دانلود کتاب Stochastic Methods for Modeling and Predicting Complex Dynamical Systems: Uncertainty Quantification, State Estimation, and Reduced-Order Models – روش‌های تصادفی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی سیستم‌های دینامیکی پیچیده: کمی‌سازی عدم قطعیت، تخمین حالت، و مدل‌های مرتبه کاهش‌یافته

دسته بندی :
اطلاعات کتاب
  • جلد
  • سری Synthesis Lectures on Mathematics & Statistics
  • ویرایش
  • سال 2023
  • نویسنده (گان) Nan Chen
  • ناشر Springer
  • زبان English
  • تعداد صفحات
  • حجم فایل 4.48MB
  • فرمت فایل pdf
  • شابک 3031222482, 9783031222481
قیمت محصول :

45,000 تومان

با خرید این محصول، 2,250 تومان به کیف پول شما بازگشت داده می‌شود

روند خرید و دریافت کتاب‌ها بدون هیچ اختلالی انجام می‌شود.
تمامی فایل‌ها بر روی سرورهای داخلی میزبانی می‌شوند تا بتوانید به راحتی و در لحظه آن‌ها را دانلود کنید. در صورت بروز هرگونه مشکل یا نیاز به راهنمایی، لطفاً از طریق « صفحه تماس باما» با تیم پشتیبانی در ارتباط باشید.

تمامی کتاب های موجود در وبسایت سای وان به زبان انگلیسی میباشد

توضیحات

This book enables readers to understand, model, and predict complex dynamical systems using new methods with stochastic tools. The author presents a unique combination of qualitative and quantitative modeling skills, novel efficient computational methods, rigorous mathematical theory, as well as physical intuitions and thinking. An emphasis is placed on the balance between computational efficiency and modeling accuracy, providing readers with ideas to build useful models in practice. Successful modeling of complex systems requires a comprehensive use of qualitative and quantitative modeling approaches, novel efficient computational methods, physical intuitions and thinking, as well as rigorous mathematical theories. As such, mathematical tools for understanding, modeling, and predicting complex dynamical systems using various suitable stochastic tools are presented. Both theoretical and numerical approaches are included, allowing readers to choose suitable methods in different practical situations. The author provides practical examples and motivations when introducing various mathematical and stochastic tools and merges mathematics, statistics, information theory, computational science, and data science. In addition, the author discusses how to choose and apply suitable mathematical tools to several disciplines including pure and applied mathematics, physics, engineering, neural science, material science, climate and atmosphere, ocean science, and many others. Readers will not only learn detailed techniques for stochastic modeling and prediction, but will develop their intuition as well. Important topics in modeling and prediction including extreme events, high-dimensional systems, and multiscale features are discussed.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

