В настоящем издании дается развернутое введение в проблемы нечеткого и нейронечеткого моделирования применительно к задаче управления системами. Материал основан на новейших результатах в данной области и иллюстрируется многочисленными примерами.

Для специалистов в области нечеткого и нейронечеткого моделирования и управления, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.

Книга посвящена роли математики в познании человеком окружающего мира. На примере творческих биографий трех выдающихся российских математиков ХХ века — А. Н. Колмогорова, С. Л. Соболева и А. Н. Тихонова — популярно рассказано о достижениях современной математики.
Книга будет интересна студентам, изучающим курс высшей математики, учителям и преподавателям математики, всем, кто интересуется этой древней наукой.

Книга посвящена роли математики в познании человеком окружающего мира. На примере творческих биографий трех выдающихся российских математиков ХХ века — А. Н. Колмогорова, С. Л. Соболева и А. Н. Тихонова — популярно рассказано о достижениях современной математики.
Книга будет интересна студентам, изучающим курс высшей математики, учителям и преподавателям математики, всем, кто интересуется этой древней наукой.

С помощью занимательных историй из повседневной жизни автор рассказывает, как рождаются математические законы и как они действуют в самых различных жизненных ситуациях. В конце каждой главы читатель найдет небольшие задачки. Идет ли речь о расследовании преступлений или о теории музыки, об азартных играх или планировании путешествий — математика, утверждает Дрёссер, способна доставить истинное удовольствие! Эта книга — совсем не учебник, она написана легко, с юмором, а потому не следует опасаться математических сложностей: тут все понятно и вполне доступно для всех — и физиков, и лириков.
Для старшеклассников, студентов, их родителей и преподавателей.

С помощью занимательных историй из повседневной жизни автор рассказывает, как рождаются математические законы и как они действуют в самых различных жизненных ситуациях. В конце каждой главы читатель найдет небольшие задачки. Идет ли речь о расследовании преступлений или о теории музыки, об азартных играх или планировании путешествий — математика, утверждает Дрёссер, способна доставить истинное удовольствие!
Эта книга — совсем не учебник, она написана легко, с юмором, а потому не следует опасаться математических сложностей: тут все понятно и вполне доступно для всех — и физиков, и лириков.
Для старшеклассников, студентов, их родителей и преподавателей

Книга написана на основе курса лекций, читавшихся студентам физического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова. В качестве основных приложений рассматривались обратные задачи геофизики. Математический аппарат, описанный в первой главе, с успехом применялся для решения обратных задач астрофизики, обработки изображений, колебательной спектроскопии, электронной микроскопии, акустики и многих других.

Книга будет полезна студентам, аспирантам, научным сотрудникам, интересующимся современными методами решения обратных, в том числе некорректно поставленных, задач.

Автор, исходя из позиций своей теории «Автономного адаптивного управления», представленной в книге «Автономный искусственный интеллект», предлагает ряд дополнительных аспектов и понятий к общей теории систем (ОТС), которые могут сделать ОТС более конкретным инструментом для разработчиков систем. Особое внимание уделяется системам, конфигурация которых близка к наиболее важным для нас системам—к живому мозгу. С предлагаемых позиций анализируются основные подходы ОТС—математический, физический и теория функциональных систем.

Для специалистов по искусственному интеллекту, информационным и другим системам, математиков, физиков, нейрофизиологов, биологов, а также студентов вузов данных направлений.

Приводится ряд общих сведений из математического анализа и теории вероятностных распределений, а также необходимые алгоритмы компьютерной генерации одномерных дискретных случайных величин. Вводятся важные общие классы одномерных дискретных величин, включая семейства смешанных и составных случайных величин. Подробно рассмотрены свойства семейств биномиальных, пуассоновских, отрицательных биномиальных, геометрических, гипергеометрических, логарифмических распределений.

Менее подробно рассмотрено несколько десятков связанных с ними семейств распределений дискретных случайных величин.

Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.

Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.

Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.

Приводятся необходимые общие сведения из теории непрерывных одномерных распределений, описан ряд их важных общих классов. Подробно излагаются свойства девяти семейств базовых распределений (нормального, логнормального, Коши, Вейбулла, хи-квадрат, гамма-, обратного гауссовского, Парето). Важно, что издание снабжено обширной библиографией, таблицами и графиками, необходимыми для активной работы с соответствующими семействами распределений.