Name: Asymptotics of Elliptic and Parabolic Pdes: And Their Applications in Statistical Physics, Computational Neuroscience, and Biophysics (Applied Mathematical Sciences) (en Inglés)
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Availability: InStock
Author: David Holcman; Zeev Schuss
ISBN: 9783319768946

portada Asymptotics of Elliptic and Parabolic Pdes: And Their Applications in Statistical Physics, Computational Neuroscience, and Biophysics (Applied Mathematical Sciences) (en Inglés)

Asymptotics of Elliptic and Parabolic Pdes: And Their Applications in Statistical Physics, Computational Neuroscience, and Biophysics (Applied Mathematical Sciences) (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Springer

Autor

David Holcman; Zeev Schuss

Año

2018

Idioma

Inglés

N° páginas

444

Encuadernación

Tapa Dura

ISBN13

9783319768946

Categorías

Matemáticas aplicadas

Asymptotics of Elliptic and Parabolic Pdes: And Their Applications in Statistical Physics, Computational Neuroscience, and Biophysics (Applied Mathematical Sciences) (en Inglés)

David Holcman; Zeev Schuss (Autor) · Springer · Tapa Dura

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This is a monograph on the emerging branch of mathematical biophysics combining asymptotic analysis with numerical and stochastic methods to analyze partial differential equations arising in biological and physical sciences. In more detail, the book presents the analytic methods and tools for approximating solutions of mixed boundary value problems, with particular emphasis on the narrow escape problem. Informed throughout by real-world applications, the book includes topics such as the Fokker-Planck equation, boundary layer analysis, WKB approximation, applications of spectral theory, as well as recent results in narrow escape theory. Numerical and stochastic aspects, including mean first passage time and extreme statistics, are discussed in detail and relevant applications are presented in parallel with the theory. Including background on the classical asymptotic theory of differential equations, this book is written for scientists of various backgrounds interested in deriving solutions to real-world problems from first principles.

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