Leseprobe
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Model Reduction of Parametrized Systems
Peter Benner (Hrsg.), Mario Ohlberger (Hrsg.), Gianluigi Rozza (Hrsg.), Anthony Patera (Hrsg.), Karsten Urban (Hrsg.)
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Springer International Publishing 
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik
Beschreibung
The special volume offers a global guide to new concepts and approaches concerning the following topics: reduced basis methods, proper orthogonal decomposition, proper generalized decomposition, approximation theory related to model reduction, learning theory and compressed sensing, stochastic and high-dimensional problems, system-theoretic methods, nonlinear model reduction, reduction of coupled problems/multiphysics, optimization and optimal control, state estimation and control, reduced order models and domain decomposition methods, Krylov-subspace and interpolatory methods, and applications to real industrial and complex problems.
The book represents the state of the art in the development of reduced order methods. It contains contributions from internationally respected experts, guaranteeing a wide range of expertise and topics. Further, it reflects an important effor
t, carried out over the last 12 years, to build a growing research community in this field.Though not a textbook, some of the chapters can be used as reference materials or lecture notes for classes and tutorials (doctoral schools, master classes).
Kundenbewertungen
Model order reduction, Offline-Online computing, Reduced order methods, partial differential equations, Parametrized systems held by PDEs, Reduced order modeling