Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten: Stochastische und numerische Methoden der Diskretisierung und Optimierung
Author:   Mathias Richter ,  Stefan Schäffler
Publisher:   Springer Fachmedien Wiesbaden
Edition:   1. Aufl. 2022
ISBN:  

9783662663424


Pages:   289
Publication Date:   01 December 2022
Format:   Paperback
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Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten: Stochastische und numerische Methoden der Diskretisierung und Optimierung


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Overview

Full Product Details

Author:   Mathias Richter ,  Stefan Schäffler
Publisher:   Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint:   Springer Spektrum
Edition:   1. Aufl. 2022
Weight:   0.474kg
ISBN:  

9783662663424


ISBN 10:   3662663422
Pages:   289
Publication Date:   01 December 2022
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
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Language:   German

Table of Contents

1 ​Grundlagen.- 2 Analyse inverser Probleme.- 3 Numerische Realisierung in Anwendungsfällen. 

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Author Information

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. Univ.-Prof. Dr. Dr. Stefan Schäffler, Studium Mathematik TU München 1981–1986, Promotion Mathematik 1988, Habilitation Mathematik 1995, Promotion Elektrotechnik und Informationstechnik 1997 (alles TU München), 1997–2000 Senior Principal Research Scientist bei der SIEMENS AG (1998–2000 in Teilzeit), 1998–2000 Professor für Angewandte Mathematik (C3) in Erlangen, seit Dez. 2000 Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, Professur für Mathematik und Operations Research.

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