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イベント微積分 - 基礎と応用 - cover

イベント微積分 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

事象微積分とは
 
事象微積分を 1986 年に最初に開発したのはロバート コワルスキーとマレック サーゴットです。事象微積分は、事象とその影響を次のように表すための論理言語です。 それらの出来事とその影響について考えるためにも。 1990 年代のその拡大に責任を負ったのは、マレー シャナハンとロブ ミラーでした。 イベント計算は、変化について考えるための他の言語と同等の方法で、流暢な言語に対するアクションの影響を記述します。 一方、イベントは必ずしもシステム内部にあるわけではありません。 イベント計算を使用すると、特定の指定された時点での流暢さの値、その時点で発生するイベント、およびそれらのイベントの影響を表現できます。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: イベント計算
 
第 2 章 : 一階論理
 
第 3 章: フレーム問題
 
第 4 章: 自然演繹
 
第 5 章: オープン公式
 
第 6 章 : 分析タブローの方法
 
第 7 章: 状況計算
 
第 8 章: 流暢 (人工知能)
 
第 9 章: 原子式
 
(iv) イベント微積分のテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
 
この本の対象者 
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の事象微積分の基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Available since: 06/30/2023.
Print length: 171 pages.

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    どのようにメリットがありますか
     
    (i)次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第1章:量子レーダー
     
    第2章:量子テレポーテーション
     
    第3章:量子もつれ
     
    第4章:量子キーの分布
     
    第5章:量子コンピューティングと通信のタイムライン
     
    第6章:局所隠れ変数理論
     
    第7章:自発的なパラメトリックダウンコンバージョン
     
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    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の量子レーダーの基本的な知識や情報を超えたい人。
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    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: トラキア戦争
     
    第 2 章: トラキア
     
    第 3 章: トラキア人
     
    第 4 章: オドリュシア王国
     
    第 5 章: ドロミカエテス
     
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    (ii) トラキア戦争に関する一般のよくある質問への回答。
     
    対象者この本は
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のトラキア戦争に関する基本的な知識や情報を超えたい人向けです。
     
     
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    数学的最適化 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    数学的最適化は、しばしば数理計画法として知られ、潜在的な解決策のグループの中から、関係を考慮して最適なものを選択するプロセスです。 あらかじめ決められた一連の基準に準拠します。 離散最適化と連続最適化は、この分野の大部分を占める 2 つのサブフィールドです。 最適化に関連する問題は、コンピューターサイエンスやエンジニアリングからオペレーションズリサーチや経済学に至るまで、定量的なサブフィールドのそれぞれに現れます。 何千年もの間、数学の分野は、これらの問題を解決できる方法の作成に興味を持ってきました。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 洞察 、および次のトピックに関する検証:
     
    第 1 章: 数学的最適化
     
    第 2 章: 昇時曲線
     
    第 3 章: カーブ フィッティング
     
    第 4 章: 決定論的グローバル最適化
     
    第 5 章: 目標プログラミング
     
    第 6 章: 最小二乗法
     
    第 7 章: プロセスの最適化
     
    第 8 章: シミュレーションベースの最適化
     
    第 9 章: 変分計算
     
    第 10 章: 車両ルート問題
     
    (ii) 数学に関する一般のよくある質問に答える
     
    (iii) 多くの分野で数学的最適化を使用する実際の例。
     
    (iv) 各業界で必要となる 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 数理最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。
     
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