This book fills the gap between volumes on wavelets that are either too advanced (in terms of mathematical background required) or that contain too little mathematical theory underlying wavelets. It presents most of the theory underlying Fourier analysis and wavelets in a clear and comprehensive fashion-- without requiring advanced background in real analysis. Provides a careful balance between theory and practical algorithms, and features a clear presentation of applications to digital signal processing--e.g., data compression, digital filtering and singularity detection. Includes illustrations and MATLAB code used in many of the algorithms. Inner Product Spaces. Fourier Series. The Fourier Transform. Discrete Fourier Analysis. Wavelet Analysis. Multiresolution Analysis. The Daubechies Wavelets. For anyone interested in Wavelets and Fourier Analysis.

Wavelet theory originated from research activities in many areas of science and engineering. As a result, it finds applications in a wide range of practical problems. Wavelet techniques are specifically suited for nonstationary signals for which classic Fourier methods are ineffective. Based on courses taught by the authors at Texas A&M University as well as related conferences, Fundamentals of Wavelets is a textbook offering an up-to-date engineering approach to wavelet theory. It balances a discussion of wavelet theory and algorithms with its far-ranging practical applications in signal processing, image processing, electromagnetic wave scattering, and boundary value problems.

Do you want to double or triple the speed with which you calculate? How to Calculate Quickly is a tried and true method for helping you in the mathematics of daily life — addition, subtraction, multiplication, division, and fractions. The author can awaken for you a faculty which is surprisingly dormant in accountants, engineers, scientists, businesspeople, and others who work with figures. This is "number sense" — or the ability to recognize relations between numbers considered as whole quantities. Lack of this number sense makes it entirely possible for a scientist to be proficient in higher mathematics, but to bog down in the arithmetic of everyday life. This book teaches those necessary mathematical techniques which schools neglect to teach: Horizontal addition, left to right multiplication and division, etc. You will learn a method of multiplication so rapid that you'll be able to do products in not much more time than it would take to write the problem down on paper. This is not a collection of tricks which would work in only a very few special cases, but a serious, capably planned course of basic mathematics for self-instruction. It contains over 9,000 short problems and their solutions for you to work during spare moments. Five or ten minutes spent daily on this book will, within ten weeks, give you a number sense that will double or triple your calculation speed.

This book contains a large amount of information not found in standard textbooks. Written for the advanced undergraduate/beginning graduate student, it combines the modern mathematical standards of numerical analysis with an understanding of the needs of the computer scientist working on practical applications. Among its many particular features are: fully worked-out examples; many carefully selected and formulated problems; fast Fourier transform methods; a thorough discussion of some important minimization methods; solution of stiff or implicit ordinary differential equations and of differential algebraic systems; modern shooting techniques for solving two-point boundary value problems; and basics of multigrid methods. This new edition features expanded presentation of Hermite interpolation and B-splines, with a new section on multi-resolution methods and B-splines. New material on differential equations and the iterative solution of linear equations include: solving differential equations in the presence of discontinuities whose locations are not known at the outset; techniques for sensitivity analyses of differential equations dependent on additional parameters; new advanced techniques in multiple shooting; and Krylov space methods for non-symmetric systems of linear equations.

This book has evolved over many years from lecture notes that accompany certain upper-division courses in mathematics and computer sciences at our university. These courses introduce students to the algorithms and methods that are commonly needed in scientific computing. The mathematical underpinnings of these methods are emphasized as much as their algorithmic aspects. The students have been diverse: mathematics, engineering, science, and computer science undergraduates, as well as graduate students from various disciplines. Portions of the book also have been used to lay the groundwork in several graduate courses devoted to special topics in numerical analysis, such as the numerical solution of differential equations, numerical linear algebra, and approximation theory. Our approach has always been to treat the subject from a mathematical point of view, with attention given to its rich offering of theorems, proofs, and interesting ideas. From these arise many computational procedures and intriguing questions of computer science.

Emphasizing the finite difference approach for solving differential equations, the second edition of Numerical Methods for Engineers and Scientists presents a methodology for systematically constructing individual computer programs. Providing easy access to accurate solutions to complex scientific and engineering problems, each chapter begins with objectives, a discussion of a representative application, and an outline of special features, summing up with a list of tasks students should be able to complete after reading the chapter- perfect for use as a study guide or for review. The AIAA Journal calls the book " a good, solid instructional text on the basic tools of numerical analysis."

This introduction to numerical analysis shows how the mathematics of calculus and linear algebra are implemented in computer algorithms. It develops a deep understanding of why numerical methods work and exactly what their limitations are.

Scientific Computing and Differential Equations: An Introduction to Numerical Methods, is an excellent complement to Introduction to Numerical Methods by Ortega and Poole. The book emphasizes the importance of solving differential equations on a computer, which comprises a large part of what has come to be called scientific computing. It reviews modern scientific computing, outlines its applications, and places the subject in a larger context. This book is appropriate for upper undergraduate courses in mathematics, electrical engineering, and computer science; it is also well-suited to serve as a textbook for numerical differential equations courses at the graduate level.

