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Verlag: Springer, 2012
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Verlag: Springer, 2010
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2010
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Verlag: Springer, 2012
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Verlag: Springer 2012-11, 2012
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Verlag: Springer, 2012
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Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2012
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Mathematical modelling is ubiquitous. Almost every book in exact science touches on mathematical models of a certain class of phenomena, on more or less speci c approaches to construction and investigation of models, on their applications, etc. As ma…ny textbooks with similar titles, Part I of our book is devoted to general qu- tions of modelling. Part II re ects our professional interests as physicists who spent much time to investigations in the eld of non-linear dynamics and mathematical modelling from discrete sequences of experimental measurements (time series). The latter direction of research is known for a long time as 'system identi cation' in the framework of mathematical statistics and automatic control theory. It has its roots in the problem of approximating experimental data points on a plane with a smooth curve. Currently, researchers aim at the description of complex behaviour (irregular, chaotic, non-stationary and noise-corrupted signals which are typical of real-world objects and phenomena) with relatively simple non-linear differential or difference model equations rather than with cumbersome explicit functions of time. In the second half of the twentieth century, it has become clear that such equations of a s- ciently low order can exhibit non-trivial solutions that promise suf ciently simple modelling of complex processes; according to the concepts of non-linear dynamics, chaotic regimes can be demonstrated already by a third-order non-linear ordinary differential equation, while complex behaviour in a linear model can be induced either by random in uence (noise) or by a very high order of equations.
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Verlag: Springer, Springer Spektrum, 2010
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Mathematical modelling is ubiquitous. Almost every book in exact science touches on mathematical models of a certain class of phenomena, on more or less speci c approaches to construction and investigation of models, on their applications, etc. As many text…books with similar titles, Part I of our book is devoted to general qu- tions of modelling. Part II re ects our professional interests as physicists who spent much time to investigations in the eld of non-linear dynamics and mathematical modelling from discrete sequences of experimental measurements (time series). The latter direction of research is known for a long time as 'system identi cation' in the framework of mathematical statistics and automatic control theory. It has its roots in the problem of approximating experimental data points on a plane with a smooth curve. Currently, researchers aim at the description of complex behaviour (irregular, chaotic, non-stationary and noise-corrupted signals which are typical of real-world objects and phenomena) with relatively simple non-linear differential or difference model equations rather than with cumbersome explicit functions of time. In the second half of the twentieth century, it has become clear that such equations of a s- ciently low order can exhibit non-trivial solutions that promise suf ciently simple modelling of complex processes; according to the concepts of non-linear dynamics, chaotic regimes can be demonstrated already by a third-order non-linear ordinary differential equation, while complex behaviour in a linear model can be induced either by random in uence (noise) or by a very high order of equations.
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Verlag: Springer, 2012
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Extracting Knowledge From Time Series | An Introduction to Nonlinear Empirical Modeling | Boris P. Bezruchko (u. a.) | Taschenbuch | Springer Series in Synergetics | xxii | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9783642264825 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121… Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Verlag: Springer Berlin Heidelberg Nov 2012, 2012
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Mathematical modelling is ubiquitous. Almost every book in exact science touches on mathematical models of a certain class of phenomena, on more or less speci c approaches to construction and investigation of models, on their applicat…ions, etc. As many textbooks with similar titles, Part I of our book is devoted to general qu- tions of modelling. Part II re ects our professional interests as physicists who spent much time to investigations in the eld of non-linear dynamics and mathematical modelling from discrete sequences of experimental measurements (time series). The latter direction of research is known for a long time as 'system identi cation' in the framework of mathematical statistics and automatic control theory. It has its roots in the problem of approximating experimental data points on a plane with a smooth curve. Currently, researchers aim at the description of complex behaviour (irregular, chaotic, non-stationary and noise-corrupted signals which are typical of real-world objects and phenomena) with relatively simple non-linear differential or difference model equations rather than with cumbersome explicit functions of time. In the second half of the twentieth century, it has become clear that such equations of a s- ciently low order can exhibit non-trivial solutions that promise suf ciently simple modelling of complex processes; according to the concepts of non-linear dynamics, chaotic regimes can be demonstrated already by a third-order non-linear ordinary differential equation, while complex behaviour in a linear model can be induced either by random in uence (noise) or by a very high order of equations. 432 pp. Englisch.
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Verlag: Springer Berlin Heidelberg Sep 2010, 2010
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Verlag: Springer, 2010
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Verlag: Springer, 2010
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Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2012
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Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2010
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Verlag: Springer, Springer Nov 2012, 2012
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Mathematical modelling is ubiquitous. Almost every book in exact science touches on mathematical models of a certain class of phenomena, on more or less speci c approaches to construction and investigation of models, on their applications…, etc. As many textbooks with similar titles, Part I of our book is devoted to general qu- tions of modelling. Part II re ects our professional interests as physicists who spent much time to investigations in the eld of non-linear dynamics and mathematical modelling from discrete sequences of experimental measurements (time series). The latter direction of research is known for a long time as ¿system identi cation¿ in the framework of mathematical statistics and automatic control theory. It has its roots in the problem of approximating experimental data points on a plane with a smooth curve. Currently, researchers aim at the description of complex behaviour (irregular, chaotic, non-stationary and noise-corrupted signals which are typical of real-world objects and phenomena) with relatively simple non-linear differential or difference model equations rather than with cumbersome explicit functions of time. In the second half of the twentieth century, it has become clear that such equations of a s- ciently low order can exhibit non-trivial solutions that promise suf ciently simple modelling of complex processes; according to the concepts of non-linear dynamics, chaotic regimes can be demonstrated already by a third-order non-linear ordinary differential equation, while complex behaviour in a linear model can be induced either by random in uence (noise) or by a very high order of equations.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 432 pp. Englisch.
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