Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Extraction of Quantifiable Information from Complex Systems de Stephan Dahlke

Extraction of Quantifiable Information from Complex Systems: Lecture Notes in Computational Science and Engineering, cartea 102

Editat de Stephan Dahlke, Wolfgang Dahmen, Michael Griebel, Wolfgang Hackbusch, Klaus Ritter, Reinhold Schneider, Christoph Schwab, Harry Yserentant
en Limba Engleză Hardback – dec 2014

Aplicabilitatea practică a acestui volum rezidă în capacitatea sa de a oferi soluții numerice riguroase pentru modele care, deși devin tot mai realiste datorită puterii de calcul sporite, suferă de „blestemul dimensionalității”. Apreciem modul în care Extraction of Quantifiable Information from Complex Systems reușește să transforme fundamentul teoretic al Programului de Prioritate 1324 (DFG) într-un set de instrumente esențiale pentru tehnologia modernă, inginerie și finanțe. Descoperim aici o abordare sinergică, unde cercetarea teoretică și aplicațiile industriale sunt dezvoltate simultan, facilitând un transfer tehnologic real între matematică și practică.

Suntem de părere că volumul se distinge prin rigoarea cu care tratează interconexiunile dintre discipline aparent divergente. Structura sa este organizată tematic, pornind de la rezolvarea programelor dinamice stocastice prin optimizare convexă și simulare, avansând spre rezoluția structurilor anizotropice și regularitatea hărților parametru-stare în ecuații diferențiale parabolice. Un accent deosebit este pus pe metodele wavelet adaptive și algoritmii de cuantizare constructivă, oferind o progresie logică de la baze teoretice la implementări algoritmice complexe.

Comparabil cu Foundations of Computational Mathematics, Budapest 2011 în ceea ce privește rigurozitatea și platforma de fertilizare încrucișată a ideilor, acest volum este însă actualizat pentru provocările specifice ale sistemelor de înaltă dimensionalitate și integrarea stocasticii în analiza numerică. În contextul operei editorilor, lucrarea extinde temele explorate în Harmonic and Applied Analysis, trecând de la construcția reprezentărilor multiscală în procesarea semnalelor către o viziune mai largă asupra sistemelor complexe și a cuantificării incertitudinii prin filtre Kalman și probleme inverse bayesiene.

Citește tot Restrânge

Din seria Lecture Notes in Computational Science and Engineering

Preț: 38807 lei

Puncte Express: 582
Paperback 38249 lei
Hardback 38807 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 27 mai-10 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783319081588
ISBN-10: 3319081586
Pagini: 460
Ilustrații: XIX, 432 p. 49 illus., 22 illus. in color.
Dimensiuni: 160 x 241 x 31 mm
Greutate: 0.85 kg
Ediția:2014
Editura: Springer
Colecția Lecture Notes in Computational Science and Engineering
Seria Lecture Notes in Computational Science and Engineering

Locul publicării:Cham, Switzerland

Public țintă

Research

De ce să citești această carte

Această lucrare este esențială pentru cercetătorii care lucrează la intersecția dintre analiza numerică și modelarea stocastică. Cititorul câștigă acces la rezultatele de vârf ale unui program de cercetare german de anvergură, beneficiind de algoritmi eficienți pentru sisteme complexe. Este o resursă rară care reușește să unifice limbajul matematicii pure cu cerințele de performanță ale calculului științific modern.

Despre autor

Colectivul de editori, condus de Stephan Dahlke, Wolfgang Dahmen și Michael Griebel, reunește unii dintre cei mai respectați specialiști în matematică aplicată și analiză numerică din spațiul academic european. Aceștia au coordonat proiecte ample de cercetare sub egida Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), concentrându-se pe dezvoltarea de noi algoritmi și pe înțelegerea fundamentelor matematice ale sistemelor de înaltă dimensionalitate. Expertiza lor combinată acoperă domenii vaste, de la teoria wavelet și analiză armonică, până la finanțe computaționale și stocastică, reflectând spiritul interdisciplinar al seriei Lecture Notes in Computational Science and Engineering.

Cuprins

D. Belomestny, C. Bender, F. Dickmann, and N. Schweizer: Solving Stochastic Dynamic Programs by Convex Optimization and Simulation.- W. Dahmen, C. Huang, G. Kutyniok, W.- Q Lim, C. Schwab, and G. Welper: Efficient Resolution of Anisotropic Structures.- R. Ressel, P. Dülk, S. Dahlke, K. S. Kazimierski, and P. Maass: Regularity of the Parameter-to-state Map of a Parabolic Partial Differential Equation.- N. Chegini, S. Dahlke, U. Friedrich, and R. Stevenson: Piecewise Tensor Product Wavelet Bases by Extensions and Approximation Rates.- P. A. Cioica, S. Dahlke, N. Döhring, S. Kinzel, F. Lindner, T. Raasch, K. Ritter, and R. Schilling: Adaptive Wavelet Methods for SPDEs.- M. Altmayer, S. Dereich, S. Li, T. Müller-Gronbach, A. Neuenkirch, K. Ritter and L. Yaroslavtseva: Constructive Quantization and Multilevel Algorithms for Quadrature of Stochastic Differential Equations.- O. G. Ernst, B. Sprungk, and H.- J. Starkloff: Bayesian Inverse Problems and Kalman Filters.- J. Diehl, P. Friz, H. Mai, H. Oberhauser, S. Riedel, and W. Stannat: Robustness in Stochastic Filtering and Maximum Likelihood Estimation for SDEs.- J. Garcke and I. Klompmaker: Adaptive Sparse Grids in Reinforcement Learning.- J. Ballani, L. Grasedyck, and M. Kluge: A Review on Adaptive Low-Rank Approximation Techniques in the Hierarchical Tensor Format.- M. Griebel, J. Hamaekers, and F. Heber: A Bond Order Dissection ANOVA Approach for Efficient Electronic Structure Calculations.- W. Hackbusch and R. Schneider: Tensor Spaces and Hierarchical Tensor Representations.- L. Jost, S. Setzer, and M. Hein: Nonlinear Eigenproblems in Data Analysis - Balanced Graph Cuts and the Ratio DCA-Prox.- M. Guillemard, D. Heinen, A. Iske, S. Krause-Solberg, and G. Plonka: Adaptive Approximation Algorithms for Sparse Data Representation.- T. Jahnke and V. Sunkara: Error Bound for Hybrid Models of Two-scaled Stochastic Reaction Systems.- R. Kiesel, A. Rupp, and K. Urban: Valuation of Structured Financial Products byAdaptive Multi wavelet Methods in High Dimensions.- L Kämmerer, S. Kunis, I. Melzer, D. Potts, and T. Volkmer: Computational Methods for the Fourier Analysis of Sparse High-Dimensional Functions.- E. Herrholz, D. Lorenz, G. Teschke, and D. Trede: Sparsity and Compressed Sensing in Inverse Problems.- C. Lubich: Low-Rank Dynamics.- E. Novak and D. Rudolf: Computation of Expectations by Markov Chain Monte Carlo Methods.- H. Yserentant: Regularity, Complexity, and Approximability of Electronic Wave functions.- Index.

Textul de pe ultima copertă

In April 2007, the  Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) approved the  Priority Program 1324 “Mathematical Methods for Extracting Quantifiable Information from Complex Systems.” This volume presents a comprehensive overview of the most important results obtained over the course of the program.
 
Mathematical models of complex systems provide the foundation for further technological developments in science, engineering and computational finance.  Motivated by the trend toward steadily increasing computer power, ever more realistic models have been developed in recent years. These models have also become increasingly complex, and their numerical treatment poses serious challenges.
 
Recent developments in mathematics suggest that, in the long run, much more powerful numerical solution strategies could be derived if the interconnections between the different fields of research were systematically exploited at a conceptual level. Accordingly, a deeper understanding of the mathematical foundations as well as the development of new and efficient numerical algorithms were among the main goals of this Priority Program.
 
The treatment of high-dimensional systems is clearly one of the most challenging tasks in applied mathematics today. Since the problem of high-dimensionality appears in many fields of application, the above-mentioned synergy and cross-fertilization effects were expected to make a great impact. To be truly successful, the following issues had to be kept in mind: theoretical research and practical applications had to be developed hand in hand; moreover, it has proven necessary to combinedifferent fields of mathematics, such as numerical analysis and computational stochastics. To keep the whole program sufficiently focused, we concentrated on specific but related fields of application that share common characteristics and, as such, they allowed us to use closely related approaches.