| 1. |
Johnson, Alicia A.: Bayes rules! : an introduction to Bayesian modeling / Alicia A. Johnson, Miles Ott, Mine Dogucu. - First edition. -
Boca Raton ; London ; New York: CRC Press, 2022. - 1 Online-Ressource (xxi, 521 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-1-000-52956-2
(Chapman & Hall/CRC texts in statistical science)
 Online-Ressource |
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| 2. |
Harbrecht, Helmut: Algorithmische Mathematik : Graphen, Numerik und Probabilistik / Helmut Harbrecht, Michael Multerer. -
Berlin: Springer Spektrum, 2022.. - 1 Online-Ressource (XIV, 474 Seiten), ISBN 978-3-642-41952-2
(Springer eBook Collection)
DOI: 10.1007/978-3-642-41952-2
Online-Ressource |
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| 3. |
Mitsotakis, Dimitrios: Computational mathematics : an introduction to numerical analysis and scientific computing with Python / Dimitrios Mitsotakis. - First edition. -
Boca Raton ; London ; New York: CRC Press, 2023. - 1 Online-Ressource (xvii, 508 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-1-003-28729-2
(Advances in applied mathematics)
DOI: 10.1201/9781003287292
Online-Ressource |
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| 4. |
Ooi, Melanie Po-Leen: Analytical evaluation of uncertainty propagation for probabilistic design optimisation / Melanie Po-Leen Ooi, Arvind Rajan, Ye Chow Kuang, Serge Demidenko. -
Bristol: IOP Publishing, [2023]. - 1 Band, verschiedene Seitenzählungen : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-0-7503-4929-1
 Buch/keine Angabe |
Signatur: UBN/SK 840 O59
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| 5. |
Dũng, Dinh: Analyticity and sparsity in uncertainty quantification for PDEs with Gaussian random field inputs / Dinh Dũng, Van Kien Nguyen, Chistoph Schwab, Jakob Zech. -
Cham: Springer, [2023]. - xv, 205 Seiten, ISBN 978-3-031-38383-0
(Lecture notes in mathematics ; volume 2334)
DOI: 10.1007/978-3-031-38384-7
Buch/keine Angabe |
Präsenznutzung
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| 6. |
Trails in Kinetic Theory : Foundational Aspects and Numerical Methods / edited by Giacomo Albi, Sara Merino-Aceituno, Alessia Nota, Mattia Zanella. - 1st ed. 2021.. -
Cham: Springer International Publishing, 2021.. - 1 Online-Ressource(XIV, 251 p. 61 illus., 42 illus. in color.), ISBN 978-3-030-67104-4
(SEMA SIMAI Springer Series ; 25)
DOI: 10.1007/978-3-030-67104-4
Online-Ressource |
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| 7. |
Hanada, Masanori: MCMC from Scratch : a practical introduction to Markov Chain Monte Carlo / Masanori Hanada, So Matsuura. -
Singapore: Springer, 2022. - 1 Online-Ressource (IX, 194 Seiten), ISBN 978-981-19-2715-7
(Springer eBook Collection)
DOI: 10.1007/978-981-19-2715-7
Online-Ressource |
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| 8. |
Kaipio, Jari: Statistical and computational inverse problems / Jari Kaipio; Erkki Somersalo. -
New York, NY ; [Heidelberg]: Springer, 2005. - XVI, 339 Seiten : Illustrationen, grafische Darstellungen, ISBN 978-0-387-22073-4
(Applied mathematical sciences ; volume 160)
Buch/keine Angabe  Inhaltsverzeichnis: 1, 2 |
Präsenznutzung
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| 9. |
Johannes, Jan: Verallgemeinerte Maximum-Likelihood-Methoden und der selbstinformative Grenzwert / von Jan Johannes, 2002. - II, 91 S.
