Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Mathematical Modeling and Simulation de Kai Velten

Mathematical Modeling and Simulation

Autor Kai Velten, Katrin Kahlen, Dominik M. Schmidt
en Limba Engleză Paperback – 7 aug 2024

În cadrul programelor de studiu din facultățile de inginerie, fizică și științe aplicate, tranziția de la teorie la rezolvarea problemelor din lumea reală necesită un cadru metodologic riguros. Mathematical Modeling and Simulation, scrisă de Kai Velten, Katrin Kahlen și Dominik M. Schmidt, se poziționează ca o resursă fundamentală pentru cursurile introductive de modelare, oferind o punte între abstracția matematică și aplicațiile practice. Ne-a atras atenția modul în care această a doua ediție, publicată de Wiley-VCH GmbH, reușește să extindă materialul original cu peste 200 de pagini, integrând tehnologii moderne esențiale pentru cercetarea contemporană. Specificul acestui volum rezidă în abordarea integrată: spre deosebire de textele care se limitează la o singură metodologie, autorii tratează simultan modele mecanice, statistice și hibride. Apreciem în mod deosebit includerea secțiunilor de „Crash Course” pentru R, Python și Maxima, care permit studenților să implementeze rapid simulări fără a necesita cursuri separate de programare. Cititorii familiarizați cu Introduction to Mathematical Modeling and Computer Simulations de Vladimir Mityushev vor aprecia în acest volum adâncimea tehnică sporită și accentul pus pe instrumente software profesionale, precum OpenFOAM sau Salome, oferite prin sistemul de operare dedicat, GmLinux. Structura este logică și progresivă, pornind de la definirea tipologiilor de modele și ajungând la estimarea parametrilor și validare. Deși necesită doar cunoștințe de bază de calcul și algebră, volumul nu evită complexitatea, detaliind structuri matematice ce variază de la statistică la ecuații diferențiale parțiale, aplicabile în domenii diverse, de la economie la inginerie electrică. Este un instrument de lucru care transformă modelarea dintr-o disciplină teoretică într-o competență tehnică aplicabilă imediat.

Citește tot Restrânge

Preț: 62805 lei

Preț vechi: 68266 lei
-8%

Puncte Express: 942

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 27 noiembrie-11 decembrie
Livrare express 22-28 octombrie pentru 11864 lei

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: 9783527414147
ISBN-10: 3527414142
Pagini: 496
Ilustrații: 7 schwarz-weiße Abbildungen, 9 schwarz-weiße Tabellen
Dimensiuni: 168 x 242 x 27 mm
Greutate: 0.96 kg
Ediția:2. Auflage
Editura: Wiley-VCH GmbH
Locul publicării:Weinheim, Germany

De ce să citești această carte

Această ediție a doua este ideală pentru studenții de licență și practicienii care doresc să stăpânească întregul flux al modelării matematice. Cititorul câștigă nu doar baze teoretice solide, ci și competențe practice de programare în Python și R prin intermediul resurselor software incluse. Este o recomandare excelentă pentru cei care caută o metodologie clară de validare a modelelor folosind exclusiv instrumente open source gratuite.

Descriere

Learn to use modeling and simulation methods to attack real-world problems, from physics to engineering, from life sciences to process engineering Reviews of the first edition (2009): "Perfectly fits introductory modeling courses [...] and is an enjoyable reading in the first place. Highly recommended [...]" Zentralblatt MATH, European Mathematical Society, 2009 "This book differs from almost all other available modeling books in that [the authors address] both mechanistic and statistical models as well as 'hybrid' models. [...] The modeling range is enormous." SIAM Society of Industrial and Applied Mathematics, USA, 2011 This completely revised and substantially extended second edition answers the most important questions in the field of modeling: What is a mathematical model? What types of models do exist? Which model is appropriate for a particular problem? What are simulation, parameter estimation, and validation? What kind of mathematical problems appear and how can these be efficiently solved using professional free of charge open source software? The book addresses undergraduates and practitioners alike. Although only basic knowledge of calculus and linear algebra is required, the most important mathematical structures are discussed in sufficient detail, ranging from statistical models to partial differential equations and accompanied by examples from biology, ecology, economics, medicine, agricultural, chemical, electrical, mechanical, and process engineering. About 200 pages of additional material include a unique chapter on virtualization, Crash Courses on the data analysis and programming languages R and Python and on the computer algebra language Maxima, many new methods and examples scattered throughout the book, an update of all software-related procedures, and a comprehensive book software providing templates for typical modeling tasks in thousands of code lines. The book software includes GmLinux, an operating system specifically designed for this book providing preconfigured and ready-to-use installations of OpenFOAM, Salome, FreeCAD/CfdOF workbench, ParaView, R, Maxima/wxMaxima, Python, Rstudio, Quarto/Markdown and other free of charge open source software used in the book.