این کتاب خوانندگان را قادر می‌سازد تا سیستم‌های دینامیکی پیچیده را با استفاده از روش‌های جدید با ابزارهای تصادفی درک، مدل‌سازی و پیش‌بینی کنند. نویسنده ترکیبی منحصربه‌فرد از مهارت‌های مدل‌سازی کیفی و کمی، روش‌های محاسباتی کارآمد جدید، نظریه ریاضی دقیق، و همچنین شهود فیزیکی و تفکر را ارائه می‌کند. تاکید بر تعادل بین کارایی محاسباتی و دقت مدل‌سازی است و ایده‌هایی برای ساخت مدل‌های مفید در عمل به خوانندگان ارائه می‌دهد. مدل‌سازی موفقیت‌آمیز سیستم‌های پیچیده مستلزم استفاده جامع از رویکردهای مدل‌سازی کیفی و کمی، روش‌های محاسباتی کارآمد، شهود و تفکر فیزیکی و همچنین نظریه‌های ریاضی دقیق است. به این ترتیب، ابزارهای ریاضی برای درک، مدل‌سازی و پیش‌بینی سیستم‌های دینامیکی پیچیده با استفاده از ابزارهای تصادفی مناسب مختلف ارائه شده‌اند. هر دو رویکرد نظری و عددی گنجانده شده‌اند که به خوانندگان اجازه می‌دهد روش‌های مناسب را در موقعیت‌های عملی مختلف انتخاب کنند. نویسنده هنگام معرفی ابزارهای مختلف ریاضی و تصادفی مثال‌ها و انگیزه‌های عملی ارائه می‌کند و ریاضیات، آمار، نظریه اطلاعات، علوم محاسباتی و علم داده را ادغام می‌کند. علاوه بر این، نویسنده نحوه انتخاب و کاربرد ابزارهای ریاضی مناسب را در چندین رشته از جمله ریاضیات محض و کاربردی، فیزیک، مهندسی، علوم عصبی، علم مواد، اقلیم و جو، علوم اقیانوس‌ها و بسیاری دیگر مورد بحث قرار می‌دهد. خوانندگان نه تنها تکنیک های دقیق برای مدل سازی و پیش بینی تصادفی را یاد می گیرند، بلکه شهود خود را نیز توسعه می دهند. موضوعات مهم در مدل‌سازی و پیش‌بینی از جمله رویدادهای شدید، سیستم‌های با ابعاد بالا و ویژگی‌های چند مقیاسی مورد بحث قرار می‌گیرند.


 

tag : دانلود کتاب روش‌های تصادفی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی سیستم‌های دینامیکی پیچیده: کمی‌سازی عدم قطعیت، تخمین حالت، و مدل‌های مرتبه کاهش‌یافته , Download روش‌های تصادفی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی سیستم‌های دینامیکی پیچیده: کمی‌سازی عدم قطعیت، تخمین حالت، و مدل‌های مرتبه کاهش‌یافته , دانلود روش‌های تصادفی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی سیستم‌های دینامیکی پیچیده: کمی‌سازی عدم قطعیت، تخمین حالت، و مدل‌های مرتبه کاهش‌یافته , Download Stochastic Methods for Modeling and Predicting Complex Dynamical Systems: Uncertainty Quantification, State Estimation, and Reduced-Order Models Book , روش‌های تصادفی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی سیستم‌های دینامیکی پیچیده: کمی‌سازی عدم قطعیت، تخمین حالت، و مدل‌های مرتبه کاهش‌یافته دانلود , buy روش‌های تصادفی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی سیستم‌های دینامیکی پیچیده: کمی‌سازی عدم قطعیت، تخمین حالت، و مدل‌های مرتبه کاهش‌یافته , خرید کتاب روش‌های تصادفی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی سیستم‌های دینامیکی پیچیده: کمی‌سازی عدم قطعیت، تخمین حالت، و مدل‌های مرتبه کاهش‌یافته , دانلود کتاب Stochastic Methods for Modeling and Predicting Complex Dynamical Systems: Uncertainty Quantification, State Estimation, and Reduced-Order Models , کتاب Stochastic Methods for Modeling and Predicting Complex Dynamical Systems: Uncertainty Quantification, State Estimation, and Reduced-Order Models , دانلود Stochastic Methods for Modeling and Predicting Complex Dynamical Systems: Uncertainty Quantification, State Estimation, and Reduced-Order Models , خرید Stochastic Methods for Modeling and Predicting Complex Dynamical Systems: Uncertainty Quantification, State Estimation, and Reduced-Order Models , خرید کتاب Stochastic Methods for Modeling and Predicting Complex Dynamical Systems: Uncertainty Quantification, State Estimation, and Reduced-Order Models ,

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “دانلود کتاب Stochastic Methods for Modeling and Predicting Complex Dynamical Systems: Uncertainty Quantification, State Estimation, and Reduced-Order Models – روش‌های تصادفی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی سیستم‌های دینامیکی پیچیده: کمی‌سازی عدم قطعیت، تخمین حالت، و مدل‌های مرتبه کاهش‌یافته”