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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Электронное моделирование
Datum:2009
1. Verfasser: Duan, J.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2009
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101439
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty. I / J. Duan // Электронное моделирование. — 2009. — Т. 31, № 2. — С. 17-32. — Бібліогр.: 35 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-101439
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
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty.
spellingShingle Predictability in Spatially Extended Systems with Model Uncertainty.
Duan, J.
Математические методы и модели
title_short 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_sort predictability in spatially extended systems with model uncertainty.
author Duan, J.
author_facet Duan, J.
topic Математические методы и модели
topic_facet Математические методы и модели
publishDate 2009
language Ukrainian
container_title Электронное моделирование
publisher Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
format Article
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.
issn 0204-3572
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101439
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.
work_keys_str_mv AT duanj predictabilityinspatiallyextendedsystemswithmodeluncertainty
first_indexed 2025-12-01T11:23:10Z
last_indexed 2025-12-01T11:23:10Z
_version_ 1850860114609700864