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  Low-Rank Eigenvector Compression of Posterior Covariance Matrices for Linear Gaussian Inverse Problems

Benner, P., Qiu, Y., & Stoll, M. (2018). Low-Rank Eigenvector Compression of Posterior Covariance Matrices for Linear Gaussian Inverse Problems. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 6(2), 965-989. doi:10.1137/17M1121342.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: http://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-2E2A-F Versions-Permalink: http://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-B9A1-8
Genre: Zeitschriftenartikel

Dateien

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:
benner_2474802.pdf (Verlagsversion), 2MB
Name:
benner_2474802.pdf
Beschreibung:
-
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
© 2018, Society for Industrial and Applied Mathematics. This publication is with permission of the rights owner freely accessible on MPG.PuRe.
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Benner, Peter1, Autor              
Qiu, Yue1, Autor              
Stoll, Martin2, Autor              
Affiliations:
1Computational Methods in Systems and Control Theory, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society, ou_1738141              
2Numerical Linear Algebra for Dynamical Systems, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society, ou_1832293              

Inhalt

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Schlagwörter: Mathematics, Numerical Analysis, math.NA
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2018
 Publikationsstatus: Im Druck veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1137/17M1121342
arXiv: 1703.05638
URI: http://arxiv.org/abs/1703.05638
Anderer: data_escidoc:2474802
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 6 (2) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 965 - 989 Identifikator: -