JACOBSON, D. H. andD. Q. MAYNE: Differential dynamic programming. Modern analytic and computational methods in Science and Mathematics, No. 24. American Elsevier Publ. Co., Inc., New York 1970. XVI, 208 S., 17 Abb., Dfl. 51.50.
✍ Scribed by Müller, W.
- Book ID
- 101715105
- Publisher
- Wiley (John Wiley & Sons)
- Year
- 1973
- Weight
- 187 KB
- Volume
- 15
- Category
- Article
- ISSN
- 0006-3452
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✦ Synopsis
USA), zu einer Konferenz, um iiber den Gesanitkomplex ,,Statistical Computation" zu beraten. Das Ziel der Tagung war die Zusammenfassung der Aktivitaten von theoretischen und angenandten Statistikern, Vertretern der numerischen Analysis, Sprachtheoretikern, Computerwissenschaftlern, Computermanagern und Programmierern, die alle an der Durchfuhrung und Weiterentwicklang der statistischen Computerrechnung beteiligt sind. Das Zustandekommen dieser Konferenz entspricht dem zii beobachtenden Trend des Entstehens einer Synthese von Statistik nnd Computerwissenschnft. Denn es erweist sicli in immer stirkerem MaBe, daB die Probleme der Entwicklung der mathematisch-statistischen Verfahren, der Statistikprogramrniernng, der Organisation der Statistikrechnungen am Computer und der Zusammenarbeit mit den Anwendern statistischer Analysen weder allein von den Statistikern noch allein -on den Computerfachleuten gelost werden konnen. Die vorliegende Publikation besteht aus 19 Einzelberichten. Diese betreffen folgende Thenienkomplexe : Beschreibung von Datenstrnkturen, Probleme der Versrbei tung groBer Datenmengen, Benutzung universeller Programmiewprachen und von Spezialsprachen fur die Statistik, Stapelbetrieb und Dialogbetrieb, Anwendung von Computersichtgeraten, Erfahrungen mit statistischen Computersystemen einiger Institutionen in USA und England, computerunterstiitzte Ausbildung in Statistik, Algorithmen der uni-und multivariaten Varianz-und Kovarianzanalyse, Genauigkeitsuntersuchungen fur Matrizenrechnungen d w Statistik, Ermittlung relevanter Variablen bei qualitativen Messungen, Clusterungsverfahren, Versuchsplanung fur polynomialen Regressionsansatz 2. Ordnung.