Modelarea bazată pe date și calculul științific: Metode pentru sisteme complexe și Big Data

Recenzii ale cititorilor

Cartea este o resursă bine primită pentru înțelegerea matematicii aplicate și a MATLAB, lăudată pentru explicațiile sale clare, prezentarea captivantă și integrarea exemplelor practice. Este deosebit de benefică pentru cei care au o anumită pregătire în domeniu. Cu toate acestea, materialul devine provocator pe măsură ce avansează, necesitând cunoștințe avansate de matematică și fizică.

⬤ Prezentare clară și captivantă a conceptelor complexe.
⬤ Accent puternic pe aplicații practice și exemple din lumea reală.
⬤ Integrarea eficientă a MATLAB cu matematica numerică.
⬤ Utilă atât pentru studenți, cât și pentru absolvenți, în special pentru cei cu cunoștințe anterioare.
⬤ Include referințe istorice interesante și proiecte studențești sugerate.

⬤ Ultimele capitole pot fi prea avansate pentru studenții obișnuiți de licență fără cunoștințe anterioare semnificative.
⬤ Nu sunt suficient de riguroase pentru cei care doresc o înțelegere teoretică aprofundată.
⬤ Unii cititori au considerat-o o provocare fără o bază solidă în condiții prealabile precum algebra liniară și ecuațiile diferențiale.
⬤ Lipsa unei prezentări cuprinzătoare a metodelor numerice îi poate face pe unii cititori să dorească mai mult context.

(pe baza a 21 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Data-Driven Modeling & Scientific Computation: Methods for Complex Systems & Big Data

Conținutul cărții:

Domeniul înfloritor al analizei datelor se dezvoltă într-un ritm incredibil datorită proliferării colectării de date în aproape toate domeniile științifice. Seturile enorme de date întâlnite acum în mod obișnuit în domeniul științelor reprezintă un stimulent pentru dezvoltarea de tehnici matematice și algoritmi de calcul care să ajute la sintetizarea, interpretarea și atribuirea de semnificație datelor în contextul cadrului lor științific. Un obiectiv specific al acestei cărți este de a integra metodele standard de calcul științific cu analiza datelor. Prin aceasta, ea reunește, într-o manieră autoconsistentă, ideile-cheie din:

DT statistică,.

DT analiza timp-frecvență, și.

DT reduceri la dimensiuni reduse.

Îmbinarea acestor idei oferă o perspectivă semnificativă asupra seturilor de date cu care ne confruntăm astăzi în toate domeniile științifice, inclusiv cele generate de sisteme dinamice complexe. Acesta este un domeniu deosebit de interesant și o mare parte din partea finală a cărții este condusă de exemple intuitive din acesta, arătând cum cele trei domenii pot fi utilizate în combinație pentru a oferi o perspectivă critică asupra funcționării fundamentale a diferitelor probleme.

Data-Driven Modeling and Scientific Computation este un studiu al tehnicilor practice de rezolvare numerică a ecuațiilor diferențiale ordinare și parțiale, precum și al algoritmilor pentru manipularea și analiza datelor. Accentul este pus pe implementarea schemelor numerice la probleme practice din inginerie, științe biologice și fizice.

Un text accesibil de la introductiv la avansat, această carte integrează pe deplin MATLAB și funcționalitatea sa de programare versatilă și de nivel înalt, reunind în același timp abilitățile de calcul și de date atât pentru studenții universitari, cât și pentru absolvenți în domeniul calculului științific.