides the practical tools and fundamentals needed for researchers in materials science to understand how to analyze large datasets using statistical methods, especially inverse methods applied to microstructure characterization. It contains valuable guidance on essential topics such as denoising and data modeling. Additionally, the analysis and applications section addresses compressed sensing methods, stochastic models, extreme estimation, and approaches to pattern detection.
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