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Paese del venditore

  • Klaus Schittkowski

    Lingua: Inglese

    Editore: Springer, Springer, 2002

    ISBN 10: 1402010796 ISBN 13: 9781402010798

    Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania

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    Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Real life phenomena in engineering, natural, or medical sciences are often described by a mathematical model with the goal to analyze numerically the behaviour of the system. Advantages of mathematical models are their cheap availability, the possibility of studying extreme situations that cannot be handled by experiments, or of simulating real systems during the design phase before constructing a first prototype. Moreover, they serve to verify decisions, to avoid expensive and time consuming experimental tests, to analyze, understand, and explain the behaviour of systems, or to optimize design and production. As soon as a mathematical model contains differential dependencies from an additional parameter, typically the time, we call it a dynamical model. There are two key questions always arising in a practical environment: 1 Is the mathematical model correct 2 How can I quantify model parameters that cannot be measured directly In principle, both questions are easily answered as soon as some experimental data are available. The idea is to compare measured data with predicted model function values and to minimize the differences over the whole parameter space. We have to reject a model if we are unable to find a reasonably accurate fit. To summarize, parameter estimation or data fitting, respectively, is extremely important in all practical situations, where a mathematical model and corresponding experimental data are available to describe the behaviour of a dynamical system.

  • Klaus Schittkowski

    Lingua: Inglese

    Editore: Springer US, 2002

    ISBN 10: 1402010796 ISBN 13: 9781402010798

    Da: moluna, Greven, Germania

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    Gebunden. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Real life phenomena in engineering, natural, or medical sciences are often described by a mathematical model with the goal to analyze numerically the behaviour of the system. Advantages of mathematical models are their cheap availability, the possibility of.

  • Klaus Schittkowski

    Lingua: Inglese

    Editore: Springer US Dez 2002, 2002

    ISBN 10: 1402010796 ISBN 13: 9781402010798

    Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania

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    Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Real life phenomena in engineering, natural, or medical sciences are often described by a mathematical model with the goal to analyze numerically the behaviour of the system. Advantages of mathematical models are their cheap availability, the possibility of studying extreme situations that cannot be handled by experiments, or of simulating real systems during the design phase before constructing a first prototype. Moreover, they serve to verify decisions, to avoid expensive and time consuming experimental tests, to analyze, understand, and explain the behaviour of systems, or to optimize design and production. As soon as a mathematical model contains differential dependencies from an additional parameter, typically the time, we call it a dynamical model. There are two key questions always arising in a practical environment: 1 Is the mathematical model correct 2 How can I quantify model parameters that cannot be measured directly In principle, both questions are easily answered as soon as some experimental data are available. The idea is to compare measured data with predicted model function values and to minimize the differences over the whole parameter space. We have to reject a model if we are unable to find a reasonably accurate fit. To summarize, parameter estimation or data fitting, respectively, is extremely important in all practical situations, where a mathematical model and corresponding experimental data are available to describe the behaviour of a dynamical system. 412 pp. Englisch.

  • Klaus Schittkowski

    Lingua: Inglese

    Editore: Springer, 2002

    ISBN 10: 1402010796 ISBN 13: 9781402010798

    Da: preigu, Osnabrück, Germania

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    Buch. Condizione: Neu. Numerical Data Fitting in Dynamical Systems | A Practical Introduction with Applications and Software | Klaus Schittkowski | Buch | Applied Optimization | Englisch | 2002 | Springer | EAN 9781402010798 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, 69115 Heidelberg, productsafety[at]springernature[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.

  • Klaus Schittkowski

    Lingua: Inglese

    Editore: Springer, Springer Dez 2002, 2002

    ISBN 10: 1402010796 ISBN 13: 9781402010798

    Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania

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    Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Real life phenomena in engineering, natural, or medical sciences are often described by a mathematical model with the goal to analyze numerically the behaviour of the system. Advantages of mathematical models are their cheap availability, the possibility of studying extreme situations that cannot be handled by experiments, or of simulating real systems during the design phase before constructing a first prototype. Moreover, they serve to verify decisions, to avoid expensive and time consuming experimental tests, to analyze, understand, and explain the behaviour of systems, or to optimize design and production. As soon as a mathematical model contains differential dependencies from an additional parameter, typically the time, we call it a dynamical model. There are two key questions always arising in a practical environment: 1 Is the mathematical model correct 2 How can I quantify model parameters that cannot be measured directly In principle, both questions are easily answered as soon as some experimental data are available. The idea is to compare measured data with predicted model function values and to minimize the differences over the whole parameter space. We have to reject a model if we are unable to find a reasonably accurate fit. To summarize, parameter estimation or data fitting, respectively, is extremely important in all practical situations, where a mathematical model and corresponding experimental data are available to describe the behaviour of a dynamical system.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 412 pp. Englisch.