Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty.
Macroscopic models for spatially extended systems under random influences are often described by stochastic partial differential equations. Some techniques for understanding solutions of such equations, such as estimating correlations, Liapunov exponents and impact of noises, are discussed. They are...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Электронное моделирование |
|---|---|
| Дата: | 2009 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
2009
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101439 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. I / J. Duan // Электронное моделирование. — 2009. — Т. 31, № 2. — С. 17-32. — Бібліогр.: 35 назв. — англ. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862646347584241664 |
|---|---|
| author | Duan, J. |
| author_facet | Duan, J. |
| citation_txt | Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. I / J. Duan // Электронное моделирование. — 2009. — Т. 31, № 2. — С. 17-32. — Бібліогр.: 35 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Электронное моделирование |
| description | Macroscopic models for spatially extended systems under random influences are often described by stochastic partial differential equations. Some techniques for understanding solutions of such equations, such as estimating correlations, Liapunov exponents and impact of noises, are discussed. They are relevant for understanding predictability in spatially extended systems with model uncertainty, for example, in physics, geophysics and biological sciences. The presentation is for a wide audience.
Рассмотрены некоторые методы представления решений стохастических дифференциальных уравнений в частных производных, в частности в задачах корреляции оценки, экспоненты Ляпунова и воздействие шумов. Методы пригодны для понимания предсказуемости в пространственно распределенных системах с неопределенностью модели, например, в физике, геофизике и биологических науках.
Розглянуто деякі методи представлення розв'язків стохастичних диференціальних рівнянь у частинних похідних, зокрема у задачах кореляції оцінки, експоненти Ляпунова та впливу шумів. Методи придатні для розуміння передбачуваності у просторово розподілених системах з невизначеністю моделі, наприклад, у фізиці, геофізиці та біологічних науках.
|
| first_indexed | 2025-12-01T11:23:10Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-101439 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0204-3572 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-01T11:23:10Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Duan, J. 2016-06-03T16:16:29Z 2016-06-03T16:16:29Z 2009 Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. I / J. Duan // Электронное моделирование. — 2009. — Т. 31, № 2. — С. 17-32. — Бібліогр.: 35 назв. — англ. 0204-3572 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101439 Macroscopic models for spatially extended systems under random influences are often described by stochastic partial differential equations. Some techniques for understanding solutions of such equations, such as estimating correlations, Liapunov exponents and impact of noises, are discussed. They are relevant for understanding predictability in spatially extended systems with model uncertainty, for example, in physics, geophysics and biological sciences. The presentation is for a wide audience. Рассмотрены некоторые методы представления решений стохастических дифференциальных уравнений в частных производных, в частности в задачах корреляции оценки, экспоненты Ляпунова и воздействие шумов. Методы пригодны для понимания предсказуемости в пространственно распределенных системах с неопределенностью модели, например, в физике, геофизике и биологических науках. Розглянуто деякі методи представлення розв'язків стохастичних диференціальних рівнянь у частинних похідних, зокрема у задачах кореляції оцінки, експоненти Ляпунова та впливу шумів. Методи придатні для розуміння передбачуваності у просторово розподілених системах з невизначеністю моделі, наприклад, у фізиці, геофізиці та біологічних науках. This work was partly supported by the NSF Grants 0542450 and 0620539. uk Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України Электронное моделирование Математические методы и модели Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. Article published earlier |
| spellingShingle | Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. Duan, J. Математические методы и модели |
| title | Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. |
| title_full | Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. |
| title_fullStr | Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. |
| title_full_unstemmed | Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. |
| title_short | Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. |
| title_sort | predictability in spatially extended systems with model uncertainty. |
| topic | Математические методы и модели |
| topic_facet | Математические методы и модели |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101439 |
| work_keys_str_mv | AT duanj predictabilityinspatiallyextendedsystemswithmodeluncertainty |