Mathematical Methods in Robust Control of Discrete-Time Linear Stochastic Systems
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Nov 2014, 2014
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In this monograph the authors develop a theory for the robust control of discrete-time stochastic systems, subjected to both independent random perturbations and to Markov chains. Such systems are widely used to provide mathematical models for real processes in fields such as aerospace engineering, communications, manufacturing, finance and economy. The theory is a continuation of the authors' work presented in their previous book entitled 'Mathematical Methods in Robust Control of Linear Stochastic Systems' published by Springer in 2006.Key features: Provides a common unifying framework for discrete-time stochastic systems corrupted with both independent random perturbations and with Markovian jumps which are usually treated separately in the control literature; Covers preliminary material on probability theory, independent random variables, conditional expectation and Markov chains; Proposes new numerical algorithms to solve coupled matrix algebraic Riccati equations; Leads the reader in a natural way to the original results through a systematic presentation; Presents new theoretical results with detailed numerical examples.The monograph is geared to researchers and graduate students in advanced control engineering, applied mathematics, mathematical systems theory and finance. It is also accessible to undergraduate students with a fundamental knowledge in the theory of stochastic systems.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 356 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9781489984470
- Título
- Mathematical Methods in Robust Control of Discrete-Time Linear Stochastic Systems
- Autor
- Vasile Dragan
- Editorial
- Springer, Springer Nov 2014
- Año de publicación
- 2014
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 148998447X
- ISBN 13
- 9781489984470
- Peso del artículo
- 540 gramos
- Dimensiones
- 235x155x20 mm
In this monograph the authors develop a theory for the robust control of discrete-time stochastic systems, subjected to both independent random perturbations and to Markov chains. Such systems are widely used to provide mathematical models for real processes in fields such as aerospace engineering, communications, manufacturing, finance and economy. The theory is a continuation of the authors’ work presented in their previous book entitled "Mathematical Methods in Robust Control of Linear Stochastic Systems" published by Springer in 2006.
Key features:
- Provides a common unifying framework for discrete-time stochastic systems corrupted with both independent random perturbations and with Markovian jumps which are usually treated separately in the control literature;
- Covers preliminary material on probability theory, independent random variables, conditional expectation and Markov chains;
- Proposes new numerical algorithms to solve coupled matrix algebraic Riccati equations;
- Leads the reader in a natural way to the original results through a systematic presentation;
- Presents new theoretical results with detailed numerical examples.
The monograph is geared to researchers and graduate students in advanced control engineering, applied mathematics, mathematical systems theory and finance. It is also accessible to undergraduate students with a fundamental knowledge in the theory of stochastic systems.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
In this monograph the authors develop a theory for the robust control of discrete-time stochastic systems, subjected to both independent random perturbations and to Markov chains. Such systems are widely used to provide mathematical models for real processes in fields such as aerospace engineering, communications, manufacturing, finance and economy. The theory is a continuation of the authors work presented in their previous book entitled "Mathematical Methods in Robust Control of Linear Stochastic Systems" published by Springer in 2006.
Key features:
- Provides a common unifying framework for discrete-time stochastic systems corrupted with both independent random perturbations and with Markovian jumps which are usually treated separately in the control literature
- Covers preliminary material on probability theory, independent random variables, conditional expectation and Markov chains
- Proposes new numerical algorithms to solve coupled matrix algebraic Riccati equations
- Leads the reader in a natural way to the original results through a systematic presentation
- Presents new theoretical results with detailed numerical examples
The monograph is geared to researchers and graduate students in advanced control engineering, applied mathematics, mathematical systems theory and finance. It is also accessible to undergraduate students with a fundamental knowledge in the theory of stochastic systems.
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