The home for science and engineering™
Русский
English
中文
日本語
Português
Deutsch
Français
Español
Цены и условия подписки
О Begell House
Контакты
Войти
0
Корзина покупок
Search box
Search
Главная
Книги
е-Книги
Журналы
Справочники & Сборники
Авторы, Редакторы, Рецензенты
А - Я индекс
Поиск журналов
Главная
Begell House Авторы, Редакторы и Рецензенты
Авторы, Редакторы, Рецензенты
Menu
Авторам
Редакторам
Рецензентам
John D. Jakeman
(open in a new tab)
Optimization and Uncertainty Quantification, Center for Computing Research, Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM 87123, USA
Больше информации об авторе - в Directory of Specialists
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
Главная
Цифровой портал Бегель
Begell Электронная библиотека
Журналы
Книги
е-Книги
Справочники & Сборники
Авторы, Редакторы, Рецензенты
А - Я индекс
Поиск журналов
Цены и условия подписки
О Begell House
Контакты
Language
English
中文
Русский
日本語
Português
Deutsch
Français
Español