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Practical Applications of Stochastic Modelling: 11th International Workshop, PASM 2022

Posted By: readerXXI
Practical Applications of Stochastic Modelling: 11th International Workshop, PASM 2022

Practical Applications of Stochastic Modelling: 11th International Workshop, PASM 2022, Alicante, Spain, September 23, 2022, Revised Selected Papers
by Matthew Forshaw, Katja Gilly
English | 2023 | ISBN: 3031440528 | 140 Pages | True PDF | 7.7 MB

Stochastic Modelling and Control

Posted By: AvaxGenius
Stochastic Modelling and Control

Stochastic Modelling and Control by M. H. A. Davis , R. B. Vinter
English | PDF | 1985 | 405 Pages | ISBN : 9401086400 | 24.6 MB

This book aims to provide a unified treatment of input/output modelling and of control for discrete-time dynamical systems subject to random disturbances. The results presented are of wide applica­ bility in control engineering, operations research, econometric modelling and many other areas. There are two distinct approaches to mathematical modelling of physical systems: a direct analysis of the physical mechanisms that comprise the process, or a 'black box' approach based on analysis of input/output data.

Controlled Diffusion Processes

Posted By: AvaxGenius
Controlled Diffusion Processes

Controlled Diffusion Processes by Nicolai V. Krylov
English | PDF | 1980 | 314 Pages | ISBN : 3540709134 | 13.6 MB

Stochastic control theory is a relatively young branch of mathematics. The beginning of its intensive development falls in the late 1950s and early 1960s. ~urin~ that period an extensive literature appeared on optimal stochastic control using the quadratic performance criterion (see references in Wonham [76]). At the same time, Girsanov [25] and Howard [26] made the first steps in constructing a general theory, based on Bellman's technique of dynamic programming, developed by him somewhat earlier [4]. Two types of engineering problems engendered two different parts of stochastic control theory. Problems of the first type are associated with multistep decision making in discrete time, and are treated in the theory of discrete stochastic dynamic programming.

Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten

Posted By: AvaxGenius
Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten

Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten: Stochastische und numerische Methoden der Diskretisierung und Optimierung by Mathias Richter, Stefan Schäffler
Deutsch | PDF | 2022 | 300 Pages | ISBN : 3662663422 | 7.3 MB

Wesentliche Zielsetzung dieses Buchs ist eine in sich abgeschlossene Darstellung der zur Lösung inverser Probleme notwendigen Kenntnisse von der mathematischen Analyse bis zur numerischen Lösung. Konkrete Anwendungsfälle aus Naturwissenschaften und Technik geben den Umfang der benötigten mathematischen Methoden vor. Dazu gehört insbesondere die stochastische Modellierung der unvorhersehbaren Störungen von Messdaten, die bisher in Lehrbüchern zu inversen und schlecht gestellten Problemen nicht berücksichtigt wird. Die stochastische Modellierung steht in engem Zusammenhang mit der für den Computereinsatz essentiellen Diskretisierung beziehungsweise Parametrisierung inverser Probleme, auf die besonderes Augenmerk gerichtet wird. Ein weiterer Schwerpunkt ist die praktische Lösung der aus der Diskretisierung resultierenden globalen, im Allgemeinen nichtlinearen Optimierungsprobleme. Hingegen wird auf die Besprechung einer abstrakten Theorie der Regularisierung verzichtet.

Das Hidden-Markov-Modell

Posted By: AvaxGenius
Das Hidden-Markov-Modell

Das Hidden-Markov-Modell: Zufallsprozesse mit verborgenen Zuständen und ihre wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen by Karl-Heinz Zimmermann
Deutsch | PDF,EPUB | 2022 | 74 Pages | ISBN : 3662659670 | 6.4 MB

Im Mittelpunkt dieses essentials steht eine Einführung in ein bekanntes statistisches Modell, das Hidden-Markov-Modell. Damit können Probleme bewältigt werden, bei denen aus einer Folge von Beobachtungen auf die wahrscheinlichste zustandsspezifische Beschreibung geschlossen werden soll. Die Anwendungen des Hidden-Markov-Modells liegen hauptsächlich in den Bereichen Bioinformatik, Computerlinguistik, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung. In diesem Büchlein werden die beiden zentralen Problemstellungen in HMMs behandelt. Das Problem der Inferenz wird mit dem berühmten Viterbi-Algorithmus gelöst, und das Problem der Parameterschätzung wird mit zwei bekannten Methoden angegangen (Erwartungsmaximierung und Baum-Welch).

Stochastic Numerics for Mathematical Physics

Posted By: AvaxGenius
Stochastic Numerics for Mathematical Physics

Stochastic Numerics for Mathematical Physics by Grigori N. Milstein
English | PDF | 2004 | 612 Pages | ISBN : 3540211101 | 44 MB

Stochastic differential equations have many applications in the natural sciences. Besides, the employment of probabilistic representations together with the Monte Carlo technique allows us to reduce solution of multi-dimensional problems for partial differential equations to integration of stochastic equations. This approach leads to powerful computational mathematics that is presented in the treatise.