Piecewise Linear Modeling and Analysis

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出版者:Kluwer Academic Pub
作者:Leenaerts, Domine M. W./ Bokhoven, Wim M. G. Van
出品人:
页数:208
译者:
出版时间:1998-6
价格:$ 258.77
装帧:HRD
isbn号码:9780792381907
丛书系列:
图书标签:
  • Piecewise Linear
  • Modeling
  • Analysis
  • Optimization
  • Engineering
  • Mathematics
  • Statistics
  • Data Analysis
  • Machine Learning
  • Algorithms
  • Applied Mathematics
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具体描述

Piecewise Linear (PL) approximation of non-linear behaviour is a well-known technique in synthesis and analysis of electrical networks. However, the PL description should be efficient in data storage and the description should allow simple retrieval of the stored information. Furthermore, it would be useful if the model description could handle a large class of piecewise linear mappings. Piecewise Linear Modeling and Analysis explains in detail all possible model descriptions for efficiently storing piecewise linear functions, starting with the Chua descriptions. Detailed explanation on how the model parameter can be obtained for a given mapping is provided and demonstrated by examples. The models are ranked to compare them and to show which model can handle the largest class of PL mappings. All model descriptions are implicitly related to the Linear Complementarity Problem and most solution techniques for this problem, like Katzenelson and Lemke, are discussed according to examples that are explained in detail. To analyse PL electrical networks a simulator is mandatory. Piecewise Linear Modeling and Analysis provides a detailed outline of a possible PL simulator, including pseudo-programming code. Several simulation domains like transient, AC and distortion are discussed. The book explains the attractive features of PL simulators with respect to mixed-level and mixed-signal simulation while paying due regard also to hierarchical simulation. Piecewise Linear Modeling and Analysis shows in detail how many existing components in electrical networks can be modeled. These range from digital logic and analog basic elements such as transistors to complex systems like Phase-Locked Loops and detection systems. Simulation results are also provided. The book concludes with a discussion on how to find multiple solutions for PL functions or networks. Again, the most common techniques are outlined using clear examples. Piecewise Linear Modeling and Analysis is an indispensable guide for researchers and designers interested in network theory, network synthesis and network analysis.

好的,这是一份关于一本假设名为《Piecewise Linear Modeling and Analysis》的图书的详细简介,内容完全围绕该主题展开,旨在提供一个深入且专业的内容概述,而不提及原书名或任何AI痕迹。 --- 书名:《分段线性模型与分析》 内容简介 本书全面探讨了分段线性(Piecewise Linear, PWL)模型在数据建模、统计推断和复杂系统分析中的理论基础、方法论构建与实际应用。分段线性模型因其能够有效捕捉数据中非线性和拐点现象的特性,已成为跨越多个学科领域,从计量经济学、生物统计学到工程控制和机器学习中不可或缺的分析工具。本书旨在为读者提供一个从基础概念到高级应用、从理论推导到软件实现的全景式指南。 第一部分:理论基础与模型构建 本书首先奠定了分段线性建模的数学基石。我们将详尽考察如何定义和构造分段线性函数,重点阐述关键点的选择(即结点或拐点)对模型拟合优度和解释力的决定性影响。 基础概念回顾: 深入讲解连续性、可微性以及分段函数在特定点上的行为特性。我们详细分析了样条函数(Splines)作为一种特殊的、平滑的分段线性构造方法,特别是线性样条(Linear Splines)的构造机制。 模型选择与参数估计: 核心部分聚焦于如何选择最佳的结点位置。我们将比较几种主流的结点选择策略,包括预设法(基于领域知识)、数据驱动法(如基于残差分析或信息准则)以及自动化搜索算法。参数估计部分,我们将侧重于最小二乘法(OLS)在线性约束下的应用,并探讨如何利用广义线性模型(GLM)框架来处理非正态响应变量。 模型的识别与检验: 模型的有效性严重依赖于拐点的识别。本书提供了一系列统计检验方法,用以确定是否存在显著的结构性变化,包括似然比检验、Wald检验以及基于信息论的比较方法(如AIC/BIC)。我们还将讨论如何处理模型中可能出现的过度拟合问题,以及通过正则化技术(如Lasso或Ridge回归的变体)来稳定参数估计。 第二部分:高级建模技术与推断 在掌握了基础构建方法后,本书深入探讨了更复杂的分段线性结构的建模技术,这些技术旨在解决现实世界数据中存在的复杂依赖关系和异质性问题。 非平滑分段线性模型(Non-Smooth PWL): 重点研究那些在结点处存在不连续斜率变化(即尖锐拐点)的模型。我们详细分析了指示变量(Indicator Variables)和截断线性函数(Threshold Variables)在构建这类模型中的作用,并讨论了在拟合过程中如何处理参数估计的复杂性,特别是引入非线性优化算法的需求。 多维与空间分段线性建模: 现实问题往往涉及多个协变量。本书扩展了单变量模型至多维空间,探讨了如何构建分段线性曲面。这包括对多重阈值模型的处理、交互项的引入,以及在地理信息系统(GIS)数据分析中,如何使用空间自回归模型来增强分段线性拟合的地理解释力。 时间序列与面板数据分析: 分段线性模型在识别时间序列中的结构断点和面板数据中的个体异质性方面具有巨大潜力。我们探讨了如何将分段回归嵌入到自回归移动平均(ARMA)或状态空间模型中,以捕捉时间序列的非线性动态变化。对于面板数据,本书演示了如何利用混合效应模型(Mixed-Effects Models)来同时估计全局的结点位置和个体特定的斜率变化。 第三部分:应用案例与软件实现 本书的最后一部分将理论知识与实际操作相结合,通过详尽的案例分析,展示分段线性模型在不同应用领域的威力。 经济学与金融学应用: 演示如何使用分段回归分析边际效应的变化,例如,在考察税率对储蓄率的影响时,是否存在一个特定的收入阈值点。我们还将探讨在资产定价模型中,利用分段线性结构来刻画市场机制的非对称反应。 生物医学与剂量反应研究: 在毒理学和药理学中,分段线性模型是分析剂量-效应曲线的有效工具。本书详细介绍了如何利用这些模型来确定“无可见不良反应水平”(NOAEL)或确定药物作用的饱和点,并讨论了在小样本或高噪声数据下进行稳健估计的方法。 工程与控制系统: 在系统辨识和故障诊断中,分段线性模型常被用来近似描述非线性系统的动态行为。我们将展示如何利用这些模型对传感器数据进行建模,并在不同工作模式间进行切换。 软件实践: 提供了使用主流统计软件包(如R、Python的特定库)进行分段线性模型拟合、诊断和结果可视化的详尽代码示例和操作指南。重点介绍如何自动化结点搜索过程,并对模型结果进行敏感性分析。 读者对象 本书适合于高年级本科生、研究生、博士后研究人员,以及在计量经济学、生物统计学、环境科学、数据科学和工程领域中需要处理非线性或结构性变化数据的专业人士。它既可作为高级计量经济学或统计建模课程的教材,也可作为专业研究人员的参考手册。阅读本书需要具备线性代数、微积分基础以及基本的统计推断知识。 本书的最终目标是使用户不仅能够熟练应用分段线性模型,更能深刻理解其背后的统计原理,从而能够针对具体的复杂数据结构,设计出最恰当的分析框架。

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