Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten (eBook)
XVI, 289 Seiten
Springer Berlin Heidelberg (Verlag)
978-3-662-66343-1 (ISBN)
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 von Themen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, der Approximation mit Wavelets und dünnen Gittern sowie der globalen Optimierung wesentlich erweitert.
Für eine Reihe von repräsentativen Anwendungsfällen aus den Bereichen Mobilfunk, Medizintechnik oder Geophysik werden die jeweiligen, zumeist nichtlinearen Probleme mathematisch präzisiert, eingehend analysiert und rechnerisch gelöst.
Das Buch ist zum Selbststudium für Mathematiker und für mathematisch interessierte Ingenieure und Naturwissenschaftler geeignet.Univ.-Prof. Dr. Mathias Richter, 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.
Erscheint lt. Verlag | 30.11.2022 |
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Zusatzinfo | XVI, 289 S. 70 Abb., 30 Abb. in Farbe. |
Sprache | deutsch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Schlagworte | Inverse Probleme • Lösung inverser Probleme • Optimierung • Stochastik • Stochastische Modellierung |
ISBN-10 | 3-662-66343-0 / 3662663430 |
ISBN-13 | 978-3-662-66343-1 / 9783662663431 |
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