Theoretical Aspects of Spatial-Temporal Modeling
Dieses Buch bietet ein modernes einführendes Tutorium zu speziellen theoretischen Aspekten der räumlichen und zeitlichen Modellierung.
Die behandelten Bereiche umfassen eine Reihe von Themen, die die Vielfalt dieses Forschungsgebiets in einer Reihe von quantitativen Disziplinen widerspiegeln. So bietet das erste Kapitel einen aktuellen Überblick über Partikelassoziationsmaße, die die theoretischen Eigenschaften neu entwickelter Zufallsmengenmethoden in Raum und Zeit untermauern, auch bekannt als die Klasse der Wahrscheinlichkeitshypothesedichte-Filter (PHD-Filter).
Das zweite Kapitel gibt einen Überblick über die jüngsten Fortschritte bei Monte-Carlo-Methoden für die Bayes'sche Filterung in hochdimensionalen Räumen. Insbesondere wird erklärt, wie man klassische sequentielle Monte-Carlo-Methoden für Filter- und statische Inferenzprobleme auf hochdimensionale und Big-Data-Anwendungen ausweiten kann. Das dritte Kapitel gibt einen Überblick über verallgemeinerte Prozessfamilien, die die Klasse der Gaußschen Prozessmodelle um Familien mit starkem Schwanz erweitern, die als alpha-stabile Prozesse bekannt sind.
Es behandelt insbesondere Aspekte der Charakterisierung über das Spektralmaß von Verteilungen mit schweren Schwänzen und gibt dann einen Überblick über ihre Anwendungen bei der Modellierung von drahtlosen Kommunikationskanälen. Das letzte Kapitel schließt mit einem Überblick über die Analyse probabilistischer räumlicher Perkolationsmethoden, die für die Modellierung grafischer Netzwerke und Konnektivitätsanwendungen in Sensornetzwerken relevant sind, die auch stochastische Geometriemerkmale enthalten.
| ISBN: | 9784431553359 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 124 |
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