Modellazione guidata dai dati e calcolo scientifico: Metodi per sistemi complessi e big data

Recensioni dei lettori

Il libro è una risorsa molto apprezzata per la comprensione della matematica applicata e di MATLAB, lodata per le sue spiegazioni chiare, la presentazione coinvolgente e l'integrazione di esempi pratici. È particolarmente utile per coloro che hanno una certa preparazione in materia. Tuttavia, il materiale diventa impegnativo man mano che si procede, richiedendo conoscenze avanzate di matematica e fisica.

⬤ Presentazione chiara e coinvolgente di concetti complessi.
⬤ Forte enfasi sulle applicazioni pratiche e sugli esempi del mondo reale.
⬤ Efficace integrazione di MATLAB con la matematica numerica.
⬤ Utile sia per i laureandi che per i laureati, soprattutto per coloro che hanno conoscenze pregresse.
⬤ Include interessanti riferimenti storici e progetti suggeriti per gli studenti.

⬤ Gli ultimi capitoli potrebbero essere troppo avanzati per i tipici studenti universitari senza conoscenze di base significative.
⬤ Non è abbastanza rigoroso per chi cerca una comprensione teorica approfondita.
⬤ Alcuni lettori l'hanno trovato impegnativo senza una solida base di prerequisiti come l'algebra lineare e le equazioni differenziali.
⬤ La mancanza di una panoramica completa dei metodi numerici può lasciare alcuni lettori desiderosi di un contesto più ampio.

(basato su 21 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Il fiorente campo dell'analisi dei dati si sta espandendo a un ritmo incredibile a causa della proliferazione della raccolta di dati in quasi tutti i settori della scienza. Gli enormi insiemi di dati che oggi si incontrano abitualmente nelle scienze incentivano lo sviluppo di tecniche matematiche e algoritmi computazionali che aiutino a sintetizzare, interpretare e dare significato ai dati nel contesto del loro contesto scientifico. Un obiettivo specifico di questo libro è quello di integrare i metodi di calcolo scientifico standard con l'analisi dei dati. In questo modo, riunisce, in modo autoconsistente, le idee chiave di:

Statistica DT,.

DT analisi tempo-frequenza e.

Riduzioni bidimensionali DT.

L'unione di queste idee fornisce una visione significativa degli insiemi di dati con cui ci si confronta oggi in ogni materia scientifica, compresi quelli generati da sistemi dinamici complessi. Si tratta di un campo particolarmente stimolante e gran parte della parte finale del libro è guidata da esempi intuitivi, che mostrano come le tre aree possano essere utilizzate in combinazione per fornire una visione critica del funzionamento fondamentale di vari problemi.

Il libro Data-Driven Modeling and Scientific Computation è una rassegna di tecniche pratiche di soluzione numerica di equazioni differenziali ordinarie e parziali, nonché di algoritmi per la manipolazione e l'analisi dei dati. L'accento è posto sull'implementazione di schemi numerici per problemi pratici nel campo dell'ingegneria, delle scienze biologiche e fisiche.

Questo libro, un testo accessibile che va dall'introduzione al livello avanzato, integra pienamente MATLAB e le sue funzionalità di programmazione versatili e di alto livello, riunendo le competenze di calcolo e di dati per gli studenti universitari e laureati in informatica scientifica.