Uncertainty Quantification in Multiscale Materials Modeling
Sorozatcím: Elsevier Series in Mechanics of Advanced Materials;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 320.00
-
124 992 Ft (119 040 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 24 998 Ft off)
- Kedvezményes ár 99 994 Ft (95 232 Ft + 5% áfa)
- A kedvezmény érvényes eddig: 2026. június 30.
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
124 992 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2020. március 12.
- ISBN 9780081029411
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem604 oldal
- Méret 229x152 mm
- Súly 1070 g
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
Uncertainty Quantification in Multiscale Materials Modeling provides a complete overview of uncertainty quantification (UQ) in computational materials science. It provides practical tools and methods along with examples of their application to problems in materials modeling. UQ methods are applied to various multiscale models ranging from the nanoscale to macroscale. This book presents a thorough synthesis of the state-of-the-art in UQ methods for materials modeling, including Bayesian inference, surrogate modeling, random fields, interval analysis, and sensitivity analysis, providing insight into the unique characteristics of models framed at each scale, as well as common issues in modeling across scales.
TöbbTartalomjegyzék:
- Uncertainty quantification in materials modeling
- The uncertainty pyramid for electronic-structure methods
- Bayesian error estimation in density functional theory
- Uncertainty quantification of solute transport coefficients
- Data-driven acceleration of first-principles saddle point and local minimum search based on scalable Gaussian processes
- Bayesian calibration of force fields for molecular simulations
- Reliable molecular dynamics simulations for intrusive uncertainty quantification using generalized interval analysis
- Sensitivity analysis in kinetic Monte Carlo simulation based on random set sampling
- Quantifying the effects of noise on early states of spinodal decomposition: CahneHilliardeCook equation and energy-based metrics
- Uncertainty quantification of mesoscale models of porous uranium dioxide
- Multiscale simulation of fiber composites with spatially varying uncertainties
- Modeling non-Gaussian random fields of material properties in multiscale mechanics of materials
- Fractal dimension indicator for damage detection in uncertain composites
- Hierarchical multiscale model calibration and validation for materials applications
- Efficient uncertainty propagation across continuum length scales for reliability estimates
- Bayesian Global Optimization applied to the design of shape-memory alloys
- An experimental approach for enhancing the predictability of mechanical properties of additively manufactured architected materials with manufacturing-induced variability
