Numerical Approximation of Ordinary Differential Problems : From Deterministic to Stochastic Numerical Methods

Idioma: inglés

Editorial: Springer, 2023

3031313429 / 9783031313424

  • Tapa blanda
  • Nuevo
Ver todos los detalles

Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006

Tapa blanda

Condición: Nuevo

EUR 78,25

Envío por EUR 35,00 
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

Cantidad disponible: 1 disponible

Añadir al carrito
Devoluciones gratuitas de 30 días

Descripción del artículo del vendedor

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is focused on the numerical discretization of ordinary differential equations (ODEs), under several perspectives. The attention is first conveyed to providing accurate numerical solutions of deterministic problems. Then, the presentation moves to a more modern vision of numerical approximation, oriented to reproducing qualitative properties of the continuous problem along the discretized dynamics over long times. The book finally performs some steps in the direction of stochastic differential equations (SDEs), with the intention of offering useful tools to generalize the techniques introduced for the numerical approximation of ODEs to the stochastic case, as well as of presenting numerical issues natively introduced for SDEs.The book is the result of an intense teaching experience as well as of the research carried out in the last decade by the author. It is both intended for students and instructors: for the students, this book is comprehensive and ratherself-contained; for the instructors, there is material for one or more monographic courses on ODEs and related topics. In this respect, the book can be followed in its designed path and includes motivational aspects, historical background, examples and a software programs, implemented in Matlab, that can be useful for the laboratory part of a course on numerical ODEs/SDEs.The book also contains the portraits of several pioneers in the numerical discretization of differential problems, useful to provide a framework to understand their contributes in the presented fields. Last, but not least, rigor joins readability in the book.…

N° de ref. del artículo 9783031313424

Título
Numerical Approximation of Ordinary Differential Problems : From Deterministic to Stochastic Numerical Methods
Autor
Raffaele D'Ambrosio
Editorial
Springer
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3031313429
ISBN 13
9783031313424
Peso del artículo
677 gramos
Dimensiones
235x155x21 mm

AHA-BUCH GmbH

Einbeck, Alemania

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006

Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America

ArtículoDe 7 a 10 días hábilesDe 5 a 7 días hábiles
Primer artículoEUR 35,00EUR 45,00
Los plazos de entrega los establecen los vendedores y varían según el transportista y la ubicación. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relación con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de envío de los artículos.

Métodos de pago

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Cheque
  • Giro bancario
  • PayPal

Descripción de la tienda

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

Especialidad

Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & Studium

Información empresarial del vendedor

AHA-BUCH GmbH

Garlebsen 48
Einbeck, Alemania 37574