Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The need to quantify and characterise uncertainties arising in mathematical models with unknown parameters leads to the rapidly evolving field of uncertainty quantification. This book provides readers with the concepts, theory, and algorithms necessary to quantify input and response uncertainties for simulation models. It covers concepts from probability and statistics such as parameter selection techniques, frequentist and Bayesian model calibration, propagation of uncertainties, quantification of model discrepancy, and sensitivity analysis. The book goes on to explore applications and open problems from a wide array of disciplines, particularly those such as climate science, hydrology, and nuclear power where uncertainty quantification is crucial for both scientific understanding and public policy. An accompanying web page provides data used in the exercises and other supplementary material. The text is intended as a coursebook for advanced undergraduates and above, and as a resource for researchers in mathematics, statistics, operations research, science, and engineering.