The home for science and engineering™
Deutsch
English
中文
Русский
日本語
Português
Français
Español
Preise und Aborichtlinien
Über Begell House
Kontakt
Kundenlogin
0
Einkaufswagen
Search box
Search
Home
Bücher
eBücher
Zeitschriften
Referenzen und Berichte
Autoren, Herausgeber, Rezensenten
A – Z Produktindex
Journale finden
Home
Autoren, Herausgeber und Rezensenten von Begell House
Autoren, Herausgeber und Rezensenten von Begell House
Menu
Informationen für Autoren
Informationen für Herausgeber
Für Rezensenten
John D. Jakeman
(open in a new tab)
Optimization and Uncertainty Quantification, Center for Computing Research, Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM 87123, USA
Weitere Infos über den Autor erhalten Sie im Expertenverzeichnis
Editorial Boards
Journal of Machine Learning for Modeling and Computing
Articles
MFNets: MULTI-FIDELITY DATA-DRIVEN NETWORKS FOR BAYESIAN LEARNING AND PREDICTION
Vol. 10 '2020
-
International Journal for Uncertainty Quantification
DEEP LEARNING OF PARAMETERIZED EQUATIONS WITH APPLICATIONS TO UNCERTAINTY QUANTIFICATION
Vol. 11 '2021
-
International Journal for Uncertainty Quantification
HYPERDIFFERENTIAL SENSITIVITY ANALYSIS IN THE CONTEXT OF BAYESIAN INFERENCE APPLIED TO ICE-SHEET PROBLEMS
Vol. 14 '2024
-
International Journal for Uncertainty Quantification
TIME AND FREQUENCY DOMAIN METHODS FOR BASIS SELECTION IN RANDOM LINEAR DYNAMICAL SYSTEMS
Vol. 8 '2018
-
International Journal for Uncertainty Quantification
A SURVEY OF CONSTRAINED GAUSSIAN PROCESS REGRESSION: APPROACHES AND IMPLEMENTATION CHALLENGES
Vol. 1 '2020
-
Journal of Machine Learning for Modeling and Computing
Home
Digitales Begell-Portal
Begell Digitale Bibliothek
Zeitschriften
Bücher
eBücher
Referenzen und Berichte
Autoren, Herausgeber, Rezensenten
A – Z Produktindex
Journale finden
Preise und Aborichtlinien
Über Begell House
Kontakt
Language
English
中文
Русский
日本語
Português
Deutsch
Français
Español