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Livres sur le sujet « Inverse Model »

Auteur : Grafiati

Publié le 4 juin 2021

Mis à jour le 25 mai 2024

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1

Buljak, Vladimir. Inverse Analyses with Model Reduction. Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-22703-5.

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2

Jorge, Ariosto Bretanha, Carla Tatiana Mota Anflor, Guilherme Ferreira Gomes, and Sérgio Henrique da Silva Carneiro, eds. Model-based and Signal-Based Inverse Methods. Biblioteca Central da Universidade de Brasilia, 2022. http://dx.doi.org/10.4322/978-65-86503-71-5.

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3

Inverse problem theory: Methods for data fitting and model parameter estimation. Elsevier, 1987.

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4

Moreau, Madylam R., and SpringerLink (Online service), eds. Turbulence Nature and the Inverse Problem. Springer Netherlands, 2009.

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5

Inverse analyses with model reduction: Proper orthogonal decomposition in structural mechanics. Springer, 2012.

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6

Zhang, Huai-Min. Application of an inverse model in the community modeling effort results. Massachusetts Institute of Technology, Woods Hole Oceanographic Institution, Joint Program in Oceanography/Applied Ocean Science and Engineering, 1995.

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7

Rientjes, Thomas Henricus Maria. Inverse modelling of the rainfall-runoff relation: A multi objective model calibration approach. Delft University Press, 2004.

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8

Walter, Donald A. Use of inverse-modeling methods to improve ground-water-model calibration and evaluate model-prediction uncertainty, Camp Edwards, Cape Cod, Massachusetts. U.S. Geological Survey, 2008.

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9

Walter, Donald A. Use of inverse-modeling methods to improve ground-water-model calibration and evaluate model-prediction uncertainty, Camp Edwards, Cape Cod, Massachusetts. U.S. Geological Survey, 2008.

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10

Walter, Donald A. Use of inverse-modeling methods to improve ground-water-model calibration and evaluate model-prediction uncertainty, Camp Edwards, Cape Cod, Massachusetts. U.S. Geological Survey, 2008.

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11

International Seminar on Model Optimization in Exploration Geophysics (9th 1991 Berlin, Germany). Geophysical data interpretation by inverse modeling: Proceedings of the ninth International Seminar on Model Optimization in Exploration Geophysics, Berlin, 1991. Vieweg, 1993.

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12

International Mathematical Geophysics Seminar (8th 1990 Berlin). Theory and practice of geophysical data inversion: Proceedings of the 8th International Mathematical Geophysics Seminar on Model Optimization in Exploration Geophysics 1990. Vieweg, 1992.

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13

J, Nowak A., ed. Inverse thermal problems. Computational Mechanics Publications, 1995.

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14

R, Busby Henry, ed. Practical inverse analysis in engineering. CRC Press, 1997.

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15

Doicu, Adrian. Numerical regularization for atmospheric inverse problems. Springer, 2010.

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16

Sun, Ne-Zheng. Inverse problems in groundwater modeling. Kluwer Academic, 1994.

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17

1960-, Johnston Peter, ed. Computational inverse problems in electrocardiography. WIT, 2001.

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18

H, Thurber Clifford, and Borchers Brian, eds. Parameter estimation and inverse problems. Elsevier Academic Press, 2005.

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19

Seismic inverse Q filtering. Blackwell Pub., 2008.

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20

Klimek, Adam. Metody doskonalenia odwrotnych modeli diagnostycznych. Wydawn. Politechniki Śląskiej, 1999.

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21

Aster, Richard C. Parameter estimation and inverse problems. 2nd ed. Academic Press, 2012.

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22

Inverse anchorage technique in fixed orthodontic treatment. Quintessence Pub. Co., 1991.

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23

Wunsch, Carl. The ocean circulation inverse problem. Cambridge University Press, 1996.

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24

Jüri, Engelbrecht, and SpringerLink (Online service), eds. Microstructured Materials: Inverse Problems. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011.

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25

Kuramoto, Y. Dynamics of one-dimensional quantum systems: Inverse-square interaction models. Cambridge University Press, 2009.

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26

Kuramoto, Y. Dynamics of one-dimensional quantum systems: Inverse-square interaction models. Cambridge University Press, 2010.

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27

1929-, Kato Y., ed. Dynamics of one-dimensional quantum systems: Inverse-square interaction models. Cambridge University Press, 2009.

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28

Bakr, Mahmoud Ibrahim Mohamed. A stochastic inverse-management approach to groundwater quality problems. ITC, 2000.

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29

Inverse modeling of the ocean and atmosphere. Cambridge University Press, 2002.

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30

On the normal inverse Gaussian distribution in modeling volatility in the financial markets. D440istribution, Uppsala University Library, 2002.

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31

Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation. SIAM: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2004.

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32

Buljak, Vladimir. Inverse Analyses with Model Reduction: Proper Orthogonal Decomposition in Structural Mechanics. Springer, 2014.

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33

Tarantola, A. Inverse Problem Theory: Methods for Data Fitting and Model Parameter Estimation. Elsevier Science & Technology Books, 2013.

