Идентификация на многомерни системи • Линеен подход за оценяване

В днешно време човечеството разполага

с огромно количество данни, което

продължава да се увеличава

експоненциално. С нарастване на

възможностите за извличане на

информация от данните, става решима

задачата за описание на системи с все

по-голяма размерност. Например един

хипермаркет може да се разглежда като

система с милиони входни величини –

въздействията предприемани от

търговците като цени, намаления,

промоции, реклами и т.н. и със стотици хиляди

изходи – продажбите на продуктите. В

допълнение между продуктите

съществуват кръстосани влияния, които

трябва да се отчетат.

Въпреки, че често достъпните данни

съдържат информация за динамиката в

поведението на системите, в практиката

(извън техниката) рядко се подхожда

адекватно към този аспект на етапа на

моделирането. Теорията и съпътстващите

примери, в книгата, са насочени основно

към описанието на динамиката, но са

представени и дейности, типични за

изграждането на модели на статиката.

Трудът засяга етапите на

експерименталното моделиране,

наричано още идентификация на системи.

Засегнати са особеностите и проблемите

при изграждането на многомерни,

динамични и статични, линейни и широк

клас нелинейни модели. Подробно и пълно

са представени техни решения, числено

устойчиви реализации на алгоритми,

както и ефективни решения за големи

набори от данни.

В книгата за първи път е извършено

обобщение на възможните представяния

на многомерните модели. Теорията е

изложена по такъв начин, че да е лесно

приложима както в техническата област,

така и в икономиката, финансите,

медицината, социологията и др.

Авторът е доцент в ТУ–София. Работил е

в петролната индустрия и спътниковата

комуникация, а сега в пазарния сектор и

финансите. Занимава се с разработване

на алгоритми, използвани в

моделирането и оптимизация на пазарни

стратегии.

Трудът е предназначен за студенти,

докторанти и специалисти, занимаващи

се с изследване, разработване и

използване на алгоритми за извличане

на информация от данни.