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Uncertainty Quantification using R, Fachbücher von Eduardo Souza de CursiDas Buch "Uncertainty Quantification using R" bietet eine fundierte und praxisnahe Einführung in die Techniken der Unsicherheitsquantifizierung. Es richtet sich an Studierende, Fachleute und Forscher, die sich mit den Methoden der Unsicherheitsquantifizierung im Rahmen der Operations Research und mathematischen Programmierung beschäftigen möchten. Die Inhalte sind so gestaltet, dass sie sowohl mathematische Argumente als auch praktische Anwendungen umfassen, wobei der Fokus auf der Lösung komplexer Probleme mit R und Python liegt. Die Leser werden in die Lage versetzt, mittelgrosse Probleme zu lösen, indem sie die im Text dargestellten Beispiele nutzen. Die Kombination aus theoretischer Strenge und praktischen Anwendungen macht dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit angewandter Wahrscheinlichkeit und Optimierungstechniken auseinandersetzen.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Informat (Englisch, Softcover, Fabian Guignard) (56937467)Springer On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Informat (Englisch, Softcover, Fabian Guignard) (56937467)160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Uncertainty Quantification, Fachbücher von Christian Soize
Das Buch "Uncertainty Quantification" von Christian Soize bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen mathematischen Werkzeuge zur stochastischen Modellierung von Unsicherheiten. Es richtet sich an Studierende und Fachleute, die sich mit der Theorie, Berechnung und Anwendung von Risiko- und Vorhersagemethoden in den Wissenschaften und Ingenieurwesen beschäftigen. Der Inhalt umfasst sowohl parametrische als auch nicht-parametrische Unsicherheiten und behandelt deren Anwendungen in Bereichen wie der strukturellen Dynamik und Vibroakustik komplexer mechanischer Systeme sowie in der Mikromechanik und multiskalaren Mechanik heterogener Materialien. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden mathematischen Werkzeuge der Wahrscheinlichkeit und Statistik, die für die Quantifizierung von Unsicherheiten nützlich sind, und führt dann zu grundlegenden und fortgeschrittenen Methoden zur Konstruktion stochastischer Modelle. Besonderes Augenmerk wird auf die Kalibrierung und Identifizierung stochastischer Modelle gelegt, insbesondere wenn experimentelle Daten zur Verfügung stehen.
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