• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Nonlinear Control of Uncertain Systems: Conventional and Learning-Based Alternatives with Python

    Nonlinear Control of Uncertain Systems by Alamir, Mazen;

    Conventional and Learning-Based Alternatives with Python

      • 12% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 213.99
      • 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.

        88 752 Ft (84 526 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 12% (cc. 10 650 Ft off)
      • Kedvezményes ár 78 102 Ft (74 383 Ft + 5% áfa)

    88 752 Ft

    db

    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 Springer Nature Switzerland
    • Megjelenés dátuma 2025. december 3.
    • Kötetek száma 1 pieces, Book

    • ISBN 9783031932861
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem625 oldal
    • Méret 235x155 mm
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk XXIV, 625 p. 231 illus., 155 illus. in color. Illustrations, black & white
    • 700

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    "

    This book provides scalable, effective and real-world-compatible methods and algorithms for the control and extended estimation of uncertain nonlinear systems against a backdrop of often-unconventional problems. The author provides advice on choosing which solution is most relevant to the desired control objectives, the nature of present uncertainties and the impact on closed-loop performance.

    The book introduces its key paradigms step by step and then presents the family of candidate solutions in detail along with associated python scripts. It helps the reader develop a critical and comparative point of view and thus to distinguish the best choice of solutions, some of which prove to be conventional and others to employ advanced learning-based methods. This book shows how each category applies to specific groups of problems, but the choice is made based on pragmatic assessments of efficiency and efficacy rather than on dogmatic adherence to the benefits of one or the other.

    All of the concepts and solutions described in the text are illustrated using significantly challenging problems, wherever possible with real-world relevance. Solutions are implemented using Python scripts, freely downloadable from the author’s GitHub account. Practical features such as messages, cautions, summaries and important comments are clearly presented to aid reading, retention and recall.

    Nonlinear Control of Uncertain Systems appeals to both academics and professional practitioners studying and developing nonlinear industrial control systems; its critical comparative appraisal and detailed range of solutions help readers to navigate a complex taxonomy of systems and to find the right solution—learning-based or conventional—for the problems before them.

    "

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Part I: Definitions, Notation, Concepts and Tools.- What is this Book About?.- Definitions, Notation and Main Concepts.- Quick Python Reminders and Key Modules.- Part II: Methodologies and Algorithms.- Handling Uncertainties via Standard Methods.- Solving Deterministic Model Predictive Control Problems.- A Framework and a Python-Package for Real-Time Nonlinear Model Predictive Control Parameters Settings.- Designing an Uncertainty-Aware Dynamic Output Feedback via Deterministic Optimal Control Solutions.- Nonlinear Moving Horizon Extended Observers.- Further Advanced Topics.- Control of Automotive Automated Manual Transmission.- Power Management in an EV-Charging Station.- Feedback Law with Probabilistic Certification for Propofol-Based Control of BIS During Anesthesia.- Learning Optimal Energy Management in Hybrid Vehicles.- Q-Learning Solution to the Combined Therapy of Cancer.- Decentralized Frequency Control in Micro-grids.

    Több