• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Naturvetenskap och teknik
    2. Matematik och naturvetenskap
    3. Matematik
    4. Tillämpad matematik

    Structure-Preserving Doubling Algorithms for Nonlinear Matrix Equations

    AvTsung-Ming Huang,Ren-Cang Li

    Häftad, Engelska, 2018

    Del i serien Fundamentals of Algorithms

    760 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 5-8 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    Nonlinear matrix equations arise frequently in applied science and engineering. This is the first book to provide a unified treatment of structure-preserving doubling algorithms, which have been recently studied and proven effective for notoriously challenging problems, such as fluid queue theory and vibration analysis for high-speed trains. The authors present recent developments and results for the theory of doubling algorithms for nonlinear matrix equations associated with regular matrix pencils, and highlight the use of these algorithms in achieving robust solutions for notoriously challenging problems that other methods cannot.Structure-Preserving Doubling Algorithms for Nonlinear Matrix Equations is intended for researchers and computational scientists. Graduate students may also find it of interest.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2018-11-30
    • Mått:152 x 229 x undefined mm
    • Vikt:353 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Fundamentals of Algorithms
    • Antal sidor:144
    • Förlag:Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S.
    • ISBN:9781611975352

    Utforska kategorier

    • Tillämpad matematik inom Naturvetenskap och teknik
    • Teknik: allmänt inom Naturvetenskap och teknik
    • Algebra inom Naturvetenskap och teknik

    Mer om författaren

    Tsung-Ming Huang is a professor in the department of mathematics at National Taiwan Normal University in Taipei, Taiwan. His research interests include large sparse linear systems, eigenvalue problems, and matrix equations.Ren-Cang Li is a professor in the department of mathematics at University of Texas at Arlington. His research interests include floating-point support for scientific computing, large and sparse linear systems, eigenvalue problems, and model reduction, machine learning, and unconventional schemes for differential equations.Wen-Wei Lin is a life-time chair professor in the department of applied mathematics at National Chiao Tung University in Taiwan. His research interests include numerical analysis, matrix computation in linear systems, eigenvalue problems, optimal controls, large-scale optimization in data science, chaotic dynamical systems, and computational conformal geometry with applications.