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<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
</head>
<body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; line-break: after-white-space;" class="">
<div class=""><br class="">
</div>
  Lois sent out this announcement on hIPPYlib 3.0 
<div><br class="">
<blockquote type="cite" class="">
<div class="">Begin forwarded message:</div>
<br class="Apple-interchange-newline">
<div style="margin-top: 0px; margin-right: 0px; margin-bottom: 0px; margin-left: 0px;" class="">
<span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica, sans-serif; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);" class=""><b class="">From:
</b></span><span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica, sans-serif;" class="">"McInnes, Lois Curfman" <<a href="mailto:curfman@anl.gov" class="">curfman@anl.gov</a>><br class="">
</span></div>
<div style="margin-top: 0px; margin-right: 0px; margin-bottom: 0px; margin-left: 0px;" class="">
<span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica, sans-serif; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);" class=""><b class="">Subject:
</b></span><span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica, sans-serif;" class=""><b class="">FW: [SIAM-CSE] Introducing hIPPYlib, a python-based inverse problems solver library</b><br class="">
</span></div>
<div style="margin-top: 0px; margin-right: 0px; margin-bottom: 0px; margin-left: 0px;" class="">
<span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica, sans-serif; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);" class=""><b class="">Date:
</b></span><span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica, sans-serif;" class="">February 4, 2020 at 8:52:46 AM CST<br class="">
</span></div>
<div style="margin-top: 0px; margin-right: 0px; margin-bottom: 0px; margin-left: 0px;" class="">
<span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica, sans-serif; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);" class=""><b class="">To:
</b></span><span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica, sans-serif;" class="">"Smith, Barry F." <<a href="mailto:bsmith@mcs.anl.gov" class="">bsmith@mcs.anl.gov</a>><br class="">
</span></div>
<br class="">
<div class="">
<div class="">Have you seen this?<br class="">
<br class="">
On 2/4/20, 9:49 AM, "SIAM-CSE on behalf of Noemi Petra" <<a href="mailto:siam-cse-bounces@siam.org" class="">siam-cse-bounces@siam.org</a> on behalf of
<a href="mailto:npetra@ucmerced.edu" class="">npetra@ucmerced.edu</a>> wrote:<br class="">
<br class="">
   We are pleased to announce the availability of hIPPYlib, an extensible<br class="">
   software framework for solving large-scale deterministic and Bayesian<br class="">
   inverse problems governed by partial differential equations (PDEs)<br class="">
   with (possibly) infinite-dimensional parameter fields. The development<br class="">
   of this project is being supported by the National Science Foundation.<br class="">
<br class="">
   The current version of hIPPYlib is 3.0 and can be downloaded from:<br class="">
<br class="">
   <a href="https://hippylib.github.io" class="">https://hippylib.github.io</a><br class="">
<br class="">
   This computational tool implements state-of-the-art scalable<br class="">
   adjoint-based algorithms for PDE-based deterministic and Bayesian<br class="">
   inverse problems. It builds on FEniCS for the discretization of the<br class="">
   PDE and on PETSc for scalable and efficient linear algebra operations<br class="">
   and solvers.<br class="">
<br class="">
   A few features worth highlighting include:<br class="">
<br class="">
   - Friendly, compact, near-mathematical FEniCS notation to express,<br class="">
   differentiate, and discretize the PDE forward model and likelihood<br class="">
   function<br class="">
<br class="">
   - Large-scale optimization algorithms, such as globalized inexact<br class="">
   Newton-CG method, to solve the inverse problem<br class="">
<br class="">
   - Randomized algorithms for trace estimation, eigenvalues and singular<br class="">
      values decomposition<br class="">
<br class="">
   - Scalable sampling of Gaussian random fields<br class="">
<br class="">
   - Linearized Bayesian inversion with low-rank based representation of<br class="">
      the posterior covariance<br class="">
<br class="">
   - Hessian-informed MCMC algorithms to explore the posterior<br class="">
      distribution<br class="">
<br class="">
   - Forward propagation of uncertainty capabilities using Monte Carlo<br class="">
      and Taylor expansion control variates<br class="">
<br class="">
   For more details, please check out the manuscript:<br class="">
<br class="">
   <a href="http://arxiv.org/abs/1909.03948" class="">http://arxiv.org/abs/1909.03948</a><br class="">
<br class="">
   For additional resources and tutorials please check out the teaching<br class="">
   material from the 2018 Gene Golub SIAM Summer School on ``Inverse<br class="">
   Problems: Systematic Integration of Data with Models under<br class="">
   Uncertainty" available at <a href="http://g2s3.com" class="">http://g2s3.com</a>.<br class="">
<br class="">
   Umberto Villa, Noemi Petra and Omar Ghattas<br class="">
<br class="">
   -- <br class="">
   Noemi Petra, PhD<br class="">
<br class="">
   Assistant Professor of Applied Mathematics<br class="">
   SIAM Student Chapter Faculty Advisor<br class="">
   University of California, Merced<br class="">
   <a href="http://faculty.ucmerced.edu/npetra/" class="">http://faculty.ucmerced.edu/npetra/</a><br class="">
<br class="">
   _______________________________________________<br class="">
   SIAM-CSE mailing list<br class="">
   To post messages to the list please send them to: <a href="mailto:SIAM-CSE@siam.org" class="">
SIAM-CSE@siam.org</a><br class="">
   <a href="http://lists.siam.org/mailman/listinfo/siam-cse" class="">http://lists.siam.org/mailman/listinfo/siam-cse</a><br class="">
<br class="">
<br class="">
</div>
</div>
</blockquote>
</div>
<br class="">
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