Soft Numerical Computing in Uncertain Dynamic Systems
A Soft Numerical Computing in Uncertain Dynamic Systems című könyv a különböző időskálákon működő dinamikus rendszerek iránt érdeklődő rendszerszakértők számára készült. A könyv a hibák számos típusát és terjedésüket tárgyalja, kitér a numerikus módszerekre - beleértve a konvergencia- és konzisztencia-tulajdonságokat és -jellemzőket -, valamint a kapcsolódó tételek bizonyítását a lágy számítások keretein belül. Részletesen tárgyalja a bizonytalansági reprezentáció több típusát, mint például az intervallumos, fuzzy, 2. típusú fuzzy, granuláris és kombinált bizonytalan halmazokat. A könyvet az irányítástechnika és a végeselemek területén tanuló mérnökhallgatók, valamint minden mérnöki, alkalmazott matematikai, közgazdasági és informatikai hallgató használhatja.
Az alkalmazott tudományok egyik fontos témája a dinamikus rendszerek és alkalmazásuk. A szerzők ezeket a modelleket fejlesztik ki, és numerikus módszerek segítségével megoldásokat szolgáltatnak. Mivel ezek eredendően bizonytalanok, a lágy számítások itt nagy jelentőséggel bírnak. Ez az oka annak, hogy a lágy numerikus számításokat a dinamikus rendszerekben vizsgálják. Ha ezek a rendszerek komplex-bizonytalan adatokkal foglalkoznak, akkor gyakorlatiasabbak és fontosabbak lesznek. A valós élet problémái ilyen típusú adatokkal dolgoznak, és a legtöbbjüket nem lehet pontosan és könnyen megoldani - néha lehetetlen megoldani őket.
Nyilvánvaló, hogy minden numerikus módszernek figyelembe kell vennie a közelítési hibát. A bizonytalan dinamikus rendszerekkel kapcsolatos egyéb fontos alkalmazott témák közé tartozik a képfeldolgozás és a mintafelismerés, amelyek szintén profitálhatnak a bizonytalan dinamikus rendszerekből. Valójában a fő cél egy olyan mátrix együtthatóinak meghatározása, amely a képen a képkockaként viselkedik. Az egyik hatékony, nagy pontosságot mutató módszer a mátrix celláinak kitöltésére véges differenciák alkalmazása.
