Neuware -Researchers in the natural sciences are faced with problems that require a novel approach to improve the quality of forecasts of processes that are sensitive to environmental conditions. Nonlinearity of a system may significantly complicate the predictability of future states: a small variation of parameters can dramatically change the dynamics, while sensitive dependence of the initial state may severely limit the predictability horizon. Uncertainties also play a role.This volume addresses such problems by using tools from chaos theory and systems theory, adapted for the analysis of problems in the environmental sciences. Sensitive dependence on the initial state (chaos) and the parameters are analyzed using methods such as Lyapunov exponents and Monte Carlo simulation. Uncertainty in the structure and the values of parameters of a model is studied in relation to processes that depend on the environmental conditions. These methods also apply to biology and economics.For research workers at universities and (semi)governmental institutes for the environment, agriculture, ecology, meteorology and water management, and theoretical economists.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 664 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9789401044165

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Bibliografische Details

Titel: Predictability and Nonlinear Modelling in Natural Sciences and Economics
Verlag: Springer Netherlands, Springer Netherlands Okt 2012
Erscheinungsjahr: 2012
Sprache: Englisch
ISBN-10: 9401044163
ISBN-13: 9789401044165
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 240 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 36 mm
Gewicht: 1043 Gramm

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Inhaltsangabe

Researchers in the natural sciences are faced with problems that require a novel approach to improve the quality of forecasts of processes that are sensitive to environmental conditions. Nonlinearity of a system may significantly complicate the predictability of future states: a small variation of parameters can dramatically change the dynamics, while sensitive dependence of the initial state may severely limit the predictability horizon. Uncertainties also play a role.
This volume addresses such problems by using tools from chaos theory and systems theory, adapted for the analysis of problems in the environmental sciences. Sensitive dependence on the initial state (chaos) and the parameters are analyzed using methods such as Lyapunov exponents and Monte Carlo simulation. Uncertainty in the structure and the values of parameters of a model is studied in relation to processes that depend on the environmental conditions. These methods also apply to biology and economics.
For research workers at universities and (semi)governmental institutes for the environment, agriculture, ecology, meteorology and water management, and theoretical economists.

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