دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1 نویسندگان: Henry D. I. Abarbanel (auth.), Alistair I. Mees (eds.) سری: ISBN (شابک) : 9781461266488, 9781461201779 ناشر: Birkhäuser Basel سال نشر: 2001 تعداد صفحات: 483 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 15 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب دینامیک و آمار غیرخطی: تحقیقات عملیات، علوم مدیریت، آمار برای مهندسی، فیزیک، علوم کامپیوتر، شیمی و علوم زمین، هوش محاسباتی
در صورت تبدیل فایل کتاب Nonlinear Dynamics and Statistics به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب دینامیک و آمار غیرخطی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
همه مدل ها دروغ هستند. "زمین به دور خورشید به صورت بیضی با خورشید در یک کانون می چرخد" نادرست است، اما تقریبا برای همه اهداف به اندازه کافی دقیق است. این کتاب وضعیت فعلی هنر گفتن دروغ های مفید در مورد سیستم های متغیر با زمان در دنیای واقعی را توصیف می کند. به طور خاص، این در مورد تلاش برای "درک" (یعنی دروغ های مفید در مورد) سیستم های دینامیکی است که مستقیماً از مشاهدات انجام می شود، یا به دلیل پیچیده بودن آنها برای مدل سازی به روش معمولی یا به دلیل اینکه آنها به سادگی درک نشده اند. B(: از آنجا که با تجزیه و تحلیل سری های زمانی مرسوم همپوشانی دارد، ساخت مدل های سیستم های دینامیکی غیرخطی مستقیماً از داده ها توسط برخی ناظران به عنوان تلاشی نادرست برای ابداع مجدد تجزیه و تحلیل سری های زمانی دیده می شود. حقیقت به طور مشخص کمتر پیش پا افتاده است. مطمئنا غیرممکن است، مگر در چند مورد خاص، بازآفرینی شاهکار حیرت انگیز نیوتن در نوشتن یک معادله کوتاه که توصیفی عالی از پدیده های دنیای واقعی است. غیر ثابت، و دارای دینامیک با ابعاد بالا هستند؛ حتی زمانی که دینامیک شامل جاذبههای با ابعاد پایینتر است، تقریباً هرگز یک سیستم مختصاتی در دسترس نیست که در تراکتورها توصیف سادهای معمولی داشته باشند.
All models are lies. "The Earth orbits the sun in an ellipse with the sun at one focus" is false, but accurate enough for almost all purposes. This book describes the current state of the art of telling useful lies about time-varying systems in the real world. Specifically, it is about trying to "understand" (that is, tell useful lies about) dynamical systems directly from observa tions, either because they are too complex to model in the conventional way or because they are simply ill-understood. B(:cause it overlaps with conventional time-series analysis, building mod els of nonlinear dynamical systems directly from data has been seen by some observers as a somewhat ill-informed attempt to reinvent time-series analysis. The truth is distinctly less trivial. It is surely impossible, except in a few special cases, to re-create Newton's astonishing feat of writing a short equation that is an excellent description of real-world phenomena. Real systems are connected to the rest of the world; they are noisy, non stationary, and have high-dimensional dynamics; even when the dynamics contains lower-dimensional attractors there is almost never a coordinate system available in which these at tractors have a conventionally simple description.
Front Matter....Pages i-xxii
Front Matter....Pages 1-1
Challenges in Modeling Nonlinear Systems: A Worked Example....Pages 3-29
Disentangling Uncertainty and Error: On the Predictability of Nonlinear Systems....Pages 31-64
Achieving Good Nonlinear Models: Keep It Simple, Vary the Embedding, and Get the Dynamics Right....Pages 65-80
Delay Reconstruction: Dynamics versus Statistics....Pages 81-103
Some Remarks on the Statistical Modeling of Chaotic Systems....Pages 105-126
The Identification and Estimation of Nonlinear Stochastic Systems....Pages 127-166
Front Matter....Pages 167-167
An Introduction to Monte Carlo Methods for Bayesian Data Analysis....Pages 169-217
Constrained Randomization of Time Series for Nonlinearity Tests....Pages 219-232
Removing the Noise from Chaos Plus Noise....Pages 233-244
Embedding Theorems, Scaling Structures, and Determinism in Time Series....Pages 245-265
Consistent Estimation of a Dynamical Map....Pages 267-280
Extracting Dynamical Behavior via Markov Models....Pages 281-321
Formulas for the Eckmann-Ruelle Matrix....Pages 323-336
Front Matter....Pages 337-337
Noise and Nonlinearity in an Ecological System....Pages 339-364
Cluster-Weighted Modeling: Probabilistic Time Series Prediction, Characterization, and Synthesis....Pages 365-385
Data Compression, Dynamics, and Stationarity....Pages 387-412
Analyzing Nonlinear Dynamical Systems with Nonparametric Regression....Pages 413-434
Optimization of Embedding Parameters for Prediction of Seizure Onset with Mutual Information....Pages 435-451
Detection of a Nonlinear Oscillator Underlying Experimental Time Series: The Sunspot Cycle....Pages 453-473