Mathematica is an exceptionally flexible and powerful tool for producing mathematical graphics. Mathematica makes it easy to create graphs of functions, plots of data, pictures of geometrical solids, and other mathematical illustrations either with built-in functions or with simple programs of your own. This book tells you what you need to know to make the most of the graphics capabilities of Mathematica. Whether you are a beginner, an experienced user of Mathematica, or even someone who doesn't use Mathematica at all but wants to use pictures produced by Mathematica in your publications, you will find information in this book that will help you. This Preface will help you figure out which parts of the book to read to find the information you need.

Розглянуто методику реалізації чисельних методів мовою високого рівня Паскаль в її конкретній реалізації ТURBO PASCAL. Детально описані алгоритми розв'язування широкого кола фізичних та математичних задач. Підбір програм відповідає всім розділам вищої математики, що вивчають студенти фізико-математичних факультетів вищих навчальних закладів. Для студентів ВНЗ та всіх користувачів ПК.

Посвящено построению статистических моделей с переменными параметрами для прогнозирования нестационарных временных рядов. Рассмотрены адаптивные модели полиномиальных и стохастических трендов, сезонных и циклических колебаний, гистограмм, модели се- мейства ARIMA, ARCH. Приводятся примеры прогнозирования курсов акций, валют, цен на золото. Материалы пособия апробированы на занятиях в МЭСИ, МИРБИС и других вузах.

В монографии с современных позиций рассматриваются вопросы аппроксимации при наличии ограничений типа неравенств на аппарат приближения. Наибольшее внимание уделяется задачам одностороннего приближения полиномами и сплайнами, в которых получены окончательные результаты; в наиболее важных случаях изложение распространяется и на аппроксимацию в классической постановке. Освещены вопросы связи одностороннего приближения с квадратурными формулами и неравенствами типа Колмогорова для полунорм.

В монографии изложены современные методы сжатия и восстановления численной информации: аппроксимация полиномами, рациональными дробями, экспонентами, сплайнами, всплесками (вейвелет-функциями), фрактальными методами. Эффективность приведенных методов демонстрируется на ряде прикладных задач: навигация автономно движущихся аппаратов, неразрушающий контроль, реография поджелудочной железы, тепло-массообмен, конструирование гибридных зеркальных антенн, аппроксимация атмосферных характеристик и др. Книга рассчитана на специалистов различных областей знаний, применяющих в своих исследованиях математику, а также на студентов математических специальностей с прикладным уклоном.

Асимптотические методы служат для упрощения постановки и решения задач математического моделирования вблизи особенностей, и точность их возрастает по мере приближения к особенности. Термин асимптотология ввел 40 лет назад М. Крускал (1963), определив его как искусство обращения с прикладными математическими системами в предельных случаях. Превращение этого искусства в науку ведет к появлению асимптотической математики, той мягкой математики, в которой нуждаются биология, социология, синергетика. С последней их роднит динамизм методов, устремленных к жизни: от предела - к приближению, от бытия - к становлению, от полноты - к целостности. В книге излагается современное состояние асимптотического анализа математических моделей на популярном, доступном широкому кругу читателей уровне. Идеи, методы и перспективы асимптотической математики представлены как в теоретическом плане, так и в различных приложениях. Наряду с традиционными областями обсуждаются и такие популярные сейчас направления, как солитоны, катастрофы, хаос. Отдельная глава посвящена творцам асимптотических методов. Синергетический подход помогает понять сущность простоты, достигаемой в асимптотологии. Принципиальная ценность асимптотики состоит в том, что она не вырождается в изощренность безжизненных схем, а сохраняет целостность реального объекта в любой локализованной капле. Когда японский поэт говорил: "Все в одном и одно во всем", очевидно, он имел в сознании асимптотический образ мира. Простота асимптотики - это целостная простота. Книга адресована всем, кто, обнаружив неизбежную асимптотичность человека, стремится понять и освоить грядущую асимптотическую математику.

В книге излагаются асимптотические методы интегрирования линейных дифференциальных уравнений с медленно меняющимися коэффициентами, встречающихся во многих областях физики и техники. Книга рассчитана на широкий круг инженерно-технических и научных работников, интересующихся вопросами приближенного интегрирования дифференциальных уравнений с переменными коэффициентами, в частности уравнениями, описывающими колебательные процессы.

Книга посвящена изложению различных методов асимптотического вычисления интегралов, содержащих большой параметр, и методов решения дифференциальных уравнений с помощью асимптотических разложений. Изложение сопровождается примерами. Книга будет полезна широкому кругу читателей, сталкивающихся в своей деятельности с приближенными вычислениями (физикам, инженерам и т. д.), а также студентам и аспирантам, специализирующимся в области вычислительной математики и теории дифференциальных уравнений.

В книге американского ученого излагаются принципы построения математических моделей многосвязных систем различного назначения: экономических, экологических, лингвистических и т. д. Значительное внимание уделено применению методов алгебраической топологии при выявлении в системах слабых и сильных связей и исследовании структурной устойчивости без разрушения этих связей. Для специалистов в области сложных систем управления, а также для студентов, специализирующихся в области автоматизированных систем управления.