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Techniques mathématiques avancées pour l'analyse des données
Details
Les modèles mathématiques, en tant qu'éléments constitutifs de la théorie, ont joué un rôle important dans l'évolution de la recherche. Ils permettent de simplifier, d'abstraire et d'analyser les données afin de mieux comprendre les situations de la vie réelle. L'analyse des données pour la détermination des variables fondamentales est un aspect important de la modélisation mathématique. Elle implique un haut degré de créativité. On regarde un modèle réel et on essaie d'identifier le processus opérationnel à l'oeuvre. L'objectif est d'exprimer l'ensemble de la situation en termes symboliques. En conséquence, un modèle devient un outil mathématique dans lequel les quantités et les processus réels sont remplacés par des symboles, des relations et des opérations mathématiques. On peut constater que plusieurs modèles mathématiques peuvent convenir à une même situation réelle. Dans de telles circonstances, il se peut qu'un modèle rende particulièrement bien compte de certaines observations, tandis qu'un autre modèle rend compte de quelque chose de différent. Il n'y a pas forcément de "meilleur" modèle ; celui à utiliser dépendra des questions précises à étudier. La motivation de l'étude mathématique est de produire de nouvelles informations sur la situation étudiée.
Autorentext
Ich bin wissenschaftliches Mitglied der indischen wissenschaftlichen Expedition in die Antarktis auf der 13. Expedition von 1993-95 und der 20. Forschungserfahrung im Bereich der Datenanalyse in den letzten 33 Jahren. Ich habe mathematische Modelle für die Analyse geomagnetischer Daten entwickelt, die in vielen geowissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht wurden.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- Sprache Französisch
- Titel Techniques mathématiques avancées pour l'analyse des données
- Veröffentlichung 16.09.2022
- ISBN 6205161478
- Format Kartonierter Einband
- EAN 9786205161470
- Jahr 2022
- Größe H220mm x B150mm x T6mm
- Autor M. Sridharan
- Gewicht 161g
- Anzahl Seiten 96
- Herausgeber Editions Notre Savoir
- GTIN 09786205161470