Über das Werk
Model Based Parameter Estimation (ISBN: 9783642303678) ist ein maßgebliches Werk der Parameterbestimmung in dynamischen Modellen. Es verbindet fundierte Theorieforschung mit praktischer Implementierung und zeigt, wie modellbasierte Ansätze systematisch zur Schätzung unbekannter Parameter aus Messdaten eingesetzt werden können. Das Buch ist ein Meilenstein in der Entwicklung von Algorithmen und Verfahren der Parameteridentifikation und hat nachhaltig die wissenschaftliche Diskussion in diesem Bereich beeinflusst, indem es Konzepte aus der Systemtheorie, Regelungstechnik und Numerik in einen kohärenten Rahmen überführt. (ISBN: 9783642303678)
Zusammenfassung
Das Werk behandelt grundlegend die Formulierung von Parameterestimationsproblemen in zeitabhängigen Modellen, die Auswahl geeigneter Kosten- und Regularisierungstermine, sowie effiziente Algorithmen zur Identifikation. Es erstreckt sich von theoretischen Grundlagen bis zu praktischen Lösungsansätzen, einschließlich Diskretisierungstechniken, Sensitivitätsanalysen und Optimierungsstrategien, um zuverlässige Parameter aus Messdaten zu extrahieren. Besonderes Augenmerk liegt auf der Robustheit der Methoden gegenüber Messrauschen, Modellunzulänglichkeiten und numerischen Herausforderungen. Durch Fallstudien und Beispielanwendungen wird veranschaulicht, wie MBP-Ansätze in Bereichen wie Physik, Biologie oder Ingenieurwesen eingesetzt werden können, um präzise und nachvollziehbare Parameterwerte zu gewinnen.
Über die Autoren
Hans Georg Bock, Thomas Carraro, Willi Jäger, Stefan Körkel, Rolf Rannacher und Johannes P. Schlöder bündeln in diesem Werk ihr profundes Fachwissen aus Mathematik, Optimierung und Numerik. Die maßgebliche Autorengruppe zeichnet sich durch klare Methodik, systematische Herangehensweise und einen praxisnahen Blick aus, wobei besonders die tragenden Beiträge von Hans Georg Bock und Rolf Rannacher als Leitfiguren der Entwicklung hervorgehoben werden können. Das Team verbindet theoretische Tiefe mit anwendungsorientierter Perspektive und bietet damit eine fundierte Orientierung für Forscherinnen und Forscher sowie fortgeschrittene Studierende.
Kurz gefasst
Model Based Parameter Estimation bietet eine tiefgehende, praxisnahe Auseinandersetzung mit der Bestimmung unbekannter Parameter aus Messdaten durch modellbasierte Optimierung. Es verbindet theoretische Grundlagen mit konkreten Algorithmen und illustriert die Anwendbarkeit in verschiedenen Disziplinen, wodurch es sich als unverzichtbares Handbuch für Forschung und Lehre etabliert.
2009, ISBN: 9783642303678
This judicious selection of articles combines mathematical and numerical methods to apply parameter estimation and optimum experimental design in a range of contexts. These include fields… Mehr…
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2009, ISBN: 9783642303678
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2009
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
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Über das Werk
Model Based Parameter Estimation (ISBN: 9783642303678) ist ein maßgebliches Werk der Parameterbestimmung in dynamischen Modellen. Es verbindet fundierte Theorieforschung mit praktischer Implementierung und zeigt, wie modellbasierte Ansätze systematisch zur Schätzung unbekannter Parameter aus Messdaten eingesetzt werden können. Das Buch ist ein Meilenstein in der Entwicklung von Algorithmen und Verfahren der Parameteridentifikation und hat nachhaltig die wissenschaftliche Diskussion in diesem Bereich beeinflusst, indem es Konzepte aus der Systemtheorie, Regelungstechnik und Numerik in einen kohärenten Rahmen überführt. (ISBN: 9783642303678)
Zusammenfassung
Das Werk behandelt grundlegend die Formulierung von Parameterestimationsproblemen in zeitabhängigen Modellen, die Auswahl geeigneter Kosten- und Regularisierungstermine, sowie effiziente Algorithmen zur Identifikation. Es erstreckt sich von theoretischen Grundlagen bis zu praktischen Lösungsansätzen, einschließlich Diskretisierungstechniken, Sensitivitätsanalysen und Optimierungsstrategien, um zuverlässige Parameter aus Messdaten zu extrahieren. Besonderes Augenmerk liegt auf der Robustheit der Methoden gegenüber Messrauschen, Modellunzulänglichkeiten und numerischen Herausforderungen. Durch Fallstudien und Beispielanwendungen wird veranschaulicht, wie MBP-Ansätze in Bereichen wie Physik, Biologie oder Ingenieurwesen eingesetzt werden können, um präzise und nachvollziehbare Parameterwerte zu gewinnen.
