Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten (PDF)
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Um den ganzen Weg von der theoretischen Analyse bis zur effizienten numerischen Lösung inverser Probleme aufzeigen zu können, wird die Besprechung mathematischer Grundlagen gegenüber Standardtexten um die Einbeziehung von Themen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, der Approximation mit Wavelets und dünnen Gittern sowie der globalen Optimierung wesentlich erweitert.
Für eine Reihe von repräsentativen Anwendungsfällen aus den Bereichen Mobilfunk, Medizintechnik oder Geophysik werden die jeweiligen, zumeist nichtlinearen Probleme mathematisch präzisiert, eingehend analysiert und rechnerisch gelöst.
Das Buch ist zum Selbststudium für Mathematiker und für mathematisch interessierte Ingenieure und Naturwissenschaftler geeignet.
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.
- Autoren: Mathias Richter , Stefan Schäffler
- 2022, 1. Aufl. 2022, 289 Seiten, Deutsch
- Verlag: Springer Berlin Heidelberg
- ISBN-10: 3662663430
- ISBN-13: 9783662663431
- Erscheinungsdatum: 30.11.2022
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