Titolo: Semi-empirical Neural Network Modeling and Digital Twins Development
Editore: Academic Press
Data di pubblicazione: 2019
Lingua: Inglese
ISBN 10: 0128156511
ISBN 13: 9780128156513
Rilegatura: Paperback
Condizione: Brand New
Peso: 0,5 chilogrammi

Descrizione articolo

Riassunto

Semi-empirical Neural Network Modeling presents a new approach on how to quickly construct an accurate, multilayered neural network solution of differential equations. Current neural network methods have significant disadvantages, including a lengthy learning process and single-layered neural networks built on the finite element method (FEM). The strength of the new method presented in this book is the automatic inclusion of task parameters in the final solution formula, which eliminates the need for repeated problem-solving. This is especially important for constructing individual models with unique features. The book illustrates key concepts through a large number of specific problems, both hypothetical models and practical interest.

Informazioni sugli autori

Dmitry Tarkhov, born 14 Jan 1958 in St. Petersburg. In 1981 graduated with honors from the faculty of physics and mechanics of Leningrad Polytechnic Institute, majoring in Applied Mathematics and entered graduate school at the Department “Highermathematics�. After graduation, heworked at the Department as an assistant, then associate Professor and continues to work presently as a Professor. In 1987 he defended the thesis “the Straightening of the trajectories on the infinite dimensional torus�, for which he was awarded the degree of Ph.D. of physical and mathematical Sciences. In 1996, while working as a part-time chief systems analyst at the St. Petersburg Futures exchange he began studying neural networks. He has published more than 200 scientific papers on this topic. In 2006 he defended doctoral thesis “Mathematical modeling of technical objects on the basis of structural and parametrical adaptation of artificial neural networks�, for which he was awarded the degree of doctor of technical Sciences.

Alexander Vasilyev was born in St. Petersburg (Leningrad) on 10 August 1948. After graduating mathematical school No.239 with a gold medal and the Physics Faculty of Leningrad State University (LSU) with honors, he defended the Ph.D. thesis: New boundary value problems for ultrahyperbolic
and wave equations, in the Leningrad branch of the Steklov Mathematical Institute in 1978.
Working since 1980 at the Department of higher mathematics of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University as an Associate Professor and since 2007 as a Professor, he read advanced courses and electives in various areas of modern mathematics, led seminars.He prepared and in 2011 defended his doctoral thesis: Mathematical modeling of systems with distributed parameters based on neural network technique, for the degree of Doctor of Technical Sciences in the specialty 05.13.18 – “Mathematical modeling, numerical methods, and software.� Professor Vasilyev’s scientific interests are in the field of differential equations, mathematical physics, ill-posed problems, meshless methods, neuro-mathematics, neural network modeling of complex systems with approximately specified characteristics, heterogeneous data, digital twins, deep learning, global optimization, evolutionary algorithms, big transport system, environmental problems, educational projects.He is the author and co-author of three monographs, chapters in the reference book, chapters in two collective monographs, textbook (with the Ministry of Education stamp) – in Russian; he published about 180 works devoted to neural network modeling; he has Honors Diploma of
the Ministry of education of the Russian Federation, the Diploma and Awards of Polytechnic University Board. Professor Vasilyev is the Chairman, the member of the Organizing Committee of the conferences; he is the head, the central executive and participant of projects supported by grants of RF, a member of the editorial board of the “Journal Mathematical Modeling and Geometry.�
He is fond of painting and graphics.

The book "Semi-empirical neural network modeling" (with co-authors) is the first monograph in English.

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Se sei un consumatore, puoi esercitare il tuo diritto di recesso seguendo le istruzioni riportate di seguito. Per "consumatore" si intende qualsiasi persona fisica che agisca per fini che non rientrano nel quadro della sua attivit� commerciale, industriale, artigianale o professionale.

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Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

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tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Revaluation Books, Exstowe, Exton, EX3 0PP, Exeter, United Kingdom, 44 1179083586, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

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