Notă biografică

Kai Velten is a mathematician and modeling and simulation consultant focusing on data analysis and differential equations. He held scientific positions at Braunschweig and Erlangen Universities and the Fraunhofer-ITWM in Kaiserslautern between 1990-2000, works as professor of mathematics at Hochschule Geisenheim University since 2000 and was offered another professorship at Lüneburg University in 2012.

Dominik Schmidt holds M.Sc. (Beverage Technology) and PhD (Agriculture) degrees obtained from Hochschule Geisenheim University and University of Gießen. Working in the Department of Modeling and Systems Analysis of Hochschule Geisenheim University since 2013, he performed a broad range of research projects in the fields of data science, mathematical modeling and computational fluid dynamics.

Katrin Kahlen is a mathematician working at Hochschule Geisenheim University since 2011. She holds PhD (Mathematics) and habilitation (Agronomy) degrees obtained from University of Hannover and became Adjunct Professor at Hochschule Geisenheim University in 2021. She is particularly interested in modeling and simulation of plant-environment interactions, and the development and use of virtual plants.

Cuprins

Preface

1 PRINCIPLES OF MATHEMATICAL MODELING
1.1 A Complex World Needs Models
1.2 Systems, Models, Simulations
1.3 Mathematics as a Natural Modeling Language
1.4 Definition of Mathematical Models
1.5 Examples and Some More Definitions
1.6 Even More Definitions
1.7 Classification of Mathematical Models
1.8 Everything Looks Like a Nail?

2 PHENOMENOLOGICAL MODELS
2.1 Elementary Statistics
2.2 Linear Regression
2.3 Multiple Linear Regression
2.4 Nonlinear Regression
2.5 Smoothing Splines
2.6 Neural Networks
2.7 Big Data Analysis
2.8 Signal Processing
2.9 Design of Experiments
2.10 Other Phenomenological Modeling Approaches

3 MECHANISTIC MODELS I: ODES
3.1 Distinguished Role of Differential Equations
3.2 Introductory Examples
3.3 General Idea of ODE?s
3.4 Setting Up ODE Models
3.5 Some Theory You Should Know
3.6 Solution of ODE?s: Overview
3.7 Closed Form Solutions
3.8 Numerical Solutions
3.9 Fitting ODE?s to Data
3.10 More Examples

4 MECHANISTIC MODELS II: PDES
4.1 Introduction
4.2 The Heat Equation
4.3 Some Theory You Should Know
4.4 Closed Form Solutions
4.5 Numerical Solution of PDE?s
4.6 The Finite Difference Method
4.7 The Finite Element Method
4.8 The Finite Volume Method
4.9 Software packages to solve PDEs
4.10 A Sample Session on the Numerical Solution of Thermal Conduction
4.11 A Look Beyond the Heat Equation
4.12 Computational Fluid Dynamics (CFD)
4.13 Numerical solutions of exaple flow problems

5 VIRTUALIZATION
5.1 Introduction
5.2 Virtual Plants
5.3 Examples of Advanced Applications

6 CRASH COURSES AND BOOK SOFTWARE
6.1 Crashcourse R
6.2 Crashcourse Maxima
6.3 CrashCrashcourse Python (and all the rest)
6.4 Book software and GmLinux

References
Index