Name: Approaches to Highly Parameterized Inversion: A Guide to Using PEST for Model-Parameter and Predictive-Uncertainty Analysis (en Inglés)
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Availability: InStock
Author: Hunt, Randall J. ; Tonkin, Matthew J. ; Doherty, John E.
ISBN: 9781500299989

portada Approaches to Highly Parameterized Inversion: A Guide to Using PEST for Model-Parameter and Predictive-Uncertainty Analysis (en Inglés)

Approaches to Highly Parameterized Inversion: A Guide to Using PEST for Model-Parameter and Predictive-Uncertainty Analysis (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Idioma

Inglés

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

28x21.6x0.4 cm

Peso

0.20 kg.

ISBN13

9781500299989

Categorías

Tecnología: cuestiones generales

Approaches to Highly Parameterized Inversion: A Guide to Using PEST for Model-Parameter and Predictive-Uncertainty Analysis (en Inglés)

Randall J. Hunt (Autor) · John E. Doherty (Autor) · Matthew J. Tonkin (Autor) · Createspace · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Approaches to Highly Parameterized Inversion: A Guide to Using PEST for Model-Parameter and Predictive-Uncertainty Analysis (en Inglés)"

Analysis of the uncertainty associated with parameters used by a numerical model, and with predictions that depend on those parameters, is fundamental to the use of modeling in support of decisionmaking. Unfortunately, predictive uncer- tainty analysis with regard to models can be very computa- tionally demanding, due in part to complex constraints on parameters that arise from expert knowledge of system proper- ties on the one hand (knowledge constraints) and from the necessity for the model parameters to assume values that allow the model to reproduce historical system behavior on the other hand (calibration constraints).