Neuware -This book contains chapters on stochastic processes in both theory and practice in wide-ranging contextual settings. Most chapters describe details of stochastic models that are useful to understand the application of mathematical theories that make us understand the complexities in-depth and also would enrich the advancement of theories themselves. Readers are encouraged to pursue the references contained in the chapters they are interested in for further study. The authors are leading mathematicians and scientists in their own specialties. What emanates in this book is the nature of complex systems themselves, which are described using various aspects of stochastic processes. The topic covers applications of stochastic ordinary and partial differential equations to Markov processes and variations within these areas.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 134 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781837695508

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Bibliografische Details

Titel: Stochastic Processes - Theoretical Advances and Applications in Complex Systems
Verlag: Intechopen Jul 2024
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1837695504
ISBN-13: 9781837695508
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 260 mm, H�he: 183 mm, Tiefe: 14 mm
Gewicht: 494 Gramm

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Inhaltsangabe

This book contains chapters on stochastic processes in both theory and practice in wide-ranging contextual settings. Most chapters describe details of stochastic models that are useful to understand the application of mathematical theories that make us understand the complexities in-depth and also would enrich the advancement of theories themselves. Readers are encouraged to pursue the references contained in the chapters they are interested in for further study. The authors are leading mathematicians and scientists in their own specialties. What emanates in this book is the nature of complex systems themselves, which are described using various aspects of stochastic processes. The topic covers applications of stochastic ordinary and partial differential equations to Markov processes and variations within these areas.

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