Predictability and Nonlinear Modelling in Natural Sciences and Economics
Forscher in den Naturwissenschaften sind mit Problemen konfrontiert, die einen neuartigen Ansatz zur Verbesserung der Vorhersagequalität von Prozessen erfordern, die empfindlich auf Umweltbedingungen reagieren. Die Nichtlinearität eines Systems kann die Vorhersagbarkeit künftiger Zustände erheblich erschweren: eine kleine Veränderung der Parameter kann die Dynamik dramatisch verändern, während die empfindliche Abhängigkeit vom Ausgangszustand den Vorhersagehorizont stark einschränken kann. Auch Ungewissheiten spielen eine Rolle.
In diesem Band werden solche Probleme mit Hilfe von Werkzeugen der Chaostheorie und der Systemtheorie behandelt, die für die Analyse von Problemen in den Umweltwissenschaften angepasst wurden. Empfindliche Abhängigkeiten vom Anfangszustand (Chaos) und den Parametern werden mit Methoden wie Lyapunov-Exponenten und Monte-Carlo-Simulationen analysiert. Die Unsicherheit in der Struktur und den Werten der Parameter eines Modells wird in Bezug auf Prozesse untersucht, die von den Umweltbedingungen abhängen. Diese Methoden sind auch in der Biologie und der Wirtschaft anwendbar.
Für Forscher an Universitäten und (halb-)staatlichen Instituten für Umwelt, Landwirtschaft, Ökologie, Meteorologie und Wasserwirtschaft sowie für theoretische Wirtschaftswissenschaftler.
| ISBN: | 9789401044165 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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