Kooperativer Bibliotheksverbund

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Umfang: 1 Online-Ressource (333 Seiten).

Ausgabe: 1. Auflage

ISBN: 978-3-7489-0486-1

Serie: Jahrbuch Technikphilosophie 6. Jahrgang (2020)

Inhalt: Überwindet Technik das unheimlich Unbeherrschbare? Oder wird sie uns selbst unheimlich? Zwei scheinbar widersprüchliche Narrative prägen die Geschichte und auch die Theorie der Technik: Das Narrativ der Entzauberung beschreibt, wie eine als fremd und gefährlich erfahrene Natur durch Verwissenschaftlichung und Technisierung gezähmt wurde. Das Narrativ der (Wieder)Verzauberung schildert, wie uns Artefakte und technologische Möglichkeiten unheimlich werden, insbesondere wenn sie sich zu verselbständigen scheinen oder mit „autonomem“ Eigensinn gegenübertreten. In den heutigen Debatten um selbstlernende, ubiquitär verteilte, im Assistenzmodus unsichtbare, dabei opake Techniken schwingt das unheimliche Moment einer „Verselbständigung“ von Technik mit – und trägt im Anschluss an die Mechanisierungs- und Automatisierungsdiskurse des 20. Jahrhunderts zur „Dämonisierung“ der Technik bei. Technik macht Welt einerseits vertraut und nachvollziehbar: Paradigmatisch wird dies in der Idee, dass etwas dann verstanden wird, wenn es technisch rekonstruiert werden kann. Andererseits wird die technische Reproduktion von Welt – oder deren radikale Umgestaltung zu einer entfremdeten – als etwas Verstörendes erlebt. Spätestens, wenn Artefakte zu tun scheinen, „was sie wollen“ oder technische Großsysteme die Lebenswelt nach ihren „Eigenlogiken“ prägen, ist eine schon von Freud benannte Grenze erreicht, an der wir verunsichert werden, ob wir überhaupt noch in der modernen Welt leben

Inhalt: Is technological control taking the place of what appeared uncannily uncontrollable? Or is it itself becoming uncanny? Two seemingly contradictory narratives have shaped the history and theory of technology. The narrative of disenchantment describes how nature, experienced as something foreign and dangerous, was tamed by becoming scientific and mechanised. Secondly, the narrative of (re-)enchantment recounts how artefacts and technological possibilities become uncanny, especially by way of their seeming independence and by confronting us with an ‘autonomous’ logic of their own. In today's debates about self-learning, ubiquitous, invisible and opaque technologies, the uncanny moment resonates of a technology with ‘a life of its own’. Following up on the mechanisation and automation discourses of the 20th century, this contributes to the ‘demonisation’ of technology. On the one hand, technology makes the world familiar and comprehensible, e.g. by equating understanding with technical reconstruction. On the other hand, the technical reproduction of the world – or its radical transformation into an alienated one – is experienced as something disturbing. When artefacts appear to do ‘what they want’ or when large technical systems shape the world according to their ‘own logic’, a limit is reached that was already mentioned by Freud – we become uncertain whether we are still living in the modern world at all

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-8487-6395-5

Sprache: Deutsch

Fachgebiete: Technik , Theologie/Religionswissenschaften , Philosophie

Schlagwort(e): Das Unheimliche ; Automation ; Autonomes System ; Technikphilosophie ; Aufsatzsammlung ; Aufsatzsammlung ; Aufsatzsammlung ; Aufsatzsammlung ; Aufsatzsammlung

DOI: 10.5771/9783748904861

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Mehr zum Autor: Gehring, Petra 1961-

Mehr zum Autor: Nordmann, Alfred 1956-

Mehr zum Autor: Hubig, Christoph 1952-

Mehr zum Autor: Kaminski, Andreas 1975-

Mehr zum Autor: Friedrich, Alexander

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Umfang: 1 online resource (180 pages)

Ausgabe: 1st ed.

