Nonlinear Dynamics and Statistics (eBook, PDF)
Redaktion: Mees, Alistair I.
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Nonlinear Dynamics and Statistics (eBook, PDF)
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A state-of-the-art edited survey of the theory and methods used for nonlinear time series analysis. Professionals, researchers, and graduates in nonlinear dynamics, probability, optimization, and systems theory will find the book useful.
- Geräte: PC
- ohne Kopierschutz
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- Größe: 44.98MB
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A state-of-the-art edited survey of the theory and methods used for nonlinear time series analysis. Professionals, researchers, and graduates in nonlinear dynamics, probability, optimization, and systems theory will find the book useful.
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Produktdetails
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- Verlag: Birkhäuser Boston
- Seitenzahl: 473
- Erscheinungstermin: 6. Dezember 2012
- Englisch
- ISBN-13: 9781461201779
- Artikelnr.: 44199381
- Verlag: Birkhäuser Boston
- Seitenzahl: 473
- Erscheinungstermin: 6. Dezember 2012
- Englisch
- ISBN-13: 9781461201779
- Artikelnr.: 44199381
- Herstellerkennzeichnung Die Herstellerinformationen sind derzeit nicht verfügbar.
I Issues in Reconstructing Dynamics.- 1 Challenges in Modeling Nonlinear Systems: A Worked Example.- 2 Disentangling Uncertainty and Error: On the Predictability of Nonlinear Systems.- 3 Achieving Good Nonlinear Models: Keep It Simple, Vary the Embedding, and Get the Dynamics Right.- 4 Delay Reconstruction: Dynamics versus Statistics.- 5 Some Remarks on the Statistical Modeling of Chaotic Systems.- 6 The Identification and Estimation of Nonlinear Stochastic Systems.- II Fundamentals.- 7 An Introduction to Monte Carlo Methods for Bayesian Data Analysis.- 8 Constrained Randomization of Time Series for Nonlinearity Tests.- 9 Removing the Noise from Chaos Plus Noise.- 10 Embedding Theorems, Scaling Structures, and Determinism in Time Series.- 11 Consistent Estimation of a Dynamical Map.- 12 Extracting Dynamical Behavior via Markov Models.- 13 Formulas for the Eckmann-Ruelle Matrix.- III Methods and Applications.- 14 Noise and Nonlinearity in an Ecological System.- 15 Cluster-Weighted Modeling: Probabilistic Time Series Prediction, Characterization, and Synthesis.- 16 Data Compression, Dynamics, and Stationarity.- 17 Analyzing Nonlinear Dynamical Systems with Nonparametric Regression.- 18 Optimization of Embedding Parameters for Prediction of Seizure Onset with Mutual Information.- 19 Detection of a Nonlinear Oscillator Underlying Experimental Time Series: The Sunspot Cycle.
I Issues in Reconstructing Dynamics.- 1 Challenges in Modeling Nonlinear Systems: A Worked Example.- 2 Disentangling Uncertainty and Error: On the Predictability of Nonlinear Systems.- 3 Achieving Good Nonlinear Models: Keep It Simple, Vary the Embedding, and Get the Dynamics Right.- 4 Delay Reconstruction: Dynamics versus Statistics.- 5 Some Remarks on the Statistical Modeling of Chaotic Systems.- 6 The Identification and Estimation of Nonlinear Stochastic Systems.- II Fundamentals.- 7 An Introduction to Monte Carlo Methods for Bayesian Data Analysis.- 8 Constrained Randomization of Time Series for Nonlinearity Tests.- 9 Removing the Noise from Chaos Plus Noise.- 10 Embedding Theorems, Scaling Structures, and Determinism in Time Series.- 11 Consistent Estimation of a Dynamical Map.- 12 Extracting Dynamical Behavior via Markov Models.- 13 Formulas for the Eckmann-Ruelle Matrix.- III Methods and Applications.- 14 Noise and Nonlinearity in an Ecological System.- 15 Cluster-Weighted Modeling: Probabilistic Time Series Prediction, Characterization, and Synthesis.- 16 Data Compression, Dynamics, and Stationarity.- 17 Analyzing Nonlinear Dynamical Systems with Nonparametric Regression.- 18 Optimization of Embedding Parameters for Prediction of Seizure Onset with Mutual Information.- 19 Detection of a Nonlinear Oscillator Underlying Experimental Time Series: The Sunspot Cycle.







