Peter Benner, Heike Fassbender

Modellreduktion

Eine systemtheoretisch orientierte Einführung

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Dieses Lehrbuch führt konsequent algorithmisch orientiert in die Modellreduktion linearer zeitinvarianter Systeme ein; der Fokus liegt hierbei auf systemtheoretischen Methoden. Insbesondere werden modales und balanciertes Abschneiden eingehend behandelt. Darüber hinaus werden Methoden des Momentenabgleichs, basierend auf Krylovraumverfahren und rationaler Interpolation, diskutiert. Dabei werden alle notwendigen Grundlagen sowohl aus der Systemtheorie als auch aus der numerischen linearen Algebra vorgestellt. Die Illustration der in diesem Buch vorgestellten Verfahren der Modellreduktion, sowie einiger der notwendigen, verwendeten Konzepte aus unterschiedlichen mathematischen Bereichen, erfolgt anhand einer Reihe von numerischen Beispielen. Dazu werden die mathematische Software MATLAB® und einige frei verfügbare Software-Pakete eingesetzt, so dass alle Beispiele nachvollzogen werden können.

Produktdetails

• Springer Studium Mathematik (Master)
• Verlag: Springer Berlin Heidelberg / Springer Spektrum / Springer, Berlin
• Artikelnr. des Verlages: 89026730, 978-3-662-67492-5
• 2024
• Seitenzahl: 276
• Erscheinungstermin: 21. März 2024
• Deutsch
• Abmessung: 235mm x 155mm x 16mm
• Gewicht: 423g
• ISBN-13: 9783662674925
• ISBN-10: 3662674920
• Artikelnr.: 67856477

Autorenporträt

Peter Benner ist Direktor am Max-Planck-Institut für Dynamik komplexer technischer Systeme in Magdeburg und leitet dort die Abteilung für Numerischen Methoden in der System- und Regelungstheorie. Seine Forschungsinteressen umfassen die numerische lineare und multilineare Algebra, die optimale Steuerung dynamischer Systeme, sowie die System- und Regelungstheorie mit besonderem Fokus auf der Modellreduktion. Heike Faßbender ist Professorin für Numerische Mathematik an der Technischen Universität Braunschweig und leitet dort das Institut für Numerische Mathematik. Ihre Forschungsinteressen umfassen die numerische (multi-)lineare Algebra, insbesondere (strukturierte) (nicht-)lineare Eigenwertprobleme und nichtlineare Matrixgleichungen, sowie deren Anwendung in der Modellreduktion.

Inhaltsangabe

1 Einführung.- 2 LZI-Systeme.- 3 Einige Anwendungsbeispiele.- 4 Grundlagen aus der (numerischen) linearen Algebra.- 5 Modellreduktion durch Projektion.- 6 Modales Abschneiden.- 7 Grundlagen aus der System- und Regelungstheorie.- 8 Balanciertes Abschneiden (Balanced Truncation).- 9 Interpolatorische Modellreduktionsverfahren.- 10 Ausblick.- Sachverzeichnis.