ISBN: 9789811507762

Serie: Signals and Communication Technology Series

Anmerkung: Intro -- Preface -- Acknowledgements -- Contents -- Acronyms -- 1 Introduction -- 1.1 Background -- 1.2 Dynamic Spectrum Management -- 1.2.1 Opportunistic Spectrum Access -- 1.2.2 Concurrent Spectrum Access -- 1.3 Cognitive Radio for Dynamic Spectrum Management -- 1.4 Blockchain for Dynamic Spectrum Management -- 1.5 Artificial Intelligence for Dynamic Spectrum Management -- 1.6 Outline of the Book -- References -- 2 Opportunistic Spectrum Access -- 2.1 Introduction -- 2.2 Sensing-Throughput Tradeoff -- 2.2.1 Basic Formulation -- 2.2.2 Cooperative Spectrum Sensing -- 2.3 Spectrum Sensing Scheduling -- 2.4 Sequential Spectrum Sensing -- 2.4.1 Given Sensing Order -- 2.4.2 Optimal Sensing Order -- 2.5 Applications: LTE-U -- 2.5.1 LBT-Based Medium Access Control Protocol Design -- 2.5.2 User Association: To be WiFi or LTE-U User? -- 2.6 Summary -- References -- 3 Spectrum Sensing Theories and Methods -- 3.1 Introduction -- 3.1.1 System Model for Spectrum Sensing -- 3.1.2 Design Challenges for Spectrum Sensing -- 3.2 Classical Detection Theories and Methods -- 3.2.1 Neyman-Pearson Theorem -- 3.2.2 Bayesian Method and the Generalized Likelihood Ratio Test -- 3.2.3 Robust Hypothesis Testing -- 3.2.4 Energy Detection -- 3.2.5 Sequential Energy Detection -- 3.2.6 Matched Filtering -- 3.2.7 Cyclostationary Detection -- 3.2.8 Detection Threshold and Test Statistic Distribution -- 3.3 Eigenvalue Based Detections -- 3.3.1 The Methods -- 3.3.2 Threshold Setting -- 3.3.3 Performances of the Methods -- 3.4 Covariance Based Detections -- 3.4.1 The Methods -- 3.4.2 Detection Probability and Threshold Determination -- 3.4.3 Performance Analysis and Comparison -- 3.5 Cooperative Spectrum Sensing -- 3.5.1 Data Fusion -- 3.5.2 Decision Fusion -- 3.5.3 Robustness of Cooperative Sensing -- 3.5.4 Cooperative CBD and EBD -- 3.6 Summary -- References. , 4 Concurrent Spectrum Access -- 4.1 Introduction -- 4.2 Single-Antenna CSA -- 4.2.1 Power Constraints -- 4.2.2 Optimal Transmit Power Design -- 4.3 Cognitive Beamforming -- 4.3.1 Interference Channel Learning -- 4.3.2 CB with Perfect Channel Learning -- 4.3.3 CB with Imperfect Channel Learning: A Learning-Throughput Tradeoff -- 4.4 Cognitive MIMO -- 4.4.1 Spatial Spectrum Design -- 4.4.2 Learning-Based Joint Spatial Spectrum Design -- 4.5 Cognitive Multiple-Access and Broadcasting Channels -- 4.5.1 Cognitive Multiple-Access Channel -- 4.5.2 Cognitive Broadcasting Channel -- 4.6 Robust Design -- 4.6.1 Uncertain Interference Channel -- 4.6.2 Uncertain Interference and Secondary Signal Channels -- 4.7 Application: Spectrum Refarming -- 4.7.1 SR with Active Infrastructure Sharing -- 4.7.2 SR with Passive Infrastructure Sharing -- 4.7.3 SR in Heterogeneous Networks -- 4.8 Summary -- References -- 5 Blockchain for Dynamic Spectrum Management -- 5.1 Introduction -- 5.2 Blockchain Technologies -- 5.2.1 Overview of Blockchain -- 5.2.2 Features and the Potential Attacks on Blockchain -- 5.2.3 Smart Contracts Enabled by Blockchain -- 5.3 Blockchain for Spectrum Management: Basic Principles -- 5.3.1 Blockchain as a Secure Database for Spectrum Management -- 5.3.2 Self-organized Spectrum Market Supported by Blockchain -- 5.3.3 Deployment of Blockchain over Cognitive Radio Networks -- 5.3.4 Challenges of Applying Blockchain to Spectrum Management -- 5.4 Blockchain for Spectrum Management: Examples -- 5.4.1 Consensus-Based Dynamic Spectrum Access -- 5.4.2 Secure Spectrum Auctions with Blockchain -- 5.4.3 Secure Spectrum Sensing Service with Smart Contracts -- 5.4.4 Blockchain-Enabled Cooperative Dynamic Spectrum Access -- 5.5 Future Directions -- 5.6 Summary -- References -- 6 Artificial Intelligence for Dynamic Spectrum Management -- 6.1 Introduction. , 6.2 Overview of Machine Learning Techniques -- 6.2.1 Statistical Machine Learning -- 6.2.2 Deep Learning -- 6.2.3 Deep Reinforcement Learning -- 6.3 Machine Learning for Spectrum Sensing -- 6.4 Machine Learning for Signal Classification -- 6.4.1 Modulation-Constrained Clustering Approach -- 6.4.2 Deep Learning Approach -- 6.5 Deep Reinforcement Learning for Dynamic Spectrum Access -- 6.5.1 Deep Multi-user Reinforcement Learning for Distributed Dynamic Spectrum Access -- 6.5.2 Deep Reinforcement Learning for Joint User Association and Resource Allocation -- 6.6 Summary -- References.

