Inverse Linear Problems On Hilbert Space And Their Krylov Solvability de Alessandro Michelangeli Format Broché

Inverse Linear Problems on Hilbert Space and their Krylov Solvability - Alessandro Michelangeli

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Livre Littérature Générale - Alessandro Michelangeli - 01/02/2023 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Alessandro Michelangeli - Noè Angelo Caruso

Editeur : Springer International Publishing Ag

Langue : Anglais

Parution : 01/02/2023

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 152

Expédition : 242

Dimensions : 23.5 x 15.5 x 0.9

ISBN : 9783030881610

Biographie:

No? Angelo Caruso is a postdoctoral researcher at the Gran Sasso Science Institute (GSSI) in L'Aquila, and a recent PhD graduate in Mathematical Analysis, Modelling and Applications from the International School of Advanced Studies (SISSA) in Trieste. His research interests are in operator theory and abstract approximation theory, taking inspiration from topics in theoretical numerical analysis with a particular emphasis on underlying functional analytic aspects. ?Alessandro Michelangeli is the Alexander von Humboldt Experienced Researcher at the Institute for Applied Mathematics and the Hausdorff Center for Mathematics, University of Bonn. After obtaining his PhD in mathematical physics from SISSA, Trieste, he was a post-doc and then assistant professor at Ludwig Maximilians University, Munich (2007-2015). He has held numerous other post-doctoral and visiting positions, including at Cambridge University, SISSA, and CIRM (Trento). His research focuses on mathematical methods in physics, and the rigorous operator-theoretic understanding of numerical algorithms. In 2017 he was awarded the Alexander Vasiliev Award for an outstanding paper published in Analysis and Mathematical Physics.

...

Sommaire:
Introduction and motivation.- Krylov solvability of bounded linear inverse problems.- An analysis of conjugate-gradient based methods with unbounded operators.- Krylov solvability of unbounded inverse problems.- Krylov solvability in a perturbative framework.- Outlook on general projection methods and weaker convergence.- References.- Index.

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