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The once esoteric idea of embedding scientific computing into a probabilistic framework, mostly along the lines of the Bayesian paradigm, has recently enjoyed wide popularity and found its way into numerous applications.
Inverse Acoustic And Electromagnetic Scattering Theory
de Rainer Kress e David Colton
Integrable Peakon Systems
de Zhijun Qiao, Shihui Zhu e Ruguang Zhou
Inverse Problems For Integro-Differential Operators
de Yi-Hsuan Lin e Hongyu Liu
Nonlinear Functional Analysis With Applications To Combustion Theory
de Kazuaki Taira
Bayesian Scientific Computing
de Daniela Calvetti e Erkki Somersalo
Mathematics Of Data Science
de Erkki Somersalo
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