Buch/keine Angabe |
Bibliographieeintrag
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| 10. |
Datta, Gauri Sankar: Probability matching priors : higher order asymptotics / Gauri Sankar Datta; Rahul Mukerjee. -
New York ; Berlin ; Heidelberg [u.a.]: Springer, 2004. - X, 127 S, ISBN 978-0-387-20329-4
(Lecture notes in statistics ; 178)
Buch/keine Angabe Inhaltsverzeichnis: 1, 2 |
Präsenznutzung
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| 11. |
Dahmen, Wolfgang: Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler : Methoden, Konzepte, Matlab-Demos, E-Learning / Wolfgang Dahmen, Arnold Reusken. - 3., vollständig überarbeitete Auflage. -
Berlin ; [Heidelberg]: Springer Spektrum, [2022]. - 1 Online-Ressource (XVIII, 643 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-3-662-65181-0
(Springer eBook Collection)
DOI: 10.1007/978-3-662-65181-0
Online-Ressource |
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| 12. |
Numerical Geometry, Grid Generation and Scientific Computing : Proceedings of the 10th International Conference, NUMGRID 2020 / / edited by Vladimir A. Garanzha, Lennard Kamenski, Hang Si. -
Cham: Springer, 2021. - 1 Online-Ressource (XX, 417 p. 183 illus., 125 illus. in color.), ISBN 978-3-030-76798-3
(Lecture Notes in Computational Science and Engineering ; 143)
(Springer eBook Collection)
DOI: 10.1007/978-3-030-76798-3
Online-Ressource |
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| 13. |
Carlin, Bradley P.: Bayes and empirical Bayes methods for data analysis / Bradley P. Carlin and Thomas A. Louis. - CRC Press reprint. -
Boca Raton [u.a.]: Chapman & Hall/CRC, 1998. - XVI, 399 S : Ill., graph. Darst, ISBN 978-0-412-05611-6
(Monographs on statistics and applied probability ; 69)
Buch/keine Angabe |
Präsenznutzung
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| 14. |
Recent Trends in Mathematical Modeling and High Performance Computing : M3HPCST-2020, Ghaziabad, India, January 9-11, 2020 / edited by Vinai K. Singh, Yaroslav D. Sergeyev, Andreas Fischer. -
Cham: Birkhäuser, 2021. - 1 Online-Ressource (XVI, 441 p. 150 illus., 111 illus. in color.), ISBN 978-3-030-68281-1
(Trends in Mathematics)
(Springer eBook Collection)
DOI: 10.1007/978-3-030-68281-1
Online-Ressource |
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| 15. |
Mazur, Johanna: Bayesian inference of gene regulatory networks : from parameter estimation to experimental design / Johanna Mazur, 2012. - Online-Ressource (XXIII, 228 S.)
DOI: 10.11588/heidok.00013658
Online-Ressource |
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| 16. |
Mazur, Johanna: Bayesian inference of gene regulatory networks : from parameter estimation to experimental design / vorgelegt von Johanna Mazur, 2012. - XXIII, 228 S. : Ill., graph. Darst.
Buch/keine Angabe |
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| 17. |
Slater, Mel: Bayesian methods in statistics : from concepts to practice / Mel Slater. -
Los Angeles: Sage, [2022]. - xxvii, 239 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-1-5297-6861-9
Buch/keine Angabe |
Signatur: UBN/SK 830 S631
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| 18. |
High performance computing and artificial intelligence for geosciences / editors Yuzhu Wang, Jinrong Jiang, Yangang Wang. -
Basel: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2023. - 1 Online-Ressource (vii, 178 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, Karten, ISBN 978-3-0365-8181-1
Online-Ressource |
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| 19. |
Heintel, Markus: Computerintensive Bayes-Schätzungen in Fehler-in-den-Variablen-Modellen / von Markus Heintel. -
Stuttgart: Lucius und Lucius, 1999. - XII, 209 S., ISBN 978-3-8282-0099-9
Buch/keine Angabe |
Signatur: UBN/QH 234 H471
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| 20. |
Choromskij, Boris N.: Tensor numerical methods in scientific computing / Boris N. Khoromskij. -
Berlin ; Munich ; Boston: De Gruyter, [2018]. - X, 369 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-3-11-037013-3
(Radon series on computational and applied mathematics ; volume 19)
DOI: 10.1515/9783110365917
Buch/keine Angabe |
Signatur: LN-U 10-18719
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