KI-Beratung Beta
Vor Ort
Merkzettel Warenkorb
  • Produktbild: Sparse Grids and Applications - Stuttgart 2014
  • Produktbild: Sparse Grids and Applications - Stuttgart 2014
Band 109

Sparse Grids and Applications - Stuttgart 2014

Aus der Reihe Lecture Notes in Computational Science and Engineering

98,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.04.2018

Abbildungen

VIII, 336 p. 85 illus., 24 illus. in color.

Herausgeber

Jochen Garcke + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

336

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2 cm

Gewicht

534 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2016

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-80309-8

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.04.2018

Abbildungen

VIII, 336 p. 85 illus., 24 illus. in color.

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

336

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2 cm

Gewicht

534 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 2016

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-80309-8

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Europaplatz 3
69115 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Schenken Sie Ihren alten Schätzen ein zweites Leben und erhalten Sie dafür eine Thalia Geschenkkarte.

Jetzt verkaufen
Jetzt verkaufen

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)
  • Produktbild: Sparse Grids and Applications - Stuttgart 2014
  • Produktbild: Sparse Grids and Applications - Stuttgart 2014
  • Peng Chen and Christoph Schwab: Adaptive Sparse Grid Model Order Reduction for Fast Bayesian Estimation and Inversion.- Fabian Franzelin and Dirk Pflüger: From Data to Uncertainty: An E_cient Integrated Data-Driven Sparse Grid Approach to Propagate Uncertainty.- Helmut Harbrecht and Michael Peters: Combination Technique Based Second Moment Analysis for Elliptic PDEs on Random Domains.- Brendan Harding: Adaptive sparse grids and extrapolation techniques.- Philipp Hupp and Riko Jacob: A Cache-Optimal Alternative to the Unidirectional Hierarchization Algorithm.- Valeriy Khakhutskyy and Markus Hegland: Spatially-Dimension- Adaptive Sparse Grids for Online Learning.- Katharina Kormann and Eric Sonnendrücker: Sparse Grids for the Vlasov–Poisson Equation.- Fabio Nobile, Lorenzo Tamellini, Francesco Tesei and Raul Tempone: An Adaptive Sparse Grid Algorithm for Elliptic PDEs with Lognormal Diffusion Coefficient.- David Pfander, Alexander Heinecke, and Dirk Pflüger: A New Subspace-Based Algorithm for E_cient Spatially Adaptive Sparse Grid Regression, Classification and Multi- Evaluation.- Sharif Rahman, Xuchun Ren, and Vaibhav Yadav: High-Dimensional Stochastic Design Optimization by Adaptive-Sparse Polynomial Dimensional Decomposition.- Jie Shen, Yingwei Wang, and Haijun Yu: E_cient Spectral-Element Methods for the Electronic Schrödinger Equation.- Hoang Tran, Clayton G. Webster, and Guannan Zhang: A Sparse Grid Method for Bayesian Uncertainty Quantification with Application to Large Eddy Simulation Turbulence Models.- Julian Valentin and Dirk Pflüger: Hierarchical Gradient-Based Optimization with BSplines on Sparse Grids.