Reduction, Approximation, Machine Learning, Surrogates, Emulators and Simulators
Langue : anglais
Edité par Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland Jun 2024, 2024
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- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume is focused on the review of recent algorithmic and mathematical advances and the development of new research directions for Mathematical Model Approximations via RAMSES (Reduced order models, Approximation theory, Machine learning, Surrogates, Emulators, Simulators) in the setting of parametrized partial differential equations also with sparse and noisy data in high-dimensional parameter spaces. The book is a valuable resource for researchers, as well as masters and Ph.D students. 272 pp. Englisch.
N° de réf. du vendeur 9783031550591
- Titre
- Reduction, Approximation, Machine Learning, Surrogates, Emulators and Simulators
- Auteur
- Gianluigi Rozza
- Éditeur
- Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland Jun 2024
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031550595
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031550591
- Poids de l'article
- 626 grammes
- Dimensions
- 241x160x20 mm
This volume is focused on the review of recent algorithmic and mathematical advances and the development of new research directions for Mathematical Model Approximations via RAMSES (Reduced order models, Approximation theory, Machine learning, Surrogates, Emulators, Simulators) in the setting of parametrized partial differential equations also with sparse and noisy data in high-dimensional parameter spaces.
The book is a valuable resource for researchers, as well as masters and Ph.D students.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Marta D'Elia is a Principal Scientist at Pasteur Labs and an Adjunct Professor at Stanford University (ICME). She previously worked at Meta as a Research Scientist and at Sandia National Laboratories (NM and CA) as a Principal Member of the Technical Staff. She holds a PhD in Applied Mathematics from Emory University. As a computational scientist, her work deals with the design and analysis of machine-learning models and data-driven algorithms for the simulation of complex, multiscale and multiphysics problems. In addition, she is an expert in nonlocal modeling and simulation, optimization, and uncertainty quantification.
Max Gunzburger is the Robert Lawton and Marie Krafft Emeritus Professor and Founding Chair of the Department of Scientific Computing at Florida State University and is currently a Senior Researcher at the University of Texas at Austin. His research interests spans the areas of numerical analysis, uncertainty quantification, nonlocal modeling, optimization and control, computational geometry, and partial differential equations with applications in diverse areas including fluid and solid mechanics, climate, materials, subsurface flows, image processing, diffusion processes, superconductivity, acoustics, and electromagnetics.
Gianluigi Rozza received his Ph.D. in Applied Mathematics at EPF Lausanne, Switzerland, in 2006 and he is currently full professor in Numerical Analysis and Scientific Computing at SISSA, Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati, Trieste, Italy, where he coordinated SISSA mathLab. His research focuses on reduced order methods in computational mechanics, including uncertainty quantification, automatic learning, optimal control, inverse problems and emerging technologies like digital twin in industry.
Giovanni Stabile is assistant professor (RTD-B) in numerical analysis at the Department of Pure and Applied Sciences, Universityof Urbino, Italy. From 2016 to 2022, he was assistant professor (RTD-A) and previously postDoc at SISSA, in Trieste, Italy. He received his Ph.D. in 2016 from a joint Ph.D. school between the TU Braunschweig in Germany and the University of Florence in Italy. He is recipient of the ERC Starting Grant "Data Aware efficient models of the urbaN microclimaTE (DANTE)".
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Informations concernant le droit de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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