Uncertainty Quantification de Christian Soize Format Broché

Uncertainty Quantification - Christian Soize

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Présentation Uncertainty Quantification de Christian Soize Format Broché
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Livre Sports - Christian Soize - 01/07/2018 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Christian Soize

Editeur : Springer International Publishing Ag

Langue : Anglais

Parution : 01/07/2018

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 352

Expédition : 534

Dimensions : 23.5 x 15.5 x 2.0

ISBN : 9783319853727

Résumé :

This book presents the fundamental notions and advanced mathematical tools in the stochastic modeling of uncertainties and their quantification for large-scale computational models in sciences and engineering. In particular, it focuses in parametric uncertainties, and non-parametric uncertainties with applications from the structural dynamics and vibroacoustics of complex mechanical systems, from micromechanics and multiscale mechanics of heterogeneous materials.

Resulting from a course developed by the author, the book begins with a description of the fundamental mathematical tools of probability and statistics that are directly useful for uncertainty quantification. It proceeds with a well carried out description of some basic and advanced methods for constructing stochastic models of uncertainties, paying particular attention to the problem of calibrating and identifying a stochastic model of uncertainty when experimental data is available.

This book is intended to be a graduate-level textbook for students as well as professionals interested in the theory, computation, and applications of risk and prediction in science and engineering fields.

...

Biographie:
Christian Soize is professor at Universite Paris-Est Marne-la-Valee. His research interests include stochastic modeling of uncertainties in computational mechanics, their propagation and their quantification....

Sommaire:
Fundamental Notions in Stochastic Modeling of Uncertainties and their Propagation in Computational Models.- Elements of Probability Theory.- Markov Process and Stochastic Differential Equation.- MCMC Methods for Generating Realizations and for Estimating the Mathematical Expectation of Nonlinear Mappings of Random Vectors.- Fundamental Probabilistic Tools for Stochastic Modeling of Uncertainties.- Brief Overview of Stochastic Solvers for the Propagation of Uncertainties.- Fundamental Tools for Statistical Inverse Problems.- Uncertainty Quantification in Computational Structural Dynamics and Vibroacoustics.- Robust Analysis with Respect to the Uncertainties for Analysis, Updating, Optimization, and Design.- Random Fields and Uncertainty Quantification in Solid Mechanics of Continuum Media....

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Uncertainty Quantification - Christian Soize

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