Handbook of Computability and Complexity in Analysis
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Jun 2022, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Computable analysis is the modern theory of computability and complexity in analysis that arose out of Turing's seminal work in the 1930s. This was motivated by questions such as: which real numbers and real number functions are computable, and which mathematical tasks in analysis can be solved by algorithmic means Nowadays this theory has many different facets that embrace topics from computability theory, algorithmic randomness, computational complexity, dynamical systems, fractals, and analog computers, up to logic, descriptive set theory, constructivism, and reverse mathematics. In recent decades computable analysis has invaded many branches of analysis, and researchers have studied computability and complexity questions arising from real and complex analysis, functional analysis, and the theory of differential equations, up to (geometric) measure theory and topology.This handbook represents the first coherent cross-section through most active research topics on the more theoretical side of the field. It contains 11 chapters grouped into parts on computability in analysis; complexity, dynamics, and randomness; and constructivity, logic, and descriptive complexity. All chapters are written by leading experts working at the cutting edge of the respective topic. Researchers and graduate students in the areas of theoretical computer science and mathematical logic will find systematic introductions into many branches of computable analysis, and a wealth of information and references that will help them to navigate the modern research literature in this field.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 456 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783030592363
- Título
- Handbook of Computability and Complexity in Analysis
- Autor
- Vasco Brattka
- Editorial
- Springer, Springer Jun 2022
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030592367
- ISBN 13
- 9783030592363
- Peso del artículo
- 769 gramos
- Dimensiones
- 235x155x23 mm
Computable analysis is the modern theory of computability and complexity in analysis that arose out of Turing's seminal work in the 1930s. This was motivated by questions such as: which real numbers and real number functions are computable, and which mathematical tasks in analysis can be solved by algorithmic means?
Nowadays this theory has many different facets that embrace topics from computability theory, algorithmic randomness, computational complexity, dynamical systems, fractals, and analog computers, up to logic, descriptive set theory, constructivism, and reverse mathematics. In recent decades computable analysis has invaded many branches of analysis, and researchers have studied computability and complexity questions arising from real and complex analysis, functional analysis, and the theory of differential equations, up to (geometric) measure theory and topology.
This handbook represents the first coherent cross-section through most active research topics on the more theoretical side of the field. It contains 11 chapters grouped into parts on computability in analysis; complexity, dynamics, and randomness; and constructivity, logic, and descriptive complexity. All chapters are written by leading experts working at the cutting edge of the respective topic. Researchers and graduate students in the areas of theoretical computer science and mathematical logic will find systematic introductions into many branches of computable analysis, and a wealth of information and references that will help them to navigate the modern research literature in this field.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Peter Hertling is a professor in the Institut für Theoretische Informatik, Mathematik und Operations Research at the Universität der Bundeswehr München. He is an Associate Editor of the Journal of Complexity, published by Elsevier. His research interests include computable analysis, descriptive complexity and algorithmic randomness, complexity theory over the real numbers, and information-based complexity.
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