Sparse Grids and Applications - Miami 2016

Clayton G. Webster (Hrsg.), Jochen Garcke (Hrsg.), Guannan Zhang (Hrsg.), Dirk Pflüger (Hrsg.)

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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik

Beschreibung

Sparse grids are a popular tool for the numerical treatment of high-dimensional problems. Where classical numerical discretization schemes fail in more than three or four dimensions, sparse grids, in their different flavors, are frequently the method of choice.

This volume of LNCSE presents selected papers from the proceedings of the fourth workshop on sparse grids and applications, and demonstrates once again the importance of this numerical discretization scheme. The articles present recent advances in the numerical analysis of sparse grids in connection with a range of applications including computational chemistry, computational fluid dynamics, and big data analytics, to name but a few.

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Vladimir N. Kompanichenko

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Schlagwörter

efficient data structures and algorithms, uncertainty quantification, sparse grids, parameterized partial differential equations, high-dimensional approximation