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  1. Biegler, Lorenz T. [HerausgeberIn]; Biros, George [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Ghattas, Omar [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Heinkenschloss, Matthias [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Keyes, David [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Mallick, Bani [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Marzouk, Youssef [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Tenorio, Luis [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; van Bloemen Waanders, Bart [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Willcox, Karen [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Large-scale inverse problems and quantification of uncertainty - [1. publ.]

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    Chichester: Wiley-Blackwell, c 2011

    Erschienen in: Wiley series in computational statistics

  2. Santabárbara, Ignacio [VerfasserIn] ; Butterbach-Bahl, Klaus [AkademischeR BetreuerIn]; Kiesel, Ralf [AkademischeR BetreuerIn]; Rennenberg, Heinz [AkademischeR BetreuerIn]

    Analysis and quantification of parametric and structural uncertainty of the LandscapeDNDC model for simulating biosphere-atmosphere-hydrosphere exchange processes

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    Freiburg im Breisgau, 2019

  3. Afshar, Yaser [VerfasserIn] ; Sbalzarini, Ivo Fabian [AkademischeR BetreuerIn]; Schröder, Michael [AkademischeR BetreuerIn]; Hufnagel, Lars [AkademischeR BetreuerIn]; Myers, Gene [AkademischeR BetreuerIn] Technische Universität Dresden

    Parallel distributed-memory particle methods for acquisition-rate segmentation and uncertainty quantifications of large fluorescence microscopy images

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    Dresden, 2016

  4. Gerster, Stephan [VerfasserIn] ; Herty, Michael [AkademischeR BetreuerIn]; Frank, Martin [AkademischeR BetreuerIn]; Göttlich, Simone [AkademischeR BetreuerIn]

    Stabilization and uncertainty quantification for systems of hyperbolic balance laws

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    Aachen: Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2020

  5. Farchmin, Nando [VerfasserIn] ; Schneider, Reinhold [AkademischeR BetreuerIn]; Eigel, Martin [AkademischeR BetreuerIn]; Heidenreich, Sebastian [AkademischeR BetreuerIn]; Schneider, Reinhold [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Ullmann, Elisabeth [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Eigel, Martin [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Adaptive and non-intrusive uncertainty quantification for high-dimensional parametric PDEs

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    Berlin: Technische Universität Berlin, 2022

  6. John, David [VerfasserIn] ; Heuveline, Vincent [AkademischeR BetreuerIn]

    Uncertainty quantification for an electric motor inverse problem - tackling the model discrepancy challenge

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    Heidelberg: Universitätsbibliothek Heidelberg, 2021

  7. Loukrezis, Dimitrios [VerfasserIn] ; De Gersem, Herbert [AkademischeR BetreuerIn]; Römer, Ulrich [AkademischeR BetreuerIn]

    Adaptive approximations for high-dimensional uncertainty quantification in stochastic parametric electromagnetic field simulations

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    Darmstadt: Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt, 2019

  8. Eleuteri, Michela [VerfasserIn]; Rachinskii, Dmitrii [VerfasserIn]; Krejčí, Pavel [VerfasserIn]; Klein, Olaf [VerfasserIn]; Davino, Daniele [VerfasserIn]; Visone, Ciro [VerfasserIn]

    On forward and inverse uncertainty quantification for models involving hysteresis operators

    Aufsätze
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    Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics publication server, 2020

  9. Klein, Olaf [VerfasserIn]; Davino, Daniele [VerfasserIn]; Visone, Ciro [VerfasserIn]

    On forward and inverse uncertainty quantification for models involving hysteresis operators - [published Version]

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    Berlin : Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik, 2018

    Erschienen in: Preprint / Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik , Volume 2561, ISSN 2198-5855

  10. Chow, Reynold [VerfasserIn] ; Nowak, Wolfgang [AkademischeR BetreuerIn]

    Modelling Surface Water-Groundwater Exchange : Evaluating Model Uncertainty from the Catchment to Bedform-Scale

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    Tübingen: Universitätsbibliothek Tübingen, 2019

  11. Peltz, James J. [VerfasserIn] ; Cacuci, D. G. [AkademischeR BetreuerIn]

    Demonstrating Predictive Confidence for a Paradigm Dissolver Model Using Methods for Evaluating Higher Order Moments: A “Case Study” for Nuclear Nonproliferation

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    Karlsruhe: KIT-Bibliothek, 2016