Handbook of Probabilistic Models by Samui, Pijush; Tien Bui, Dieu; Chakraborty, Subrata; Deo, Ravinesh;

20% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár EUR 170.00
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.

66 402 Ft (63 240 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 20% (cc. 13 280 Ft off)
Kedvezményes ár 53 122 Ft (50 592 Ft + 5% áfa)
A kedvezmény érvényes eddig: 2026. június 30.

66 402 Ft

Beszerezhetőség

Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

A termék adatai:

Kiadó Elsevier Science
Megjelenés dátuma 2019. október 8.

ISBN 9780128165140
Kötéstípus Puhakötés
Terjedelem590 oldal
Méret 228x152 mm
Súly 880 g
Nyelv angol

Kategóriák

Alkalmazott matematika Matematika a mérnöki- és természettudományok területén A mérnöki tudományok általános kérdései Építőmérnöki tudományok, építőipar A számítástudomány matematikai elmélete Adatkezelés a számítógépes rendszerekben Számítógépes modellezés és szimuláció Alkalmazott matematika (karitatív célú kampány) Matematika a mérnöki- és természettudományok területén (karitatív célú kampány) A mérnöki tudományok általános kérdései (karitatív célú kampány) Építőmérnöki tudományok, építőipar (karitatív célú kampány) A számítástudomány matematikai elmélete (karitatív célú kampány) Adatkezelés a számítógépes rendszerekben (karitatív célú kampány) Számítógépes modellezés és szimuláció (karitatív célú kampány)

Hosszú leírás:

Handbook of Probabilistic Models carefully examines the application of advanced probabilistic models in conventional engineering fields. In this comprehensive handbook, practitioners, researchers and scientists will find detailed explanations of technical concepts, applications of the proposed methods, and the respective scientific approaches needed to solve the problem. This book provides an interdisciplinary approach that creates advanced probabilistic models for engineering fields, ranging from conventional fields of mechanical engineering and civil engineering, to electronics, electrical, earth sciences, climate, agriculture, water resource, mathematical sciences and computer sciences.

Specific topics covered include minimax probability machine regression, stochastic finite element method, relevance vector machine, logistic regression, Monte Carlo simulations, random matrix, Gaussian process regression, Kalman filter, stochastic optimization, maximum likelihood, Bayesian inference, Bayesian update, kriging, copula-statistical models, and more.

Több

Tartalomjegyzék:

1. Monte Carlo Simulation
2. Stochastic Optimization Method
3. Reliability Analysis
4. Stochastic Finite Element Method
5. Kalman Filter
6. Random matrix
7. Markov Chain
8. Gaussian Process Regression
9. Logistic regression
10. Geostatistics
11. Kriging
12. Bayesian inference
13. Bayesian updating
14. Probabilistic Neural Network
15. SVM, Relevance vector machine