Algorithms and Theory in Filtering and Control
Sorozatcím: Mathematical Programming Studies; 18;
-
8% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 84.39
-
35 798 Ft (34 093 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 8% (cc. 2 864 Ft off)
- Discounted price 32 934 Ft (31 366 Ft + 5% áfa)
35 798 Ft
Beszerezhetőség
A kiadónál véglegesen elfogyott, nem rendelhető. Érdemes újra keresni a címmel, hátha van újabb kiadás.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Springer Verlag
- Megjelenés dátuma 1982. május 1.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783642008474
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem160 oldal
- Méret 0x0 mm
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Tartalomjegyzék:
The duality between estimation and control from a variational viewpoint: The discrete time case.- The conjugate process in stochastic realization theory.- A Hamiltonian approach to the factorization of the matrix Riccati equation.- On fast computation of superdiagonal Padé fractions.- Stochastic control in discrete time and applications to the theory of production.- Square-root information filtering and smoothing for precision orbit determination.- Some numerical aspects of multivariable systems identification.- Using the Hessenberg decomposition in control theory.- Algorithms for the design of control systems subject to singular value inequalities.- Collinear scaling and sequential estimation in sparse optimization algorithms.
Több
