252 Seiten Das hier angebotene Buch stammt aus einer teilaufgel�sten wissenschaftlichen Bibliothek und tr�gt die entsprechenden Kennzeichnungen (R�ckenschild, Instituts-Stempel.). Schnitt und Einband sind etwas staubschmutzig; Einbandkanten sind leicht bestossen; der Buchzustand ist ansonsten ordentlich und dem Alter entsprechend gut. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 460.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo

Stochastic Differential Systems I: Filtering and Control A Function Space Approach Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems 84

Editor

Springer Verlag;

Fecha de publicaci�n

1973

Idioma

Ingl�s

ISBN 10

354006303X

ISBN 13

9783540063032

Encuadernaci�n

Broschiert

Estado

Gut

Peso

460 gramos

Cat�logos de vendedores

200 Mathematik

Acerca de

Sinopsis

This book is an outgrowth of a graduate course by the same title given at UCLA (System Science Department). presenting a Functional Analysis approach to Stochastic Filtering and Control Problems. As the writing progressed. several new points of view were developed and as a result the present work is more in the nature of a monograph on the subject than a distilled compendium of extant works. The subject of this volume is at the heart of the most used part of modern Control Theory - indeed. the bread-and-butter part. It includes the Linear (Bucy-Kalman) Filter Theory. the Feedback Control (regulation and trz.cking) Theory for plants with random disturbances. and Stochastic DifEerential Games. Linear Filter Theory is developed by a 3-Martingale approach and is perhaps the sleekest one to date. We hasten to add that although the terITlS are Engineering-oriented. and a background in Control Engineering is essential to understand the motiva� tion. the work is totally mathematical. and in fact our aim is a rigorous mathematical presentation that is at once systematic. We begin with some preliminary necessary notions relating to Stochastic Processes. We follow Parthasarathy's work in inducing Wiener measure on the Banach Space of Continuous functions. We introduce the linear Stochastic integrals right away. We are then ready to treat linear Stochastic Differential Equations. We then look at the measures induced.

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