Reduced Basis Methods for Partial Differential Equations: An Introduction (UNITEXT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2015-07-27, 2015
Serie: Buch 22 von 42 - UNITEXT
- Softcover
- Neu

Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes KönigreichChiron Media
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- Titel
- Reduced Basis Methods for Partial Differential Equations: An Introduction (UNITEXT)
- Autor
- Alfio Quarteroni, Andrea Manzoni, Federico Negri
- Verlag
- Springer 2015-07-27
- Erscheinungsjahr
- 2015
- Zustand
- New
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3319154303
- ISBN-13
- 9783319154305
- Serie
- Buch 22 von 42: UNITEXT
This book provides a basic introduction to reduced basis (RB) methods for problems involving the repeated solution of partial differential equations (PDEs) arising from engineering and applied sciences, such as PDEs depending on several parameters and PDE-constrained optimization.
The book presents a general mathematical formulation of RB methods, analyzes their fundamental theoretical properties, discusses the related algorithmic and implementation aspects, and highlights their built-in algebraic and geometric structures.
More specifically, the authors discuss alternative strategies for constructing accurate RB spaces using greedy algorithms and proper orthogonal decomposition techniques, investigate their approximation properties and analyze offline-online decomposition strategies aimed at the reduction of computational complexity. Furthermore, they carry out both a priori and a posteriori error analysis.
The whole mathematical presentation is made more stimulating by the use of representative examples of applicative interest in the context of both linear and nonlinear PDEs. Moreover, the inclusion of many pseudocodes allows the reader to easily implement the algorithms illustrated throughout the text. The book will be ideal for upper undergraduate students and, more generally, people interested in scientific computing.
All these pseudocodes are in fact implemented in a MATLAB package that is freely available at https://github.com/redbkit
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Über die Autorin bzw. den Autor
Prof. Alfio Quarteroni, Dr. Andrea Manzoni and Federico Negri - Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Lausanne, Switzerland.
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