Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est une ressource très appréciée pour comprendre les mathématiques appliquées et MATLAB. Il est loué pour ses explications claires, sa présentation attrayante et l'intégration d'exemples pratiques. Il est particulièrement utile pour les personnes ayant une certaine expérience dans le domaine. Cependant, le matériel devient plus difficile au fur et à mesure qu'il progresse, nécessitant des connaissances avancées en mathématiques et en physique.
Avantages:⬤ Présentation claire et attrayante de concepts complexes.
⬤ L'accent est mis sur les applications pratiques et les exemples du monde réel.
⬤ Intégration efficace de MATLAB avec les mathématiques numériques.
⬤ Utile pour les étudiants de premier et de deuxième cycle, en particulier ceux qui ont des connaissances préalables.
⬤ Inclut des références historiques intéressantes et des suggestions de projets pour les étudiants.
⬤ Les derniers chapitres peuvent être trop avancés pour des étudiants de premier cycle sans connaissances préalables significatives.
⬤ Pas assez rigoureux pour ceux qui recherchent une compréhension théorique approfondie.
⬤ Certains lecteurs l'ont trouvé difficile sans une base solide en algèbre linéaire et en équations différentielles.
⬤ L'absence d'une vue d'ensemble des méthodes numériques peut laisser certains lecteurs sur leur faim.
(basé sur 21 avis de lecteurs)
Titre original :
Data-Driven Modeling & Scientific Computation: Methods for Complex Systems & Big Data
Contenu du livre :
Le domaine florissant de l'analyse des données se développe à un rythme incroyable en raison de la prolifération de la collecte de données dans presque tous les domaines de la science. Les énormes ensembles de données que l'on rencontre aujourd'hui couramment dans les sciences incitent à développer des techniques mathématiques et des algorithmes informatiques qui permettent de synthétiser, d'interpréter et de donner un sens aux données dans leur contexte scientifique. L'un des objectifs spécifiques de ce livre est d'intégrer les méthodes de calcul scientifique standard à l'analyse des données. Ce faisant, il rassemble, de manière cohérente, les idées clés de :
DT statistiques,.
DT l'analyse temps-fréquence, et.
DT réductions à basse dimension.
Le mélange de ces idées fournit un aperçu significatif des ensembles de données auxquels on est confronté dans tous les domaines scientifiques aujourd'hui, y compris ceux générés par des systèmes dynamiques complexes. Il s'agit d'un domaine particulièrement passionnant et une grande partie de la dernière partie du livre s'appuie sur des exemples intuitifs tirés de ce domaine, montrant comment les trois domaines peuvent être utilisés en combinaison pour donner un aperçu critique du fonctionnement fondamental de divers problèmes.
Modélisation pilotée par les données et calcul scientifique est une étude des techniques pratiques de résolution numérique des équations différentielles ordinaires et partielles, ainsi que des algorithmes de manipulation et d'analyse des données. L'accent est mis sur la mise en œuvre de schémas numériques pour résoudre des problèmes pratiques dans les domaines de l'ingénierie, des sciences biologiques et physiques.
Ce livre, qui constitue une introduction accessible à un niveau avancé, intègre pleinement MATLAB et ses fonctionnalités de programmation polyvalentes et de haut niveau, tout en rassemblant les compétences en matière de calcul et de données pour les étudiants de premier et de deuxième cycle en informatique scientifique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780199660346 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2013 |
| Nombre de pages : | 656 |
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