Cantitate/Preț
Produs

Foundations of Mathematical Modeling and Analysis in Engineering

Autor A. Ted Watson
en Limba Engleză Paperback – 5 ian 2026

Descoperim în Foundations of Mathematical Modeling and Analysis in Engineering o abordare riguroasă a modelării matematice, privită nu doar ca un set de unelte, ci ca o disciplină intelectuală fundamentală. Abordarea autorului A. Ted Watson diferă de Mathematical Methods in Engineering de Joseph M. Powers prin accentul pus pe fundamentarea modelării ca proces de reprezentare a fenomenelor fizice, fiind mai puțin abstractă și mai mult orientată spre aplicabilitatea practică imediată în ingineria modernă.

Analizând structura volumului, observăm o progresie logică menită să asigure tranziția lină de la studiile de licență la cele de cercetare avansată. Primele capitole stabilesc bazele reprezentărilor matematice, trecând rapid prin rezolvarea ecuațiilor algebrice liniare și spațiile vectoriale. Apreciem în mod deosebit capitolele centrale (5-7) care tratează transformările liniare și operatorii, oferind cadrul necesar pentru abordarea temelor complexe de mai târziu, precum ecuațiile diferențiale ordinare și parțiale.

Spre deosebire de alte manuale tehnice, această lucrare publicată de ELSEVIER SCIENCE integrează în capitolele finale (9-11) tehnici esențiale de transformare a funcțiilor și identificare a parametrilor de sistem, elemente critice pentru inginerii care lucrează în cercetare și dezvoltare. Tonul este unul practic, susținut de numeroase exemple lucrate care ilustrează modul în care abstractizările matematice se traduc în soluții pentru sisteme fizice concrete. Includerea unui manual de soluții și a resurselor vizuale transformă acest volum de 400 de pagini într-un instrument de lucru complet pentru mediul academic.

Citește tot Restrânge

Preț: 49221 lei

Preț vechi: 70079 lei
-30%

Puncte Express: 738

Carte disponibilă

Livrare economică 11-25 mai


Specificații

ISBN-13: 9780443295928
ISBN-10: 0443295921
Pagini: 400
Dimensiuni: 191 x 235 mm
Greutate: 0.45 kg
Editura: ELSEVIER SCIENCE

De ce să citești această carte

Această carte este esențială pentru studenții de la masterat și profesioniștii care doresc să stăpânească arta modelării sistemelor complexe. Cititorul câștigă o metodologie clară de a traduce fenomenele fizice în limbaj matematic, beneficiind de exerciții aplicate și suport didactic complet. Este resursa ideală pentru a face trecerea de la calculul matematic de bază la analiza avansată necesară în proiectele de inginerie de înaltă precizie.


Descriere scurtă

Foundations of Mathematical Modeling and Analysis in Engineering offers a comprehensive
presentation of the mathematical principles underpinning modern engineering and the quantitative sciences, and develops mathematical modeling as a foundational intellectual discipline. Designed for graduate and advanced undergraduate students, and accessible to seasoned professionals, it provides the means to develop and employ mathematical representations of physical processes and systems.



  • A comprehensive toolbox for graduate engineering students, covering foundational and advanced mathematical concepts and methods
  • Emphasizes real-world applications of mathematical models, bolstering problem-solving skills through worked examples and end-of-chapter exercises
  • Aids the transition from undergraduate to graduate studies, ensuring comprehensive understanding and application of the mathematical concepts for advanced engineering courses and research
  • Offers teaching support, including an image bank, and full Solutions Manual, for qualified instructors, available for request at https://educate.elsevier.com/9780443295928

Cuprins

1. Introduction
2. Mathematical representations of physical phenomena
3. Solving linear algebraic equations
4. Vector spaces and their representations
5. Linear transformations and representations
6. Inner product spaces
7. Operators and matrix representations
8. Ordinary differential equations
9. Function representation and transforms
10. Partial differential equations
11. System and parameter identification