Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
We gebruiken cookies om:
De website vlot te laten werken, de beveiliging te verbeteren en fraude te voorkomen
Inzicht te krijgen in het gebruik van de website, om zo de inhoud en functionaliteiten ervan te verbeteren
Je op externe platformen de meest relevante advertenties te kunnen tonen
Je cookievoorkeuren
Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Stochastic differential equations are differential equations whose solutions are stochastic processes. They exhibit appealing mathematical properties that are useful in modeling uncertainties and noisy phenomena in many disciplines. This book is motivated by applications of stochastic differential equations in target tracking and medical technology and, in particular, their use in methodologies such as filtering, smoothing, parameter estimation, and machine learning. It builds an intuitive hands-on understanding of what stochastic differential equations are all about, but also covers the essentials of Itô calculus, the central theorems in the field, and such approximation schemes as stochastic Runge-Kutta. Greater emphasis is given to solution methods than to analysis of theoretical properties of the equations. The book's practical approach assumes only prior understanding of ordinary differential equations. The numerous worked examples and end-of-chapter exercises include application-driven derivations and computational assignments. MATLAB/Octave source code is available for download, promoting hands-on work with the methods.