Computational Ergodic Theory
ธ.ค. 2005 · Algorithms and Computation in Mathematics หนังสือเล่มที่ 13 · Springer Science & Business Media
eBook
453
หน้า
reportคะแนนและรีวิวไม่ได้รับการตรวจสอบยืนยัน ดูข้อมูลเพิ่มเติม
เกี่ยวกับ eBook เล่มนี้
Ergodic theory is hard to study because it is based on measure theory, which is a technically difficult subject to master for ordinary students, especially for physics majors. Many of the examples are introduced from a different perspective than in other books and theoretical ideas can be gradually absorbed while doing computer experiments. Theoretically less prepared students can appreciate the deep theorems by doing various simulations. The computer experiments are simple but they have close ties with theoretical implications. Even the researchers in the field can benefit by checking their conjectures, which might have been regarded as unrealistic to be programmed easily, against numerical output using some of the ideas in the book. One last remark: The last chapter explains the relation between entropy and data compression, which belongs to information theory and not to ergodic theory. It will help students to gain an understanding of the digital technology that has shaped the modern information society.
ให้คะแนน eBook นี้
แสดงความเห็นของคุณให้เรารับรู้
ข้อมูลในการอ่าน
สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต
ติดตั้งแอป Google Play Books สำหรับ Android และ iPad/iPhone แอปจะซิงค์โดยอัตโนมัติกับบัญชีของคุณ และช่วยให้คุณอ่านแบบออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ทุกที่
แล็ปท็อปและคอมพิวเตอร์
คุณฟังหนังสือเสียงที่ซื้อจาก Google Play โดยใช้เว็บเบราว์เซอร์ในคอมพิวเตอร์ได้
eReader และอุปกรณ์อื่นๆ
หากต้องการอ่านบนอุปกรณ์ e-ink เช่น Kobo eReader คุณจะต้องดาวน์โหลดและโอนไฟล์ไปยังอุปกรณ์ของคุณ โปรดทำตามวิธีการอย่างละเอียดในศูนย์ช่วยเหลือเพื่อโอนไฟล์ไปยัง eReader ที่รองรับ
