Data Driven Analysis and Modeling of Turbulent Flows
Sorozatcím: Computation and Analysis of Turbulent Flows;
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 195.00
-
82 719 Ft (78 780 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 8 272 Ft off)
- Discounted price 74 447 Ft (70 902 Ft + 5% áfa)
82 719 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Academic Press
- Megjelenés dátuma 2025. április 18.
- ISBN 9780323950435
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem414 oldal
- Méret 229x152 mm
- Nyelv angol 700
Kategóriák
Hosszú leírás:
Data-driven Analysis and Modeling of Turbulent Flows provides an integrated treatment of modern data-driven methods to describe, control, and predict turbulent flows through the lens of both physics and data science.
The book is organized into three parts:
. Exploration of techniques for discovering coherent structures within turbulent flows, introducing advanced decomposition methods
. Methods for estimation and control using data assimilation and machine learning approaches
. Finally, novel modeling techniques that combine physical insights with machine learning
This book is intended for students, researchers, and practitioners in fluid mechanics, though readers from related fields such as applied mathematics, computational science, and machine learning will find it also of interest.
. Exploration of techniques for discovering coherent structures within turbulent flows, introducing advanced decomposition methods
. Methods for estimation and control using data assimilation and machine learning approaches
. Finally, novel modeling techniques that combine physical insights with machine learning
Tartalomjegyzék:
1. Introduction to data-driven modeling
2. Modal Decomposition
3. Resolvent analysis for turbulent flows
4. Data assimilation and flow estimation
5. Data-driven control
6. Constitutive Modeling
7. Parameter estimation and uncertainty quantification
8. Machine Learning Augmented modeling
9. Symbolic regression methods
