Applied Functional Analysis: Stochastic Modelling and Applied Probability, cartea 3
Autor Alampallam V. Balakrishnanen Limba Engleză Paperback – 12 dec 2012
Din seria Stochastic Modelling and Applied Probability
- 18%
Preț: 910.58 lei - 15%
Preț: 615.43 lei - 18%
Preț: 918.59 lei - 15%
Preț: 612.55 lei - 18%
Preț: 760.59 lei -
Preț: 375.79 lei - 15%
Preț: 605.72 lei - 18%
Preț: 709.32 lei - 18%
Preț: 751.86 lei - 18%
Preț: 778.34 lei - 18%
Preț: 769.95 lei - 18%
Preț: 1077.55 lei - 15%
Preț: 616.22 lei -
Preț: 375.34 lei - 15%
Preț: 618.80 lei - 15%
Preț: 614.77 lei - 18%
Preț: 917.50 lei - 18%
Preț: 910.71 lei - 18%
Preț: 778.20 lei - 15%
Preț: 619.75 lei - 49%
Preț: 456.98 lei - 35%
Preț: 521.31 lei - 18%
Preț: 1185.16 lei - 18%
Preț: 724.23 lei - 32%
Preț: 667.88 lei -
Preț: 475.79 lei - 40%
Preț: 410.77 lei -
Preț: 373.40 lei - 20%
Preț: 546.97 lei - 15%
Preț: 620.10 lei - 18%
Preț: 860.37 lei - 18%
Preț: 1068.72 lei
Preț: 618.23 lei
Preț vechi: 727.33 lei
-15%
Puncte Express: 927
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 27 iulie-10 august
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.
Specificații
ISBN-13: 9781461258674
ISBN-10: 1461258677
Pagini: 392
Ilustrații: XIII, 373 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 22 mm
Greutate: 0.59 kg
Ediția:Second Edition 1981
Editura: Springer
Colecția Stochastic Modelling and Applied Probability
Seria Stochastic Modelling and Applied Probability
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 1461258677
Pagini: 392
Ilustrații: XIII, 373 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 22 mm
Greutate: 0.59 kg
Ediția:Second Edition 1981
Editura: Springer
Colecția Stochastic Modelling and Applied Probability
Seria Stochastic Modelling and Applied Probability
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
ResearchCuprins
1 Basic Properties of Hilbert Spaces.- 1.0 Introduction.- 1.1 Basic Definitions.- 1.2 Examples of Hilbert Spaces.- 1.3 Hilbert Spaces from Hilbert Spaces.- 1.4 Convex Sets and Projections.- 1.5 Orthogonality and Orthonormal Bases.- 1.6 Continuous Linear Functionals.- 1.7 Riesz Representation Theorem.- 1.8 Weak Convergence.- 1.9 Nonlinear Functionals and Generalized Curves.- 1.10 The Hahn-Banach Theorem.- 2 Convex Sets and Convex Programming.- 2.0 Introduction.- 2.1 Elementary Notions.- 2.2 Support Functional of a Convex Set.- 2.3 Minkowski Functional.- 2.4 The Support Mapping.- 2.5 Separation Theorem.- 2.6 Application to Convex Programming.- 2.7 Generalization to Infinite Dimensional Inequalities.- 2.8 A Fundamental Result of Game Theory: Minimax Theorem.- 2.9 Application: Theorem of Farkas.- 3 Functions, Transformations, Operators.- 3.0 Introduction.- 3.1 Linear Operators and their Adjoints.- 3.2 Spectral Theory of Operators.- 3.3 Spectral Theory of Compact Operators.- 3.4 Operators on Separable Hilbert Spaces.- 3.5 L2 Spaces over Hilbert Spaces.- 3.6 Multilinear Forms.- 3.7 Nonlinear Volterra Operators.- 4 Semigroups of Linear Operators.- 4.0 Introduction.- 4.1 Definitions and General Properties of Semigroups.- 4.2 Generation of Semigroups.- 4.3 Semigroups over Hilbert Spaces: Dissipative Semigroups.- 4.4 Compact Semigroups.- 4.5 Analytic (Holomorphic) Semigroups.- 4.6 Elementary Examples of Semigroups.- 4.7 Extensions.- 4.8 Differential Equations: Cauchy Problem.- 4.9 Controllability.- 4.10 State Reduction: Observability.- 4.11 Stability and Stabilizability.- 4.12 Boundary Input: An Example.- 4.13 Evolution Equations.- 5 Optimal Control Theory.- 5.0 Introduction.- 5.1 Preliminaries.- 5.2 Linear Quadratic Regulator Problem.- 5.3 Linear Quadratic Regulator Problem: Infinite Time Interval.- 5.4 Hard Constraints.- 5.5 Final Value Control.- 5.6 Time Optimal Control Problem.- 6 Stochastic Optimization Theory.- 6.0 Introduction.- 6.1 Preliminaries.- 6.2 Measures on Cylinder Sets.- 6.3 Characteristic Functions and Countable Additivity.- 6.4 Weak Random Variables.- 6.5 Random Variables.- 6.6 White Noise.- 6.7 Differential Systems.- 6.8 The Filtering Problem.- 6.9 Stochastic Control.- 6.10 Physical Random Variables.- 6.11 Radon-Nikodym Derivatives.- 6.12 Nonlinear Stochastic Equations.