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State-discrete probabilistic methods for partial differential equations.

Zustandsdiskrete probabilistische Methoden für partielle Differentialgleichungen.

München, Technische Universität, Fakultät für Mathematik, Diss., 2014, 144 S.
Publ. Version/Full Text Volltext
The thesis introduces a modeling and simulation framework, which meets two practical requirements. First, it respects the uncertainty of imprecise models and related data. Second, it follows users’ demand for efficient computation of coarse-grained information about risk levels instead of slow evaluation of precise statements. The framework is designed to allow for easy integration of measurement data and to be scalable to large technical systems. It is tested in several water grid applications.
Die Arbeit führt einen Modellierungs- und Simulationsansatz ein, der zwei Anforderungen aus der Praxis gerecht wird. Zum einen berücksichtigt er die Ungenauigkeit von Modellen und die oft unsichere Datenlage. Zum anderen nimmt er Nutzerwünsche nach effizienter Berechnung grobkörniger Informationen im Sinne von Risikoklassen anstelle von präziser und dafür langsamer Evaluierung ernst. Mit dem Ansatz können Messdaten leicht integriert werden, und er ist auf große technische Systeme skalierbar. Er wird in mehreren Wassernetzanwendungen getestet.
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Publication type Other: Thesis
Thesis type Doctoral thesis
Quellenangaben Volume: , Issue: , Pages: 144 S. Article Number: , Supplement: ,
Publisher Universitätsbibliothek der TU München
Publishing Place München
University Technische Universität
University place München
Faculty Fakultät für Mathematik