Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Stochastic PDEs and Dynamics

, ,
  • Formatas: 228 pages
  • Išleidimo metai: 21-Nov-2016
  • Leidėjas: De Gruyter
  • ISBN-13: 9783110493887
Kitos knygos pagal šią temą:
Stochastic PDEs and DynamicsDidesnis paveikslėlis
  • Formatas: 228 pages
  • Išleidimo metai: 21-Nov-2016
  • Leidėjas: De Gruyter
  • ISBN-13: 9783110493887
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

This book explains mathematical theories of a collection of stochastic partial differential equations and their dynamical behaviors. Based on probability and stochastic process, the authors discuss stochastic integrals, Ito formula and Ornstein-Uhlenbeck processes, and introduce theoretical framework for random attractors. With rigorous mathematical deduction, the book is an essential reference to mathematicians and physicists in nonlinear science.

Contents: Preliminaries The stochastic integral and Itō formula OU processes and SDEs Random attractors Applications Bibliography Index
Table of Content:
Chapter 1 Preliminaries
1.1 Preliminaries in probability
1.2 Preliminaries of stochastic process
1.3 Martingale
1.4 Wiener process and Brown motion
1.5 Poisson process
1.6 Levy process
1.7 The fractional Brownian motion
Chapter 2 The stochastic integral and Ito formula
2.1 Stochastic integral
2.2 Ito formula
2.3 The infnite dimensional case
2.4 Nuclear operator and Hilbert-Schmidt operator
Chapter 3 OU processes and SDEs
3.1 Ornstein-Uhlenbeck processes
3.2 Linear SDEs
3.3 Nonlinear SDEs
Chapter 4 Random attractors
4.1 Determinate nonautonomous systems
4.2 Stochastic dynamical systems
Chapter 5 Applications
5.1 Stochastic Ginzburg-Landau equation
5.2 Ergodicity for SGL with degenerate noise
5.3 Stochastic damped forced Ostrovsky equation
5.4 Simplifed quasi geostrophic model
5.5 Stochastic primitive equations
References
Boling Guo, Inst. of Applied Physics & Computational Maths; Hongjun Gao, Nanjing Normal Univ.; Xueke Pu, Chongqing Univ., China.
Daugiau apie elektronines knygas Daugiau apie elektronines knygas
Pastovi nuoroda: https://www.kriso.lt/db/97831104938872e.html
Raktažodžiai: