科学計算における実証と確認、不確実さの定量化（第２版） Verification, Validation, and Uncertainty Quantification in Scientific Computing （2ND）

科学計算における実証と確認、不確実さの定量化（第２版）<br>Verification, Validation, and Uncertainty Quantification in Scientific Computing （2ND）

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科学計算における実証と確認、不確実さの定量化（第２版）
Verification, Validation, and Uncertainty Quantification in Scientific Computing （2ND）

Oberkampf, William L./ Roy, Christopher J.

ウェブストア価格 ¥28,384（本体¥25,804）
Cambridge University Press（2025/04発売）
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 729 p.
言語 ENG
商品コード 9781316516133
DDC分類 502.85

Full Description

Can you trust results from modeling and simulation? This text provides a framework for assessing the reliability of and uncertainty included in the results used by decision makers and policy makers in industry and government. The emphasis is on models described by PDEs and their numerical solution. Procedures and results from all aspects of verification and validation are integrated with modern methods in uncertainty quantification and stochastic simulation. Methods for combining numerical approximation errors, uncertainty in model input parameters, and model form uncertainty are presented in order to estimate the uncertain response of a system in the presence of stochastic inputs and lack of knowledge uncertainty. This new edition has been extensively updated, including a fresh look at model accuracy assessment and the responsibilities of management for modeling and simulation activities. Extra homework problems and worked examples have been added to each chapter, suitable for course use or self-study.

1. Introduction; Part I. Fundamental Concepts: 2. Fundamental concepts and terminology; 3. Modeling and computational simulation; Part II. Code Verification and Software Engineering: 4. Software engineering for scientific computing; 5. Code order-of-accuracy verification; 6. Exact and manufactured solutions; Part III. Solution Verification: 7. Numerical uncertainty estimation; 8. Iterative error; 9. Discretization error; Part IV. Model Validation and Predictive Capability: 10. Model validation fundamentals; 11. Design and execution of model validation experiments; 12. Model accuracy assessment; 13. Predictive capability; Part V. Planning, Management, and Implementation Issues: 14. Planning and prioritization in modeling and simulation; 15. Maturity assessment of modeling and simulation; 16. Verification, validation, and uncertainty quantification responsibilities and management; Index.