Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control

Brunton, Steven L.; J. Nathan Kutz

ISBN 10: 1108422098 ISBN 13: 9781108422093
Verlag: Cambridge University Press, 2019
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Inhaltsangabe:

This beginning graduate textbook teaches data science and machine learning methods for modeling, prediction, and control of complex systems.

Über die Autorin bzw. den Autor: Steven L. Brunton is Associate Professor of Mechanical Engineering at the University of Washington. He is also Adjunct Associate Professor of Applied Mathematics and a Data-Science Fellow at the eScience Institute. His research applies data science and machine learning for dynamical systems and control to fluid dynamics, biolocomotion, optics, energy systems, and manufacturing. He has co-authored two textbooks, received the Army and Air Force Young Investigator awards, and was awarded the University of Washington College of Education teaching award.

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Bibliografische Details

Titel: Data-Driven Science and Engineering: Machine...
Verlag: Cambridge University Press
Erscheinungsdatum: 2019
Einband: Hardcover
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. Data-driven discovery is revolutionizing the modeling, prediction, and control of complex systems. This textbook brings together machine learning, engineering mathematics, and mathematical physics to integrate modeling and control of dynamical systems with modern methods in data science. It highlights many of the recent advances in scientific computing that enable data-driven methods to be applied to a diverse range of complex systems, such as turbulence, the brain, climate, epidemiology, finance, robotics, and autonomy. Aimed at advanced undergraduate and beginning graduate students in the engineering and physical sciences, the text presents a range of topics and methods from introductory to state of the art. Data-driven discovery is revolutionizing the modeling, prediction, and control of complex systems. Aimed at advanced undergraduate and beginning graduate students, this textbook provides an integrated viewpoint that shows how to apply emerging methods from data science, data mining, and machine learning to engineering and the physical sciences. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9781108422093

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