Analyticity and Sparsity in Uncertainty Quantification for PDEs with Gaussian Random Field Inputs
-
- Taschenbuch ausgewählt
- eBook
-
Sprache:Englisch
58,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
14.10.2023
Abbildungen
XV, 207 p.
Verlag
SpringerSeitenzahl
207
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/1,3 cm
Gewicht
347 g
Auflage
23001 Auflage 1st ed. 2023
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-031-38383-0
The present book develops the mathematical and numerical analysis of linear, elliptic and parabolic partial differential equations (PDEs) with coefficients whose logarithms are modelled as Gaussian random fields (GRFs), in polygonal and polyhedral physical domains. Both, forward and Bayesian inverse PDE problems subject to GRF priors are considered.
Adopting a pathwise, affine-parametric representation of the GRFs, turns the random PDEs into equivalent, countably-parametric, deterministic PDEs, with nonuniform ellipticity constants. A detailed sparsity analysis of Wiener-Hermite polynomial chaos expansions of the corresponding parametric PDE solution families by analytic continuation into the complex domain is developed, in corner- and edge-weighted function spaces on the physical domain.
The presented Algorithms and results are relevant for the mathematical analysis of many approximation methods for PDEs with GRF inputs, such as model order reduction, neural network and tensor-formatted surrogates of parametric solution families. They are expected to impact computational uncertainty quantification subject to GRF models of uncertainty in PDEs, and are of interest for researchers and graduate students in both, applied and computational mathematics, as well as in computational science and engineering.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice