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Autor Zhigljavsky, Anatoly |
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TÃtulo : Bayesian and High-Dimensional Global Optimization Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhigljavsky, Anatoly, ; Žilinskas, Antanas, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: VIII, 118 p. 54 ilustraciones, 38 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-64712-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones IngenierÃa Industrial IngenierÃa de Producción Probabilidades Ãlgebras lineales Cálculo de variaciones y optimización IngenierÃa Industrial y de Producción TeorÃa de probabilidad Ãlgebra lineal Clasificación: Resumen: Accesible a una variedad de lectores, este libro es de interés para especialistas, estudiantes de posgrado e investigadores en matemáticas, optimización, informática, investigación de operaciones, ciencias de la gestión, ingenierÃa y otras áreas aplicadas interesadas en resolver problemas de optimización. En este libro se examinan los principios básicos, el potencial y los lÃmites de aplicabilidad de las técnicas de optimización global estocástica. Se exploran una variedad de cuestiones que enfrentan los especialistas en optimización global, como los espacios multidimensionales que los investigadores frecuentemente ignoran. La importancia de una interpretación precisa de los resultados matemáticos en las evaluaciones de métodos de optimización se demuestra a través de ejemplos de convergencia en la probabilidad de búsqueda aleatoria. Se discuten cuestiones metodológicas relativas a la construcción y aplicabilidad de métodos estocásticos de optimización global, incluido el método de mejora promedio óptimo de un paso basado en un modelo estadÃstico de la función objetivo. Una parte importante de este libro está dedicada a un análisis de problemas de optimización global de alta dimensión y la llamada "maldición de la dimensionalidad". Se incluye un examen de las tres clases diferentes de problemas de optimización de alta dimensión, la geometrÃa de bolas y cubos de alta dimensión, la convergencia muy lenta de algoritmos de búsqueda aleatoria global en problemas de gran dimensión y la escasa uniformidad de las secuencias de puntos distribuidas uniformemente. en este libro. . Nota de contenido: 1 Space-ï¬lling in high-dimensional sets -- 2 Bi-objective decisions and partition based methods in Bayesian global optimization -- 3 Global random search in high dimensions. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Bayesian and High-Dimensional Global Optimization [documento electrónico] / Zhigljavsky, Anatoly, ; Žilinskas, Antanas, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - VIII, 118 p. 54 ilustraciones, 38 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-64712-4
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Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones IngenierÃa Industrial IngenierÃa de Producción Probabilidades Ãlgebras lineales Cálculo de variaciones y optimización IngenierÃa Industrial y de Producción TeorÃa de probabilidad Ãlgebra lineal Clasificación: Resumen: Accesible a una variedad de lectores, este libro es de interés para especialistas, estudiantes de posgrado e investigadores en matemáticas, optimización, informática, investigación de operaciones, ciencias de la gestión, ingenierÃa y otras áreas aplicadas interesadas en resolver problemas de optimización. En este libro se examinan los principios básicos, el potencial y los lÃmites de aplicabilidad de las técnicas de optimización global estocástica. Se exploran una variedad de cuestiones que enfrentan los especialistas en optimización global, como los espacios multidimensionales que los investigadores frecuentemente ignoran. La importancia de una interpretación precisa de los resultados matemáticos en las evaluaciones de métodos de optimización se demuestra a través de ejemplos de convergencia en la probabilidad de búsqueda aleatoria. Se discuten cuestiones metodológicas relativas a la construcción y aplicabilidad de métodos estocásticos de optimización global, incluido el método de mejora promedio óptimo de un paso basado en un modelo estadÃstico de la función objetivo. Una parte importante de este libro está dedicada a un análisis de problemas de optimización global de alta dimensión y la llamada "maldición de la dimensionalidad". Se incluye un examen de las tres clases diferentes de problemas de optimización de alta dimensión, la geometrÃa de bolas y cubos de alta dimensión, la convergencia muy lenta de algoritmos de búsqueda aleatoria global en problemas de gran dimensión y la escasa uniformidad de las secuencias de puntos distribuidas uniformemente. en este libro. . Nota de contenido: 1 Space-ï¬lling in high-dimensional sets -- 2 Bi-objective decisions and partition based methods in Bayesian global optimization -- 3 Global random search in high dimensions. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Singular Spectrum Analysis for Time Series Tipo de documento: documento electrónico Autores: Golyandina, Nina, ; Zhigljavsky, Anatoly, Mención de edición: 2 ed. Editorial: Berlin [Alemania] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: IX, 146 p. 44 ilustraciones, 38 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-662-62436-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: EstadÃsticas Procesamiento de la señal BiometrÃa TeorÃa y métodos estadÃsticos EstadÃstica en IngenierÃa FÃsica Informática QuÃmica y Ciencias de la Tierra Procesamiento de señales voz e imágenes EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros BioestadÃstica Clasificación: Resumen: Este libro ofrece una descripción general del análisis de espectro singular (SSA). SSA es una técnica de análisis y pronóstico de series de tiempo que combina elementos del análisis de series de tiempo clásico, estadÃstica multivariada, geometrÃa multivariada, sistemas dinámicos y procesamiento de señales. SSA es multipropósito y combina naturalmente técnicas paramétricas y libres de modelos, lo que la convierte en una metodologÃa muy especial y atractiva para resolver una amplia gama de problemas que surgen en diversas áreas. El rápido aumento del número de nuevas aplicaciones de SSA es consecuencia de las nuevas investigaciones fundamentales sobre SSA y de los recientes avances en informática y ingenierÃa de software que hicieron posible utilizar SSA para tareas muy complicadas que eran impensables hace veinte años. En este libro, la metodologÃa de la ASS se explica de manera concisa pero al mismo tiempo exhaustiva por dos destacados estadÃsticos con gran experiencia en la ASS. El libro ofrece un recurso valioso para un público muy amplio, incluidos estadÃsticos profesionales, especialistas en procesamiento de señales e imágenes, asà como especialistas en numerosas disciplinas aplicadas interesados ​​en el uso de métodos estadÃsticos para análisis de series temporales, pronósticos y procesamiento de señales e imágenes. La segunda edición del libro contiene muchas actualizaciones y material nuevo, incluida una discusión exhaustiva sobre el lugar de SSA entre otros métodos y nuevas secciones sobre extensiones multivariadas y multidimensionales de SSA. Nota de contenido: 1 Introduction -- 1.1 Overview of SSA methodology and the structure of the book -- 1.2 SSA and other techniques -- 1.3 Computer implementation of SSA -- 1.4 Historical and bibliographical remarks -- 1.5 Common symbols and acronyms -- 2 Basic SSA - 2.1 The main algorithm -- 2.2 Potential of Basic SSA -- 2.3 Models of time series and SSA objectives -- 2.4 Choice of parameters in Basic SSA -- 2.5 Some variations of Basic SSA -- 2.6 Multidimensional and multivariate extensions of SSA -- 3 SSA for forecasting, interpolation, filtering and estimation -- 3.1 SSA forecasting algorithms -- 3.2 LRR and associated characteristic polynomials -- 3.3 Recurrent forecasting as approximate continuation -- 3.4 Confidence bounds for the forecasts -- 3.5 Summary and recommendations on forecasting parameters -- 3.6 Case study: 'Fortified wine' -- 3.7 Imputation of missing values -- 3.8 Subspace-based methods and estimation of signal parameters -- 3.9 SSA and filters -- 3.10 Multidimensional/Multivariate SSA. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Singular Spectrum Analysis for Time Series [documento electrónico] / Golyandina, Nina, ; Zhigljavsky, Anatoly, . - 2 ed. . - Berlin [Alemania] : Springer, 2020 . - IX, 146 p. 44 ilustraciones, 38 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-662-62436-4
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Palabras clave: EstadÃsticas Procesamiento de la señal BiometrÃa TeorÃa y métodos estadÃsticos EstadÃstica en IngenierÃa FÃsica Informática QuÃmica y Ciencias de la Tierra Procesamiento de señales voz e imágenes EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros BioestadÃstica Clasificación: Resumen: Este libro ofrece una descripción general del análisis de espectro singular (SSA). SSA es una técnica de análisis y pronóstico de series de tiempo que combina elementos del análisis de series de tiempo clásico, estadÃstica multivariada, geometrÃa multivariada, sistemas dinámicos y procesamiento de señales. SSA es multipropósito y combina naturalmente técnicas paramétricas y libres de modelos, lo que la convierte en una metodologÃa muy especial y atractiva para resolver una amplia gama de problemas que surgen en diversas áreas. El rápido aumento del número de nuevas aplicaciones de SSA es consecuencia de las nuevas investigaciones fundamentales sobre SSA y de los recientes avances en informática y ingenierÃa de software que hicieron posible utilizar SSA para tareas muy complicadas que eran impensables hace veinte años. En este libro, la metodologÃa de la ASS se explica de manera concisa pero al mismo tiempo exhaustiva por dos destacados estadÃsticos con gran experiencia en la ASS. El libro ofrece un recurso valioso para un público muy amplio, incluidos estadÃsticos profesionales, especialistas en procesamiento de señales e imágenes, asà como especialistas en numerosas disciplinas aplicadas interesados ​​en el uso de métodos estadÃsticos para análisis de series temporales, pronósticos y procesamiento de señales e imágenes. La segunda edición del libro contiene muchas actualizaciones y material nuevo, incluida una discusión exhaustiva sobre el lugar de SSA entre otros métodos y nuevas secciones sobre extensiones multivariadas y multidimensionales de SSA. Nota de contenido: 1 Introduction -- 1.1 Overview of SSA methodology and the structure of the book -- 1.2 SSA and other techniques -- 1.3 Computer implementation of SSA -- 1.4 Historical and bibliographical remarks -- 1.5 Common symbols and acronyms -- 2 Basic SSA - 2.1 The main algorithm -- 2.2 Potential of Basic SSA -- 2.3 Models of time series and SSA objectives -- 2.4 Choice of parameters in Basic SSA -- 2.5 Some variations of Basic SSA -- 2.6 Multidimensional and multivariate extensions of SSA -- 3 SSA for forecasting, interpolation, filtering and estimation -- 3.1 SSA forecasting algorithms -- 3.2 LRR and associated characteristic polynomials -- 3.3 Recurrent forecasting as approximate continuation -- 3.4 Confidence bounds for the forecasts -- 3.5 Summary and recommendations on forecasting parameters -- 3.6 Case study: 'Fortified wine' -- 3.7 Imputation of missing values -- 3.8 Subspace-based methods and estimation of signal parameters -- 3.9 SSA and filters -- 3.10 Multidimensional/Multivariate SSA. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Singular Spectrum Analysis with R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Golyandina, Nina, ; Korobeynikov, Anton, ; Zhigljavsky, Anatoly, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Berlin [Alemania] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 272 p. 121 ilustraciones, 106 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-662-57380-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: EstadÃsticas Procesamiento de imágenes Visión por computador Software de ordenador BiometrÃa TeorÃa y métodos estadÃsticos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Software matemático EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros EstadÃstica y Computación BioestadÃstica Clasificación: Resumen: Este volumen completo y ricamente ilustrado proporciona material actualizado sobre Análisis de Espectro Singular (SSA). SSA es una metodologÃa bien conocida para el análisis y pronóstico de series temporales. Desde hace poco, SSA también se utiliza para analizar imágenes digitales y otros objetos que no son necesariamente planos o rectangulares y pueden contener espacios. SSA es polivalente y combina de forma natural técnicas libres de modelos y paramétricas, lo que la convierte en una metodologÃa muy especial y atractiva para resolver una amplia gama de problemas que surgen en diversas áreas, especialmente los asociados con series temporales e imágenes digitales. El paquete R Rssa, que está disponible en CRAN y se analiza en este libro, proporciona una implementación efectiva, cómoda y accesible de SSA. Escrito por destacados estadÃsticos que tienen amplia experiencia con SSA, el libro (a) presenta la metodologÃa SSA actualizada, incluidas extensiones multidimensionales, en un lenguaje accesible a un amplio cÃrculo de usuarios, (b) combina diferentes versiones de SSA en un herramienta única, (c) muestra las diversas tareas para las que se puede utilizar SSA, (d) describe formalmente los principales métodos y algoritmos de SSA, y (e) proporciona tutoriales sobre el paquete Rssa y el uso de SSA. El libro ofrece un recurso valioso para un público muy amplio, incluidos estadÃsticos profesionales, especialistas en procesamiento de señales e imágenes, asà como especialistas en numerosas disciplinas aplicadas interesados ​​en el uso de métodos estadÃsticos para análisis de series temporales, pronósticos y procesamiento de señales e imágenes. El libro está escrito en un nivel accesible a una amplia audiencia e incluye una gran cantidad de ejemplos; por lo tanto, también puede utilizarse como libro de texto para cursos de pregrado y posgrado sobre análisis de series temporales y procesamiento de señales. Nota de contenido: Preface -- Common symbols and acronyms -- Contents -- 1 Introduction: Overview -- 2 SSA analysis of one-dimensional time series -- 3 Parameter estimation, forecasting, gap filling -- 4 SSA for multivariate time series -- 5 Image processing -- Index -- References. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Singular Spectrum Analysis with R [documento electrónico] / Golyandina, Nina, ; Korobeynikov, Anton, ; Zhigljavsky, Anatoly, . - 1 ed. . - Berlin [Alemania] : Springer, 2018 . - XIII, 272 p. 121 ilustraciones, 106 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-662-57380-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: EstadÃsticas Procesamiento de imágenes Visión por computador Software de ordenador BiometrÃa TeorÃa y métodos estadÃsticos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Software matemático EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros EstadÃstica y Computación BioestadÃstica Clasificación: Resumen: Este volumen completo y ricamente ilustrado proporciona material actualizado sobre Análisis de Espectro Singular (SSA). SSA es una metodologÃa bien conocida para el análisis y pronóstico de series temporales. Desde hace poco, SSA también se utiliza para analizar imágenes digitales y otros objetos que no son necesariamente planos o rectangulares y pueden contener espacios. SSA es polivalente y combina de forma natural técnicas libres de modelos y paramétricas, lo que la convierte en una metodologÃa muy especial y atractiva para resolver una amplia gama de problemas que surgen en diversas áreas, especialmente los asociados con series temporales e imágenes digitales. El paquete R Rssa, que está disponible en CRAN y se analiza en este libro, proporciona una implementación efectiva, cómoda y accesible de SSA. Escrito por destacados estadÃsticos que tienen amplia experiencia con SSA, el libro (a) presenta la metodologÃa SSA actualizada, incluidas extensiones multidimensionales, en un lenguaje accesible a un amplio cÃrculo de usuarios, (b) combina diferentes versiones de SSA en un herramienta única, (c) muestra las diversas tareas para las que se puede utilizar SSA, (d) describe formalmente los principales métodos y algoritmos de SSA, y (e) proporciona tutoriales sobre el paquete Rssa y el uso de SSA. El libro ofrece un recurso valioso para un público muy amplio, incluidos estadÃsticos profesionales, especialistas en procesamiento de señales e imágenes, asà como especialistas en numerosas disciplinas aplicadas interesados ​​en el uso de métodos estadÃsticos para análisis de series temporales, pronósticos y procesamiento de señales e imágenes. El libro está escrito en un nivel accesible a una amplia audiencia e incluye una gran cantidad de ejemplos; por lo tanto, también puede utilizarse como libro de texto para cursos de pregrado y posgrado sobre análisis de series temporales y procesamiento de señales. Nota de contenido: Preface -- Common symbols and acronyms -- Contents -- 1 Introduction: Overview -- 2 SSA analysis of one-dimensional time series -- 3 Parameter estimation, forecasting, gap filling -- 4 SSA for multivariate time series -- 5 Image processing -- Index -- References. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
