Uncertainty Quantification and Stochastic Modeling with Matlab
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science & Technology, ISTE Press - Elsevier, 2015
- Rilegato
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Uncertainty Quantification (UQ) is a relatively new research area which describes the methods and approaches used to supply quantitative descriptions of the effects of uncertainty, variability and errors in simulation problems and models. It is rapidly becoming a field of increasing importance, with many real-world applications within statistics, mathematics, probability and engineering, but also within the natural sciences. Literature on the topic has up until now been largely based on polynomial chaos, which raises difficulties when considering different types of approximation and does not lead to a unified presentation of the methods. Moreover, this description does not consider either deterministic problems or infinite dimensional ones. This book gives a unified, practical and comprehensive presentation of the main techniques used for the characterization of the effect of uncertainty on numerical models and on their exploitation in numerical problems. In particular, applications to linear and nonlinear systems of equations, differential equations, optimization and reliability are presented. Applications of stochastic methods to deal with deterministic numerical problems are also discussed. Matlab® illustrates the implementation of these methods and makes the book suitable as a textbook and for self-study.…
Codice articolo 9781785480058
- Titolo
- Uncertainty Quantification and Stochastic Modeling with Matlab
- Autore
- Eduardo Souza de Cursi
- Editore
- Elsevier Science & Technology, ISTE Press - Elsevier
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1785480057
- ISBN 13
- 9781785480058
- Peso dell'articolo
- 837 grammi
- Dimensioni
- 229x152x24 mm
Uncertainty Quantification (UQ) is a relatively new research area which describes the methods and approaches used to supply quantitative descriptions of the effects of uncertainty, variability and errors in simulation problems and models. It is rapidly becoming a field of increasing importance, with many real-world applications within statistics, mathematics, probability and engineering, but also within the natural sciences.
Literature on the topic has up until now been largely based on polynomial chaos, which raises difficulties when considering different types of approximation and does not lead to a unified presentation of the methods. Moreover, this description does not consider either deterministic problems or infinite dimensional ones.
This book gives a unified, practical and comprehensive presentation of the main techniques used for the characterization of the effect of uncertainty on numerical models and on their exploitation in numerical problems. In particular, applications to linear and nonlinear systems of equations, differential equations, optimization and reliability are presented. Applications of stochastic methods to deal with deterministic numerical problems are also discussed. Matlab® illustrates the implementation of these methods and makes the book suitable as a textbook and for self-study.
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