Über die Autoren
Hans Georg Bock, Thomas Carraro, Willi Jäger, Stefan Körkel, Rolf Rannacher und Johannes P. Schlöder bündeln in diesem Werk ihr profundes Fachwissen aus Mathematik, Optimierung und Numerik. Die maßgebliche Autorengruppe zeichnet sich durch klare Methodik, systematische Herangehensweise und einen praxisnahen Blick aus, wobei besonders die tragenden Beiträge von Hans Georg Bock und Rolf Rannacher als Leitfiguren der Entwicklung hervorgehoben werden können. Das Team verbindet theoretische Tiefe mit anwendungsorientierter Perspektive und bietet damit eine fundierte Orientierung für Forscherinnen und Forscher sowie fortgeschrittene Studierende.
Kurz gefasst
Model Based Parameter Estimation bietet eine tiefgehende, praxisnahe Auseinandersetzung mit der Bestimmung unbekannter Parameter aus Messdaten durch modellbasierte Optimierung. Es verbindet theoretische Grundlagen mit konkreten Algorithmen und illustriert die Anwendbarkeit in verschiedenen Disziplinen, wodurch es sich als unverzichtbares Handbuch für Forschung und Lehre etabliert.
Detailangaben zum Buch - Model Based Parameter Estimation
EAN (ISBN-13): 9783642303678
ISBN (ISBN-10): 3642303676
Erscheinungsjahr: 2013
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg
334 Seiten
Sprache: eng/Englisch
Buch in der Datenbank seit 2012-10-14T07:00:34+02:00 (Berlin)
Buch zuletzt gefunden am 2026-08-04T13:30:23+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783642303678
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-30367-6, 978-3-642-30367-8
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: thomas bock, georg jäger, hans thoma, willi thoma, carr, johann georg, jager, böck, körkel, johann will, stefan jäger, johannes georg, schloder, körke, hanß stefan, rolf thomas
Titel des Buches: est, model theory
Daten vom Verlag:
Autor/in: Hans Georg Bock; Thomas Carraro; Willi Jäger; Stefan Körkel; Rolf Rannacher; Johannes P. Schlöder
Titel: Contributions in Mathematical and Computational Sciences; Model Based Parameter Estimation - Theory and Applications
Verlag: Springer; Springer Berlin
334 Seiten
Erscheinungsjahr: 2013-02-26
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Englisch
96,29 € (DE)
99,00 € (AT)
118,00 CHF (CH)
Available
X, 334 p. 83 illus., 26 illus. in color.
EA; E107; eBook; Nonbooks, PBS / Mathematik/Analysis; Differentialrechnung und -gleichungen; Verstehen; dynamic process models; modeling of processes in natural and life sciences; optimal experimental design; parameter estimation; ordinary differential equations; partial differential equations; B; Differential Equations; Numerical Analysis; Computational Science and Engineering; Mathematical Modeling and Industrial Mathematics; Calculus of Variations and Optimization; Mathematics and Statistics; Numerische Mathematik; Mathematische Modellierung; Mathematik für Ingenieure; Optimierung; BB
This judicious selection of articles combines mathematical and numerical methods to apply parameter estimation and optimum experimental design in a range of contexts. These include fields as diverse as biology, medicine, chemistry, environmental physics, image processing and computer vision. The material chosen was presented at a multidisciplinary workshop on parameter estimation held in 2009 in Heidelberg. The contributions show how indispensable efficient methods of applied mathematics and computer-based modeling can be to enhancing the quality of interdisciplinary research. The use of scientific computing to model, simulate, and optimize complex processes has become a standard methodology in many scientific fields, as well as in industry. Demonstrating that the use of state-of-the-art optimization techniques in a number of research areas has much potential for improvement, this book provides advanced numerical methods and the very latest results for the applications under consideration.Overview of state-of-the-art methods for model based parameter estimation Applications for several scientific disciplines: biology, medicine, chemistry, electrochemistry, environmental physics, image processing and computer vision Parameter estimation is a key feature of computational modelling ? Includes supplementary material: sn.pub/extras
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