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Das vorliegende Lehrbuch bietet eine kompakte Einführung in die Theorie und numerische Umsetzung inverser Probleme, ausgehend von klassischen Resultaten bis hin zu modernen Regularisierungsmethoden und statistischen Ansätzen. Ausgehend von der klassischen Regularisierungstheorie für lineare Probleme in Hilberträumen, werden auch moderne Ansätze wie variationelle Regularisierung mit konvexen Funktionalen oder statistische inverse Probleme behandelt. Das Buch ist begleitend für eine vierstündige Vorlesung konzipiert. Da der Inhalt sich im Wesentlichen auf die Behandlung von linearen inversen Problemen beschränkt, ist das Material für Studierende in mathematischen Studiengängen zum Ende des Bachelor-Studiums, aber auch für Studierende der Physik, Ingenieurwissenschaften und Informatik geeignet.
Jan-Frederik Pietschmann ist seit 2023 Inhaber des Lehrstuhls Inverse Probleme an der Universität Augsburg. Diverse Publikationen zu Inversen Problemen und partiellen Differentialgleichungen mit einem Schwerpunkt auf Parameteridentifikationsproblemen in nichtlinearen, partiellen Differentialgleichungen. Gründungsmitglied der Gesellschaft für Inverse Probleme e.V. und langjährige Tätigkeit als Vorstandsmitglied und Mitorganisator der Jahrestagung. Matthias Schlottbom ist seit 2023 Inhaber des Lehrstuhls Mathematics of Computational Science an der Universität Twente. Forschung im Gebiet der Analysis und Entwicklung numerischer Methoden zur Lösung partieller Differentialgleichungen, mit Anwendungen in inversen Problemen.
siehe angehängtes Dokument.
E-Mail: ProductSafety@springernature.com
