Zum Hauptinhalt springen
Nicht aus der Schweiz? Besuchen Sie lehmanns.de

Neural Network Methods for Dynamic Equations on Time Scales (eBook)

eBook Download: PDF
2025 | 1. Auflage
VIII, 112 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-85056-1 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Neural Network Methods for Dynamic Equations on Time Scales -  Svetlin Georgiev
Systemvoraussetzungen
53,49 inkl. MwSt
(CHF 52,25)
Der eBook-Verkauf erfolgt durch die Lehmanns Media GmbH (Berlin) zum Preis in Euro inkl. MwSt.
  • Download sofort lieferbar
  • Zahlungsarten anzeigen

This book aims to handle dynamic equations on time scales using artificial neural network (ANN). Basic facts and methods for ANN modeling are considered. The multilayer artificial neural network (ANN) model is introduced for solving of dynamic equations on arbitrary time scales. A multilayer ANN model with one input layer containing a single node, a hidden layer with m nodes, and one output node are investigated. The feed-forward neural network model and unsupervised error back-propagation algorithm are developed. Modification of network parameters is done without the use of any optimization technique. The regression-based neural network (RBNN) model is introduced for solving dynamic equations on arbitrary time scales. The RBNN trial solution of dynamic equations is obtained by using the RBNN model for single input and single output system. A variety of initial and boundary value problems are solved. The Chebyshev neural network (ChNN) model and Levendre neural network model are developed. The ChNN trial solution of dynamic equations is obtained by using the ChNN model for single input and single output system. 



This book is addressed to a wide audience of specialists such as mathematicians, physicists, engineers, and biologists. It can be used as a textbook at the graduate level and as a reference book for several disciplines.




Erscheint lt. Verlag 29.3.2025
Reihe/Serie SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
SpringerBriefs in Computational Intelligence
SpringerBriefs in Computational Intelligence
Zusatzinfo VIII, 112 p. 38 illus., 34 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik
Technik Bauwesen
Schlagworte Artificial Neural Network • Computational Intelligence • Dynamic Equations • neural network • time scale theory
ISBN-10 3-031-85056-4 / 3031850564
ISBN-13 978-3-031-85056-1 / 9783031850561
Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR)
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
PDFPDF (Wasserzeichen)

DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasser­zeichen und ist damit für Sie persona­lisiert. Bei einer missbräuch­lichen Weiter­gabe des eBooks an Dritte ist eine Rück­ver­folgung an die Quelle möglich.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seiten­layout eignet sich die PDF besonders für Fach­bücher mit Spalten, Tabellen und Abbild­ungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten ange­zeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smart­phone, eReader) nur einge­schränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Mehr entdecken
aus dem Bereich
Die Grundlage der Digitalisierung

von Knut Hildebrand; Michael Mielke; Marcus Gebauer

eBook Download (2025)
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
CHF 29,30
Die materielle Wahrheit hinter den neuen Datenimperien

von Kate Crawford

eBook Download (2024)
C.H.Beck (Verlag)
CHF 17,55