Fractional and Multivariable Calculus
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Aug 2017, 2017
Serie: Libro 114 di 176 - Springer Optimization and Its Applications
- Rilegato
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This textbook presents a rigorous approach to multivariable calculus in the context of model building and optimization problems. This comprehensive overview is based on lectures given at five SERC Schools from 2008 to 2012 and covers a broad range of topics that will enable readers to understand and create deterministic and nondeterministic models. Researchers, advanced undergraduate, and graduate students in mathematics, statistics, physics, engineering, and biological sciences will find this book to be a valuable resource for finding appropriate models to describe real-life situations.The first chapter begins with an introduction to fractional calculus moving on to discuss fractional integrals, fractional derivatives, fractional differential equations and their solutions. Multivariable calculus is covered in the second chapter and introduces the fundamentals of multivariable calculus (multivariable functions, limits and continuity, differentiability, directional derivatives and expansions of multivariable functions). Illustrative examples, input-output process, optimal recovery of functions and approximations are given; each section lists an ample number of exercises to heighten understanding of the material. Chapter three discusses deterministic/mathematical and optimization models evolving from differential equations, difference equations, algebraic models, power function models, input-output models and pathway models. Fractional integral and derivative models are examined. Chapter four covers non-deterministic/stochastic models. The random walk model, branching process model, birth and death process model, time series models, and regression type models are examined. The fifth chapter covers optimal design. General linear models from a statistical point of view are introduced; the Gauss-Markov theorem, quadratic forms, and generalized inverses of matrices are covered. Pathway, symmetric, and asymmetric models are covered in chapter six, the concepts are illustrated with graphs. 248 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783319599922
- Titolo
- Fractional and Multivariable Calculus
- Autore
- H. J. Haubold
- Editore
- Springer International Publishing Aug 2017
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319599925
- ISBN 13
- 9783319599922
- Peso dell'articolo
- 541 grammi
- Dimensioni
- 241x160x20 mm
- Serie
- Libro 114 di 176: Springer Optimization and Its Applications
This textbook presents a rigorous approach to multivariable calculus in the context of model building and optimization problems. This comprehensive overview is based on lectures given at five SERC Schools from 2008 to 2012 and covers a broad range of topics that will enable readers to understand and create deterministic and nondeterministic models. Researchers, advanced undergraduate, and graduate students in mathematics, statistics, physics, engineering, and biological sciences will find this book to be a valuable resource for finding appropriate models to describe real-life situations.
The first chapter begins with an introduction to fractional calculus moving on to discuss fractional integrals, fractional derivatives, fractional differential equations and their solutions. Multivariable calculus is covered in the second chapter and introduces the fundamentals of multivariable calculus (multivariable functions, limits and continuity, differentiability, directionalderivatives and expansions of multivariable functions). Illustrative examples, input-output process, optimal recovery of functions and approximations are given; each section lists an ample number of exercises to heighten understanding of the material. Chapter three discusses deterministic/mathematical and optimization models evolving from differential equations, difference equations, algebraic models, power function models, input-output models and pathway models. Fractional integral and derivative models are examined. Chapter four covers non-deterministic/stochastic models. The random walk model, branching process model, birth and death process model, time series models, and regression type models are examined. The fifth chapter covers optimal design. General linear models from a statistical point of view are introduced; the Gauss–Markov theorem, quadratic forms, and generalized inverses of matrices are covered. Pathway, symmetric, and asymmetric models are covered in chapter six, the concepts are illustrated with graphs.
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