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Machine Learning and Operational Matrix Algorithms for Nonlinear Differential Equations in Ship Dynamics
G. Hariharan, Bin Han, Hossein Jafari (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book explores analytical and numerical approximate solutions obtained by operational matrix-based methods for both classical and fractional order differential equations. An important focus of the book is to develop operational matrix methods for solving problems of ship dynamical models and fractional order ship roll motion equations arising in ocean engineering. Also, this book provides… comprehensive information on the conceptual basis of operational matrix theory and its applications. It provides an essential balance between mathematical rigor and the practical applications of operational matrix theory. The book is divided into 8 chapters. The first three chapters are devoted to the mathematical foundations and basics of operational matrix algorithms. The remaining chapters provide the machine learning-based operational matrix algorithms for linear, nonlinear and fractional ship dynamical problems. The book is ideally suited as a text for graduate, postgraduate and research students in applied mathematics and computing. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
28.10.2026
Sprache
Englisch
EAN
9789819254835
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Industrial and Applied Mathematics
Sonderedition
Nein
Autor
G. Hariharan, Bin Han, Hossein Jafari
Seitenanzahl
154
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Operational Matrix Methods, Ship Dynamical Systems, Fractional Differential Equations, Machine Learning Algorithms, Numerical and Approximate Methods, Ocean Engineering Applications
Thema-Inhalt
PBKS - Numerische Mathematik
PBKJ - Differentialrechnung und -gleichungen
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYQM - Maschinelles Lernen
UMB - Algorithmen und Datenstrukturen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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