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Multiscale Modeling (eBook)

A Bayesian Perspective
eBook Download: PDF
2007 | 2007
XII, 245 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-0-387-70898-0 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Multiscale Modeling - Marco A.R. Ferreira, Herbert K.H. Lee
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This highly useful book contains methodology for the analysis of data that arise from multiscale processes. It brings together a number of recent developments and makes them accessible to a wider audience. Taking a Bayesian approach allows for full accounting of uncertainty, and also addresses the delicate issue of uncertainty at multiple scales. These methods can handle different amounts of prior knowledge at different scales, as often occurs in practice.


A wide variety of processes occur on multiple scales, either naturally or as a consequence of measurement. This book contains methodology for the analysis of data that arise from such multiscale processes. The book brings together a number of recent developments and makes them accessible to a wider audience. Taking a Bayesian approach allows for full accounting of uncertainty, and also addresses the delicate issue of uncertainty at multiple scales. The Bayesian approach also facilitates the use of knowledge from prior experience or data, and these methods can handle different amounts of prior knowledge at different scales, as often occurs in practice.

Preface 7
Contents 9
Part I Introduction 13
1 Introduction 14
2 Models for Spatial Data 17
3 Illustrative Example 26
Part II Convolutions and Wavelets 29
4 Convolution Methods 32
5 Wavelet Methods 46
Part III Explicit Multiscale Models 61
6 Overview of Explicit Multiscale Models 62
7 Gaussian Multiscale Models on Trees 67
8 Hidden Markov Models on Trees 82
9 Mass-Balanced Multiscale Models on Trees 90
10 Multiscale Random Fields 100
11 Multiscale Time Series 116
12 Change of Support Models 147
Part IV Implicit Multiscale Models 155
13 Implicit Computationally Linked Model Overview 156
14 Metropolis-Coupled Methods 165
15 Genetic Algorithms 178
Part V Case Studies 192
16 Soil Permeability Estimation 193
17 Single Photon Emission Computed Tomography Example 211
18 Conclusions 220
References 222
Index 239

Erscheint lt. Verlag 17.7.2007
Reihe/Serie Springer Series in Statistics
Springer Series in Statistics
Zusatzinfo XII, 245 p.
Verlagsort New York
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Grafik / Design Digitale Bildverarbeitung
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Naturwissenschaften Geowissenschaften Geografie / Kartografie
Technik
Wirtschaft Volkswirtschaftslehre Ökonometrie
Schlagworte Aggregation • Bayesian analysis • Bayesian Statistics • Computed tomography (CT) • geographic data • Image Analysis • Model • Modeling • Monte Carlo • multiresolution modeling • Multiscale Analysis • Statistics • Time Series
ISBN-10 0-387-70898-7 / 0387708987
ISBN-13 978-0-387-70898-0 / 9780387708980
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