
Daniel Sanz-Alonso (University of Chicago)Andrew Stuart (California Institute of Technology)Armeen Taeb (University of Washington)
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Inverse Problems and Data Assimilation
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This concise introduction covers inverse problems and data assimilation, before exploring their inter-relations. Suitable for both classroom teaching and self-guided study, it is aimed at advanced undergraduates and beginning graduate students in mathematical sciences, together with researchers in science and engineering.
Daniel Sanz-Alonso is Assistant Professor in the Committee on Computational and Applied Mathematics within the Department of Statistics at the University of Chicago. His contributions to inverse problems and data assimilation have been recognized with a José Luis Rubio de Francia prize and an NSF CAREER award.
Produktbeschreibung
- London Mathematical Society Student Texts
- Verlag: Cambridge University Press
- Seitenzahl: 221
- Erscheinungstermin: 10. August 2023
- Englisch
- Abmessung: 226mm x 150mm x 14mm
- Gewicht: 346g
- ISBN-13: 9781009414296
- ISBN-10: 1009414291
- Artikelnr.: 68271008
Herstellerkennzeichnung
Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
gpsr@libri.de
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