Extracting Knowledge From Time Series
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Nov 2012, 2012
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Mathematical modelling is ubiquitous. Almost every book in exact science touches on mathematical models of a certain class of phenomena, on more or less speci c approaches to construction and investigation of models, on their applications, etc. As many textbooks with similar titles, Part I of our book is devoted to general qu- tions of modelling. Part II re ects our professional interests as physicists who spent much time to investigations in the eld of non-linear dynamics and mathematical modelling from discrete sequences of experimental measurements (time series). The latter direction of research is known for a long time as ¿system identi cation¿ in the framework of mathematical statistics and automatic control theory. It has its roots in the problem of approximating experimental data points on a plane with a smooth curve. Currently, researchers aim at the description of complex behaviour (irregular, chaotic, non-stationary and noise-corrupted signals which are typical of real-world objects and phenomena) with relatively simple non-linear differential or difference model equations rather than with cumbersome explicit functions of time. In the second half of the twentieth century, it has become clear that such equations of a s- ciently low order can exhibit non-trivial solutions that promise suf ciently simple modelling of complex processes; according to the concepts of non-linear dynamics, chaotic regimes can be demonstrated already by a third-order non-linear ordinary differential equation, while complex behaviour in a linear model can be induced either by random in uence (noise) or by a very high order of equations.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 432 pp. Englisch. …
N° de ref. del artículo 9783642264825
- Título
- Extracting Knowledge From Time Series
- Autor
- Boris P. Bezruchko
- Editorial
- Springer, Springer Nov 2012
- Año de publicación
- 2012
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3642264824
- ISBN 13
- 9783642264825
- Peso del artículo
- 651 gramos
- Dimensiones
- 235x155x24 mm
- Serie
- Libro 9 de 46: Springer Series in Synergetics
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