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34

Buljak, Vladimir. Inverse Analyses with Model Reduction: Proper Orthogonal Decomposition in Structural Mechanics. Springer, 2011.

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35

Hay, Robert J. Identification of robotic manipulators' inverse dynamics coefficients via model-based adaptive networks. 1998.

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36

Rientjes, Tom H. M. Inverse Modelling Of The Rainfall-runoff Relation: A Multi Objective Model Calibration Approach. Delft Univ Pr, 2004.

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37

Kopacz, Monika. Carbon monoxide source estimates: Multiple satellite datasets and high resolution adjoint inverse model. 2009.

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38

Fang, Fangxin, I. M. Navon, and C. C. Pain. Applications of Efficient POD Model Order Reduction to Direct and Inverse Problems of Fluid Dynamics. Taylor & Francis Group, 2021.

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39

Cheng, Russell. Examples of Embedded Distributions. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198505044.003.0006.

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Résumé :

This chapter gives examples of probability distributions that, in their conventional parametrization, contain embedded models. Embeddedness is not intrinsic but depends on the parametrization. The simplest way to reveal and remove embeddedness is to reparametrize and make the log-likelihood, L, expandable as a Maclaurin series of one parameter, α‎: L = L0 + L1α‎ + L2α‎2 + … with L0 the log-likelihood of the embedded model hidden in the original parametrization. The quantity L1, rescaled using the information matrix, is the score statistic which can be used for formally comparing the original a

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40

Horing, Norman J. Morgenstern. Random Phase Approximation Plasma Phenomenology, Semiclassical and Hydrodynamic Models; Electrodynamics. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198791942.003.0010.

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Résumé :

Chapter 10 reviews both homogeneous and inhomogeneous quantum plasma dielectric response phenomenology starting with the RPA polarizability ring diagram in terms of thermal Green’s functions, also energy eigenfunctions. The homogeneous dynamic, non-local inverse dielectric screening functions (K) are exhibited for 3D, 2D, and 1D, encompassing the non-local plasmon spectra and static shielding (e.g. Friedel oscillations and Debye-Thomas-Fermi shielding). The role of a quantizing magnetic field in K is reviewed. Analytically simpler models are described: the semiclassical and classical limits an

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41

Eckle, Hans-Peter. Models of Quantum Matter. Oxford University Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780199678839.001.0001.

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Résumé :

This book focuses on the theory of quantum matter, strongly interacting systems of quantum many–particle physics, particularly on their study using exactly solvable and quantum integrable models with Bethe ansatz methods. Part 1 explores the fundamental methods of statistical physics and quantum many–particle physics required for an understanding of quantum matter. It also presents a selection of the most important model systems to describe quantum matter ranging from the Hubbard model of condensed matter physics to the Rabi model of quantum optics. The remaining five parts of the book examine

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42

Nakamura, Gen. Inverse Modeling: An Introduction. Iop Publishing Ltd, 2016.

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43

Armstrong, D., and K. Narayan. Groundwater Processes and Modelling - Part 6. CSIRO Publishing, 1998. http://dx.doi.org/10.1071/9780643105386.

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Résumé :

This booklet outlines the properties of geological materials which enable them to accept, store and transmit groundwater, together with a description of the principal types of aquifer which are commonly found to occur in the field. Sources of groundwater are described in order to provide an understanding of the hydrogeological modelling exercise. The governing equations for steady state and non-steady state (transient) groundwater flow, are presented together with a brief overview of a range of modelling techniques, including both analytical and numerical models, the use of diffuse recharge as

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44

Busby, Henry R., and David M. Trujillo. Practical Inverse Analysis in Engineering. Taylor & Francis Group, 1997.

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45

P-Vector Inverse Method. Springer, 2006.

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46

Doicu, Adrian, Thomas Trautmann, and Franz Schreier. Numerical Regularization for Atmospheric Inverse Problems. Springer, 2014.

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47

Sawada, Tadamasa, Yunfeng Li, and Zygmunt Pizlo. Shape Perception. Edited by Jerome R. Busemeyer, Zheng Wang, James T. Townsend, and Ami Eidels. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199957996.013.12.

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Résumé :

This chapter provides a review of topics and concepts that are necessary to study and understand 3D shape perception. This includes group theory and their invariants; model-based invariants; Euclidean, affine, and projective geometry; symmetry; inverse problems; simplicity principle; Fechnerian psychophysics; regularization theory; Bayesian inference; shape constancy and shape veridicality; shape recovery; perspective and orthographic projections; camera models; as well as definitions of shape. All concepts are defined and illustrated, and the reader is provided with references providing mathe

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48

Aster, Richard C., Clifford H. Thurber, and Brian Borchers. Parameter Estimation and Inverse Problems. Elsevier, 2018.

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49

Aster, Richard C., Clifford H. Thurber, and Brian Borchers. Parameter Estimation and Inverse Problems. Elsevier Science & Technology Books, 2016.

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50

Parameter estimation and inverse problems. Elsevier, 2019.

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