Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung großer Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der in den Naturwissenschaften und der Technik auftauchenden Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb ist der Erklärung und der kritischen Durchleuchtung statistischer Zusammenhänge für den Praktiker ein breiter Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo Methoden, welche heute einen neuen einfachen Weg bei vielen statistischen Problemen bieten. Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung großer Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Die Verarbeitung großer Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismäßig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der kleinsten Quadrate und der Maximum Likelihood wichtig, in Verbindung mit effektiven Optimierungsalgorithmen. Das Buch enthält Algorithmen und zahlreiche einfache Beispiele, um diese Dinge zu verdeutlichen. "... Die etwas komprimierte, vor allem als praktische Anleitung für Naturwissenschaftler und Ingenieure konzipierte Darstellung setzt nur wenige Kenntnisse aus der höheren Mathematik voraus. ... Empfehle

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nexusstc/Statistische und numerische Methoden der Datenanalyse/dadf2e2729665eab4c5cc5da984560b6.pdf

zlib/Engineering/Prof. Dr. rer. nat. Volker Blobel, Prof. Dr. rer. nat. Erich Lohrmann (auth.)/Statistische und numerische Methoden der Datenanalyse_2092327.pdf

Blobel, Volker, Lohrmann, Erich

Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler. in Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH

Vieweg & Teubner. in Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH

Teubner Studienbücher Physik, Wiesbaden, Germany, 1998

Teubner Studienbuecher, Stuttgart, 1998

Teubner Studienbücher, Stuttgart, 1998

Germany, Germany

October 1, 1998

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Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht auf der anderen Seite ein seit Jahren ungebrochenes Anwachsen der Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mächtiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung großer Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwörtlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb sind der Erklärung und der kritischen Durchleuch tung statistischer Zusammenhänge auch im Hinblick auf die Praxis ein ange messener Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo-Methoden, welche heute einen verhältnismäßig einfachen Zugang zu vielen statistischen Problemen bie ten. Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung großer Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Dazu gehören auch effiziente Verfahren zum Sortieren und Suchen, welche oft Teil größerer Algorithmen sind. Die Verarbeitung großer Datenmengen hat oft die Extraktion verhältnismäßig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der klein sten Quadrate und der Maximum-Likelihood wichtig, in Verbindung mit effek tiven Optimierungsalgorithmen. Ein weiteres Problem, welches oft unterschätzt wird, ist die Rekonstruktion ursprünglicher Verteilungen aus fehlerbehafteten Messungen durch Entfaltung. Mit der Verfügbarkeit mathematischer Bibliotheken für Matrixoperationen kön nen viele Probleme elegant in Matrixschreibweise formuliert und aufRechnern gelöst werden. Deswegen werden auch die einfachen Grundlagen der Matrixal gebra behandelt.
Erscheinungsdatum: 01.09.1998

Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verfügbarkeit mc̃htiger Algorithmen gegenüber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung großer Datenmengen, will eine Einführung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der in den Naturwissenschaften und der Technik auftauchenden Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwr̲tlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb ist der Erklr̃ung und der kritischen Durchleuchtung statistischer Zusammenhñge für den Praktiker ein breiter Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo Methoden, welche heute einen neuen einfachen Weg bei vielen statistischen Problemen bieten. Werkzeuge für die Organisation und Strukturierung großer Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Die Verarbeitung großer Datenmengen hat oft die Extraktion verhl̃tnismß̃ig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der kleinsten Quadrate und der Maximum Likelihood wichtig, in Verbindung mit effektiven Optimierungsalgorithmen. Das Buch enthl̃t Algorithmen und zahlreiche einfache Beispiele, um diese Dinge zu verdeutlichen." ... Die etwas komprimierte, vor allem als praktische Anleitung für Naturwissenschaftler und Ingenieure konzipierte Darstellung setzt nur wenige Kenntnisse aus der hh̲eren Mathematik voraus. ... Empfehle

Front Matter....Pages 1-10
Einführung in Datenbehandlung und Programmierung....Pages 11-27
Algorithmen und Datenstrukturen....Pages 28-56
Methoden der linearen Algebra....Pages 57-92
Statistik....Pages 93-153
Monte Carlo-Methoden....Pages 154-177
Schätzung von Parametern....Pages 178-211
Methode der kleinsten Quadrate....Pages 212-238
Optimierung....Pages 239-284
Prüfung von Hypothesen....Pages 285-304
Parametrisierung von Daten....Pages 305-329
Entfaltung....Pages 330-347
Back Matter....Pages 349-360

Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; Dem steht zwar ein bisher ungebrochenes Anwachsen von Rechnerleistung und die zunehmende Verfugbarkeit machtiger Algorithmen gegenuber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen.

2013-08-01