Mathematical Control Theory for Stochastic Partial Differential Equations (eBook)

, (Autoren)

eBook Download: PDF
2021 | 1st ed. 2021
XIII, 592 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-82331-3 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Mathematical Control Theory for Stochastic Partial Differential Equations - Qi Lü, Xu Zhang
Systemvoraussetzungen
160,49 inkl. MwSt
  • Download sofort lieferbar
  • Zahlungsarten anzeigen
This is the first book to systematically present control theory for stochastic distributed parameter systems, a comparatively new branch of mathematical control theory. The new phenomena and difficulties arising in the study of controllability and optimal control problems for this type of system are explained in detail. Interestingly enough, one has to develop new mathematical tools to solve some problems in this field, such as the global Carleman estimate for stochastic partial differential equations and the stochastic transposition method for backward stochastic evolution equations. In a certain sense, the stochastic distributed parameter control system is the most general control system in the context of classical physics. Accordingly, studying this field may also yield valuable insights into quantum control systems.

A basic grasp of functional analysis, partial differential equations, and control theory for deterministic systems is the only prerequisite for reading this book.




Qi Lü is a professor at School of Mathematics, Sichuan University, Chengdu, China. He is currently an associate editor/editorial board member of several journals including Systems & Control Letters.  His research interests include control theory for deterministic and stochastic partial differential equations and stochastic analysis.  

Xu Zhang is a Cheung Kong Scholar Distinguished Professor at School of Mathematics, Sichuan University, Chengdu, China. He is a sectional speaker at International Congress of Mathematicians (Control Theory & Optimization Section, 2010). He is/was the editor in chief/corresponding editor/associate editor for several journals including Mathematical Control and Related Fields, ESAIM: Control, Optimisation and Calculus of Variations, and SIAM Journal on Control and Optimization. His research interests include control theory, partial differential equations and stochastic analysis.   

Erscheint lt. Verlag 17.9.2021
Reihe/Serie Probability Theory and Stochastic Modelling
Probability Theory and Stochastic Modelling
Zusatzinfo XIII, 592 p.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Schlagworte Controllability • Control Theory • global Carleman estimate • observability • optimal control • stochastic evolution equation • stochastic transposition method
ISBN-10 3-030-82331-8 / 3030823318
ISBN-13 978-3-030-82331-3 / 9783030823313
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
PDFPDF (Wasserzeichen)
Größe: 7,3 MB

DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasser­zeichen und ist damit für Sie persona­lisiert. Bei einer missbräuch­lichen Weiter­gabe des eBooks an Dritte ist eine Rück­ver­folgung an die Quelle möglich.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seiten­layout eignet sich die PDF besonders für Fach­bücher mit Spalten, Tabellen und Abbild­ungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten ange­zeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smart­phone, eReader) nur einge­schränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Mehr entdecken
aus dem Bereich