Multiscale Modeling (eBook)
XII, 245 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-0-387-70898-0 (ISBN)
This highly useful book contains methodology for the analysis of data that arise from multiscale processes. It brings together a number of recent developments and makes them accessible to a wider audience. Taking a Bayesian approach allows for full accounting of uncertainty, and also addresses the delicate issue of uncertainty at multiple scales. These methods can handle different amounts of prior knowledge at different scales, as often occurs in practice.
A wide variety of processes occur on multiple scales, either naturally or as a consequence of measurement. This book contains methodology for the analysis of data that arise from such multiscale processes. The book brings together a number of recent developments and makes them accessible to a wider audience. Taking a Bayesian approach allows for full accounting of uncertainty, and also addresses the delicate issue of uncertainty at multiple scales. The Bayesian approach also facilitates the use of knowledge from prior experience or data, and these methods can handle different amounts of prior knowledge at different scales, as often occurs in practice.
Preface 7
Contents 9
Part I Introduction 13
1 Introduction 14
2 Models for Spatial Data 17
3 Illustrative Example 26
Part II Convolutions and Wavelets 29
4 Convolution Methods 32
5 Wavelet Methods 46
Part III Explicit Multiscale Models 61
6 Overview of Explicit Multiscale Models 62
7 Gaussian Multiscale Models on Trees 67
8 Hidden Markov Models on Trees 82
9 Mass-Balanced Multiscale Models on Trees 90
10 Multiscale Random Fields 100
11 Multiscale Time Series 116
12 Change of Support Models 147
Part IV Implicit Multiscale Models 155
13 Implicit Computationally Linked Model Overview 156
14 Metropolis-Coupled Methods 165
15 Genetic Algorithms 178
Part V Case Studies 192
16 Soil Permeability Estimation 193
17 Single Photon Emission Computed Tomography Example 211
18 Conclusions 220
References 222
Index 239
| Erscheint lt. Verlag | 17.7.2007 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Springer Series in Statistics |
| Zusatzinfo | XII, 245 p. |
| Verlagsort | New York |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Grafik / Design ► Digitale Bildverarbeitung |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
| Naturwissenschaften ► Geowissenschaften ► Geografie / Kartografie | |
| Technik | |
| Wirtschaft ► Volkswirtschaftslehre ► Ökonometrie | |
| Schlagworte | Aggregation • Bayesian analysis • Bayesian Statistics • Computed tomography (CT) • geographic data • Image Analysis • Model • Modeling • Monte Carlo • multiresolution modeling • Multiscale Analysis • Statistics • Time Series |
| ISBN-10 | 0-387-70898-7 / 0387708987 |
| ISBN-13 | 978-0-387-70898-0 / 9780387708980 |
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