High Performance Computing Applied to Nonlinear Time Series Analysis
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
28.05.2010
Verlag
LAP LAMBERT Academic PublishingSeitenzahl
184
Maße (L/B/H)
22/15/1,2 cm
Gewicht
292 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-8383-6587-9
Many applications of science and engineering, e.g. in physics, biology, economics or meteorology, are determined by dynamical systems. These systems evolve over time and then generate a set of data spaced in time, called time series. The analysis of time series from real systems, in terms of nonlinear dynamics, is the most direct link between chaos theory and the real world. Very useful information for making predictions about dynamical systems is extracted from the analysis of these time series. Since many of these applications must provide a real time response, it is necessary for analysis and prediction to be performed on a reasonable time scale. High Performance Computing gives a feasible solution to this problem, which enables it to be solved in an efficient manner. Nowadays, parallel computing is one of the most appropriate ways of obtaining important computational power. Thus, a set of high performance algorithms has been developed in this Thesis for both nonlinear time series analysis and, then, prediction. Finally, the Thesis proposes a method of time series modeling and predicting based on stochastic subspace system identification.
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