Datengetriebene Wissenschaft und Ingenieurwesen: Maschinelles Lernen, Dynamische Systeme und Regelung

Datengesteuerte Entdeckungen revolutionieren die Art und Weise, wie wir komplexe Systeme modellieren, vorhersagen und steuern. Mit Python und MATLAB® bildet dieses Lehrbuch mathematische Wissenschaftler und Ingenieure für die nächste Generation wissenschaftlicher Entdeckungen aus, indem es einen breiten Überblick über die wachsende Schnittmenge von datengesteuerten Methoden, maschinellem Lernen, angewandter Optimierung und klassischen Bereichen der Ingenieurmathematik und der mathematischen Physik bietet. Mit dem Fokus auf die Integration von Modellierung und Steuerung dynamischer Systeme mit modernen Methoden des angewandten maschinellen Lernens enthält dieser Text Methoden, die aufgrund ihrer Relevanz, Einfachheit und Allgemeingültigkeit ausgewählt wurden. Die Themen reichen von einführenden bis hin zu forschungsrelevanten Inhalten, wodurch es für fortgeschrittene Studenten und Doktoranden der Ingenieur- und Naturwissenschaften zugänglich ist. Die zweite Auflage enthält neue Kapitel über Reinforcement Learning und physikbasiertes maschinelles Lernen, sowie zahlreiche neue Abschnitte und Kapitelübungen. Online-Zusatzmaterial, einschließlich Vorlesungsvideos pro Abschnitt, Hausaufgaben, Daten und Code in MATLAB®, Python, Julia und R, ist auf databookuw.com verfügbar.