Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Brownian Motion And Potential Theory, Modern And Classical

(The Univ Of Iowa, Usa), (American Mathematics Society, Usa), (Univ Of Florida, Usa)
  • Formaat - PDF+DRM
  • Hind: 169,65 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

In this book, potential theory is presented in an inclusive and accessible manner, with the emphasis reaching from classical to modern, from analytic to probabilistic, and from Newtonian to abstract or axiomatic potential theory (including Dirichlet spaces). The reader is guided through stochastic analysis featuring Brownian motion in its early chapters to potential theory in its latter sections. This path covers the following themes: martingales, diffusion processes, semigroups and potential operators, analysis of super harmonic functions, Dirichlet problems, balayage, boundaries, and Green functions.The wide range of applications encompasses random walk models, especially reversible Markov processes, and statistical inference in machine learning models. However, the present volume considers the analysis from the point of view of function space theory, using Dirchlet energy as an inner product. This present volume is an expanded and revised version of an original set of lectures in the Aarhus University Mathematics Institute Lecture Note Series.