Model Order Reduction Volume 2: Snapshot-Based

1. Auflage 2020
ISBN: 978-3-11-067140-7
Verlag: De Gruyter

Buch, Englisch, 348 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 240 mm, Gewicht: 829 g

Reihe: Model order reduction

An increasing complexity of models used to predict real-world systems leads to the need for algorithms to replace complex models with far simpler ones, while preserving the accuracy of the predictions. This two-volume handbook covers methods as well as applications. This second volume focuses on applications in engineering, biomedical engineering, computational physics and computer science.

Autoren/Hrsg.

Benner, Peter

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Mathematische Modellierung
• Naturwissenschaften Physik Physik Allgemein Theoretische Physik, Mathematische Physik, Computerphysik
• Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Nachrichten- und Kommunikationstechnik Regelungstechnik
• Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Medizintechnik, Biomedizintechnik, Medizinische Werkstoffe
• Technische Wissenschaften Sonstige Technologien | Angewandte Technik Medizintechnik, Biomedizintechnik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Berechenbarkeitstheorie, Komplexitätstheorie
• Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Numerische Mathematik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Professionelle Anwendung Computersimulation & Modelle, 3-D Graphik
• Technische Wissenschaften Technik Allgemein Modellierung & Simulation

Über Autor(innen)

Benner, MPI, GE; Grivet-T., POLITO, Quarteroni, Politec., Rozza, SISSA, IT; Schilders, TU Eind., NE; Silveira, INESC-ID, PT