Wesentliche Zielsetzung dieses Buchs ist eine in sich abgeschlossene Darstellung der zur Lösung inverser Probleme notwendigen Kenntnisse von der mathematischen Analyse bis zur numerischen Lösung. Konkrete Anwendungsfälle aus Naturwissenschaften und Technik geben den Umfang der benötigten mathematischen Methoden vor. Dazu gehört insbesondere die stochastische Modellierung der unvorhersehbaren Störungen von Messdaten, die bisher in Lehrbüchern zu inversen und schlecht gestellten Problemen nicht berücksichtigt wird. Die stochastische Modellierung steht in engem Zusammenhang mit der für den Computereinsatz essentiellen Diskretisierung beziehungsweise Parametrisierung inverser Probleme, auf die besonderes Augenmerk gerichtet wird. Ein weiterer Schwerpunkt ist die praktische Lösung der aus der Diskretisierung resultierenden globalen, im Allgemeinen nichtlinearen Optimierungsprobleme. Hingegen wird auf die Besprechung einer abstrakten Theorie der Regularisierung verzichtet.
Das Buch ist zum Selbststudium für Mathematiker und für mathematisch interessierte Ingenieure und Naturwissenschaftler geeignet.
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Produktinformationen
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ISBN-10
3662663422
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GTIN-13
9783662663424
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Untertitel
Stochastische und numerische Methoden der Diskretisierung und Optimierung
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Erscheinungstermin
2022-12-01
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Auflage
1
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Sprache
ger
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Autoren Biografie
, Studium Mathematik TU München 1985–1990, Promotion in Mathematik 1996 an der TU München bei Prof. Dr. C. Reinsch, 1996–2010 Research Scientist bei Siemens, seit 2010 Professor für Mathematik an der Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik.
r, Studium Mathematik TU München 1981–1986, Promotion Mathematik 1988, Habilitation Mathematik 1995, Promotion Elektrotechnik und Informationstechnik 1997 (alles TU München), 1997–2000 Senior Principal Research Scientist bei der SIEMENS AG (1998–2000 in Teilzeit), 1998–2000 Professor für Angewandte Mathematik (C3) in Erlangen, seit Dez. 2000 Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, Professur für Mathematik und Operations Research.
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Genre-Code
1627
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Letzte Bearbeitung
2023-07-02
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Produktart
BC
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Schlüsselwörter
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Verleger
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Genre
Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten online kaufen
Die Publikation Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten - Stochastische und numerische Methoden der Diskretisierung und Optimierung von
Mathias Richter, Stefan Schäffler ist bei Springer Berlin erschienen.
Die Publikation ist mit folgenden Schlagwörtern verschlagwortet: Inverse Probleme, Lösung inverser Probleme, Optimierung, Stochastik, stochastische Modellierung.
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