| 书目名称 | Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten |
| 副标题 | Stochastische und nu |
| 编辑 | Mathias Richter,Stefan Schäffler |
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| 概述 | In sich abgeschlossene Darstellung der zur Lösung inverser Probleme notwendigen Kenntnisse.Enthält eine Reihe von repräsentativen Anwendungsfällen aus verschiedenen Bereichen.Zum Selbststudium für Mat |
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| 描述 | 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..Um den ganzen Weg von der theoretischen Analyse bis zur effizienten numerischen Lösung inverser Probleme aufzeigen zu können, wird die Besprechung mathematischer Grundlagen gegenüber Standardtexten um die Einbeziehung |
| 出版日期 | Book 2022 |
| 关键词 | Inverse Probleme; Stochastik; Stochastische Modellierung; Optimierung; Lösung inverser Probleme |
| 版次 | 1 |
| doi | https://doi.org/10.1007/978-3-662-66343-1 |
| isbn_softcover | 978-3-662-66342-4 |
| isbn_ebook | 978-3-662-66343-1 |
| copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei |
发表于 2025-3-21 18:20:39
