Name: Data-Driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations (en Inglés)
SKU: 51197600
Price: 1847.84 MXN
Availability: InStock
Author: John Harlim
ISBN: 9781108472470

portada Data-Driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations (en Inglés)

Data-Driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Cambridge University Press

Autor

John Harlim

Año

2018

Idioma

Inglés

N° páginas

168

Encuadernación

Tapa Dura

ISBN13

9781108472470

N° edición

Categorías

Tecnología de la información: cuestiones generales

Data-Driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations (en Inglés)

John Harlim (Autor) · Cambridge University Press · Tapa Dura

Libro Nuevo Importado

Envío: 14 a 19 días háb.

$ 3,079.73$ 1,847.84

-40%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan más de 100 unidades

$ 1,847.84

¡Envío Gratis! Llega entre el 21 Sep y el 29 Sep a CUAUHTÉMOC, Ciudad de México. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Data-Driven Computational Methods: Parameter and Operator Estimations (en Inglés)"

Modern scientific computational methods are undergoing a transformative change; big data and statistical learning methods now have the potential to outperform the classical first-principles modeling paradigm. This book bridges this transition, connecting the theory of probability, stochastic processes, functional analysis, numerical analysis, and differential geometry. It describes two classes of computational methods to leverage data for modeling dynamical systems. The first is concerned with data fitting algorithms to estimate parameters in parametric models that are postulated on the basis of physical or dynamical laws. The second is on operator estimation, which uses the data to nonparametrically approximate the operator generated by the transition function of the underlying dynamical systems. This self-contained book is suitable for graduate studies in applied mathematics, statistics, and engineering. Carefully chosen elementary examples with supplementary MATLAB® codes and appendices covering the relevant prerequisite materials are provided, making it suitable for self-study.