Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Advances in High-Order Sensitivity Analysis de Dan Gabriel Cacuci

Advances in High-Order Sensitivity Analysis: Advances in Applied Mathematics

Autor Dan Gabriel Cacuci
en Limba Engleză Hardback – 8 mar 2026

Considerăm că Dan Gabriel Cacuci, prin această nouă contribuție în seria Advances in Applied Mathematics, își consolidează poziția de lider teoretic în analiza de sensibilitate pentru modele de mare scară. Autorul, a cărui expertiză este fundamentată de lucrări monumentale precum Handbook of Nuclear Engineering, propune aici o soluție riguroasă pentru o problemă critică în modelarea sistemelor fizice: eroarea de predicție cauzată de ignorarea sensibilităților de ordin superior. Subliniem faptul că, în absența acestor calcule, momentele distribuției răspunsului unui model (precum varianța sau asimetria) sunt adesea estimate eronat.

Advances in High-Order Sensitivity Analysis acoperă o arie tematică similară cu Sensitivity Analysis in Remote Sensing de Eugene A. Ustinov, însă abordarea lui Cacuci este mult mai generală și profund ancorată în sistemele neliniare de mare complexitate. Dacă lucrarea lui Ustinov se concentrează pe aplicații specifice de teledetecție, volumul de față dezvoltă cadrul matematic universal „nth-FASAM-N”, depășind limitările computaționale ale metodelor convenționale care se lovesc de „blestemul dimensionalității”.

Structura cărții este progresivă, pornind de la motivația teoretică și evoluând de la metodologiile de ordinul întâi și al doilea către cadrul general pentru ordinul 'n'. Ne-a atras atenția includerea capitolului 5, unde teoria este aplicată concret pe modelul de siguranță a reactorului Nordheim-Fuchs, oferind un punct de sprijin practic pentru cercetători. Față de volumele sale anterioare, precum The Second-Order Adjoint Sensitivity Analysis Methodology, această ediție extinde metodologia către orice ordin de derivare funcțională, fiind o resursă indispensabilă pentru mediul academic și profesional.

Citește tot Restrânge

Din seria Advances in Applied Mathematics

Preț: 175492 lei

Preț vechi: 227912 lei
-23%

Puncte Express: 2632
Paperback 59196 lei
Hardback 175492 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 07-13 octombrie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781032752112
ISBN-10: 1032752114
Pagini: 300
Dimensiuni: 156 x 234 mm
Greutate: 0.72 kg
Ediția:1
Editura: CRC Press
Colecția Chapman and Hall/CRC
Seria Advances in Applied Mathematics

Public țintă

Postgraduate and Professional Reference

De ce să citești această carte

Această lucrare este esențială pentru specialiștii în modelare matematică și inginerie care lucrează cu sisteme complexe unde precizia este critică. Cititorul câștigă acces la metodologia originală FASAM-N, care permite calculul exact al sensibilităților de ordin superior fără costurile computaționale prohibitive ale metodelor clasice. Este o resursă de referință pentru reducerea incertitudinilor în predicțiile modelelor fizice de mare scară.

Despre autor

Dan Gabriel Cacuci este un cercetător de renume internațional și profesor distins, cunoscut pentru contribuțiile sale fundamentale în fizica reactorilor și analiza sistemelor complexe. Este autorul și editorul principal al Handbook of Nuclear Engineering, o lucrare de referință în cinci volume. Opera sa, publicată predominant sub egida CRC Press, se concentrează pe dezvoltarea unor metodologii matematice avansate pentru analiza de sensibilitate și incertitudine, fiind pionierul tehnicilor de tip „adjoint” aplicate la modele neliniare de mari dimensiuni.

Cuprins

1. Motivation for Computing High-Order Sensitivities of Model Responses to Model Parameters  2. The 1st-FASAM-N Methodology for Nonlinear Systems  3. The 2nd-FASAM-N Methodology for Nonlinear Systems  4. The Mathematical Framework of the nth-Order Feature/Function Adjoint Sensitivity Analysis Methodology for Nonlinear Systems (nth-FASAM-N)  5. Illustrative Application of the nth-FASAM-N Methodology to the Nordheim-Fuchs Reactor Safety Model  6. The nth-Order Features Adjoint Sensitivity Analysis Methodology for Response-Coupled Forward/Adjoint Linear Systems (nth-FASAM-L)  7. Illustrative Application of the nth-FASAM-L

Descriere scurtă

The high-order sensitivities of model responses with respect to model parameters are notoriously difficult to compute for large-scale models involving many parameters. The neglect of higher-order response sensitivities leads to substantial errors in predicting the moments (expectation, variance, skewness, kurtosis, and higher-order) of the model response’s distribution in the phase space of model parameters. The author expands on his theory of addressing high-order sensitivity analysis in this book, Advances in High-Order Sensitivity Analysis.
The mathematical/computational models of physical systems comprise parameters, independent variables, and dependent variables. Since the physical processes themselves are seldom known precisely and since most of the model’s parameters stem from experimental procedures that are also subject to imprecision and/or uncertainties, the results predicted by these models are also imprecise, being affected by the uncertainties underlying the respective model.
In the particular case of sensitivity analysis using conventional methods, the number of large-scale computations increases exponentially. For large-scale models involving many parameters, even the first-order sensitivities are computationally very expensive to determine accurately by conventional methods. Furthermore, the “curse of dimensionality” prohibits the accurate computation of higher-order sensitivities by conventional methods.
Other books by the author, all published by CRC Press, include Sensitivity and Uncertainty Analysis, Volume I: Theory (2003); Sensitivity and Uncertainty Analysis, Volume II: Applications to Large-Scale Systems (Cacuci, et al., 2005); Computational Methods for Data Evaluation and Assimilation (Cacuci et al. 2014); The Second-Order Adjoint Sensitivity Analysis Methodology (2018); and Advances in High-Order Predictive Modeling Methodologies and Illustrative Problems (2025).

Notă biografică

Dan Gabriel Cacuci is a Distinguished Professor Emeritus in the Department of Mechanical Engineering at the University of South Carolina and the Karlsruhe Institute of Technology, Germany. He received his PhD in applied physics, mechanical, and nuclear engineering from Columbia University, New York City. He is also the recipient of many awards, including four honorary doctorates, Germany’s Humboldt Preis, the Ernest Orlando Lawrence Memorial Award from the U.S. Department of Energy, and the Arthur Holly Compton, Eugene P. Wigner, and Glenn Seaborg Awards from the American Nuclear Society.

Descriere

This book follows the “adjoint method” of sensitivity analysis conceived by the author as the most efficient method for computing exactly first-order sensitivities. It will be of interest to postgraduate and professional mathematicians as well as engineers and scientists.