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Titlebook: Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten; Stochastische und nu Mathias Richter,Stefan Sch?ffler Book 2022 Der/die Herausgeb

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 18:20:39 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten
副標題Stochastische und nu
編輯Mathias Richter,Stefan Sch?ffler
視頻videohttp://file.papertrans.cn/475/474676/474676.mp4
概述In sich abgeschlossene Darstellung der zur L?sung inverser Probleme notwendigen Kenntnisse.Enth?lt eine Reihe von repr?sentativen Anwendungsf?llen aus verschiedenen Bereichen.Zum Selbststudium für Mat
圖書封面Titlebook: Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten; Stochastische und nu Mathias Richter,Stefan Sch?ffler Book 2022 Der/die Herausgeb
描述Wesentliche Zielsetzung dieses Buchs ist eine in sich abgeschlossene Darstellung der zur L?sung inverser Probleme notwendigen Kenntnisse von der mathematischen Analyse bis zur numerischen L?sung. Konkrete Anwendungsf?lle aus Naturwissenschaften und Technik geben den Umfang der ben?tigten mathematischen Methoden vor. Dazu geh?rt insbesondere die stochastische Modellierung der unvorhersehbaren St?rungen 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 L?sung der aus der Diskretisierung resultierenden globalen, im Allgemeinen nichtlinearen Optimierungsprobleme. Hingegen wird auf die Besprechung einer abstrakten Theorie der Regularisierung verzichtet..Um den ganzen Weg von der theoretischen Analyse bis zur effizienten numerischen L?sung inverser Probleme aufzeigen zu k?nnen, wird die Besprechung mathematischer Grundlagen gegenüber Standardtexten um die Einbeziehung
出版日期Book 2022
關(guān)鍵詞Inverse Probleme; Stochastik; Stochastische Modellierung; Optimierung; L?sung inverser Probleme
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-66343-1
isbn_softcover978-3-662-66342-4
isbn_ebook978-3-662-66343-1
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei
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書目名稱Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten影響因子(影響力)




書目名稱Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten影響因子(影響力)學科排名




書目名稱Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten網(wǎng)絡公開度




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書目名稱Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten被引頻次




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書目名稱Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten年度引用




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書目名稱Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten讀者反饋




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 23:03:04 | 只看該作者
anzen Weg von der theoretischen Analyse bis zur effizienten numerischen L?sung inverser Probleme aufzeigen zu k?nnen, wird die Besprechung mathematischer Grundlagen gegenüber Standardtexten um die Einbeziehung 978-3-662-66342-4978-3-662-66343-1
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 01:04:59 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 05:18:59 | 只看該作者
Mathias Richter,Stefan Sch?fflers towards electrification with intentions of rigorously supplanting biomass and its side effects on the environment and public health. However, the demand, trade and consumption of charcoal have persistently surpassed those of ‘modern’ alternatives even where electric grids are prevalent. Indeed, ch
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:00:41 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 13:46:04 | 只看該作者
s towards electrification with intentions of rigorously supplanting biomass and its side effects on the environment and public health. However, the demand, trade and consumption of charcoal have persistently surpassed those of ‘modern’ alternatives even where electric grids are prevalent. Indeed, ch
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:15:24 | 只看該作者
Inverse Probleme mit stochastisch modellierten MessdatenStochastische und nu
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:47:24 | 只看該作者
Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten978-3-662-66343-1
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:43:24 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:54:26 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-662-66343-1Inverse Probleme; Stochastik; Stochastische Modellierung; Optimierung; L?sung inverser Probleme
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