Time-Variant and Quasi-separable Systems
Matrix Theory, Recursions and Computations
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 74.99
-
37 952 Ft (36 145 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. 3 795 Ft off)
- Discounted price 34 157 Ft (32 531 Ft + 5% áfa)
37 952 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
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 Cambridge University Press
- Megjelenés dátuma 2024. október 31.
- ISBN 9781009455626
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem330 oldal
- Méret 250x177x23 mm
- Súly 735 g
- Nyelv angol 658
Kategóriák
Rövid leírás:
Bringing together systems theory, signal processing and numerical computation, this book presents an appealing novel and combined approach.
TöbbHosszú leírás:
Matrix theory is the lingua franca of everyone who deals with dynamically evolving systems, and familiarity with efficient matrix computations is an essential part of the modern curriculum in dynamical systems and associated computation. This is a master's-level textbook on dynamical systems and computational matrix algebra. It is based on the remarkable identity of these two disciplines in the context of linear, time-variant, discrete-time systems and their algebraic equivalent, quasi-separable systems. The authors' approach provides a single, transparent framework that yields simple derivations of basic notions, as well as new and fundamental results such as constrained model reduction, matrix interpolation theory and scattering theory. This book outlines all the fundamental concepts that allow readers to develop the resulting recursive computational schemes needed to solve practical problems. An ideal treatment for graduate students and academics in electrical and computer engineering, computer science and applied mathematics.
'This book represents the first comprehensive single-volume coverage on signal processing, dynamical systems and numerical algorithms. It will be a timely reference for students, practitioners, and researchers in the areas of systems, control, estimation, identification, optimization and modern data sciences - since math is the cornerstone of AI. Sun-Yuan Kung, Princeton University
Tartalomjegyzék:
Part I. Lectures on Basics, with Examples: 1. A first example: optimal quadratic control; 2. Dynamical systems; 3. LTV (quasi-separable) systems; 4. System identification; 5. State equivalence, state reduction; 6. Elementary operations; 7. Inner operators and external factorizations; 8. Inner-outer factorization; 9. The Kalman filter as an application; 10. Polynomial representations; 11. Quasi-separable Moore-Penrose inversion; Part II. Further Contributions to Matrix Theory: 12. LU (spectral) factorization; 13. Matrix Schur interpolation; 14. The scattering picture; 15. Constrained interpolation; 16. Constrained model reduction; 17. Isometric embedding for causal contractions; Appendix. Data model and implementations; References; Index.
Több