Weitere Ausg.: Print version: Liang, Ying-Chang Dynamic Spectrum Management Singapore : Springer Singapore Pte. Limited,c2019 ISBN 9789811507755

Sprache: Englisch

Fachgebiete: Technik

Schlagwort(e): Electronic books.

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Umfang: 1 Online-Ressource (VIII, 186 Seiten) : , 87 Illustrationen, 66 Illustrationen (farbig).

ISBN: 978-3-030-94683-8

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94682-1

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94684-5

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94685-2

Sprache: Englisch

Fachgebiete: Technik

Schlagwort(e): Industrie 4.0 ; Aufsatzsammlung

DOI: 10.1007/978-3-030-94683-8

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Umfang: XII, 111 S. : Ill., graph. Darst.

ISBN: 3-521-06130-2

Serie: Thiemig-Taschenbücher 92

Sprache: Deutsch

Fachgebiete: Technik , Wirtschaftswissenschaften

Schlagwort(e): Sonnenenergie ; Energie ; Technik

URL: http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=001510438&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA

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Mehr zum Autor: Seifritz, Walter 1939-

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Umfang: 1 Online-Ressource (VIII, 186 Seiten) : , 87 Illustrationen, 66 Illustrationen (farbig).

ISBN: 978-3-030-94683-8

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94682-1

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94684-5

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94685-2

Sprache: Englisch

Fachgebiete: Technik

Schlagwort(e): Industrie 4.0 ; Aufsatzsammlung

DOI: 10.1007/978-3-030-94683-8

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Umfang: 1 Online-Ressource (VIII, 186 Seiten) : , 87 Illustrationen, 66 Illustrationen (farbig).

ISBN: 978-3-030-94683-8

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94682-1

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94684-5

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94685-2

Sprache: Englisch

Fachgebiete: Technik

Schlagwort(e): Industrie 4.0 ; Aufsatzsammlung

DOI: 10.1007/978-3-030-94683-8

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Umfang: 1 Online-Ressource (VIII, 186 Seiten) : , 87 Illustrationen, 66 Illustrationen (farbig).

ISBN: 978-3-030-94683-8

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94682-1

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94684-5

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-94685-2

Sprache: Englisch

Fachgebiete: Technik

Schlagwort(e): Industrie 4.0 ; Aufsatzsammlung

DOI: 10.1007/978-3-030-94683-8

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Umfang: xviii, 347 Seiten : , Illustrationen.

Ausgabe: Revised and expanded edition

ISBN: 978-0-465-05065-9 , 978-0-262-52567-1

Inhalt: "Even the smartest among us can feel inept as we fail to figure out which light switch or oven burner to turn on, or whether to push, pull, or slide a door. The fault, argues this ingenious-even liberating-book, lies not in ourselves, but in product design that ignores the needs of users and the principles of cognitive psychology. The problems range from ambiguous and hidden controls to arbitrary relationships between controls and functions, coupled with a lack of feedback or other assistance and unreasonable demands on memorization. The Design of Everyday Things shows that good, usable design is possible. The rules are simple: make things visible, exploit natural relationships that couple function and control, and make intelligent use of constraints. The goal: guide the user effortlessly to the right action on the right control at the right time. In this entertaining and insightful analysis, cognitive scientist Don Norman hails excellence of design as the most important key to regaining the competitive edge in influencing consumer behavior. Now fully expanded and updated, with a new introduction by the author, The Design of Everyday Things is a powerful primer on how-and why-some products satisfy customers while others only frustrate them. "..

Anmerkung: Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe ISBN 978-0-465-00394-5

Früher: Vorangegangen ist Norman, Donald A. The psychology of everyday things

Sprache: Englisch

Fachgebiete: Technik , Wirtschaftswissenschaften

Schlagwort(e): Produktgestaltung ; Faktor Mensch ; Gebrauchsgegenstand ; Design ; Psychologie ; Gebrauchsgegenstand ; Industriedesign ; Verbraucher ; Psychologie ; Gebrauchsgegenstand ; Design ; Kognitive Psychologie ; Alltag ; Psychologie ; Gebrauchsgegenstand ; Ergonomie

URL: http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=026912720&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA

URL: Inhaltsverzeichnis

Mehr zum Autor: Norman, Donald A., 1935-,

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Umfang: 1 Online-Ressource , Illustrationen , 27 cm

Ausgabe: Online_Ausgabe Boulder, Colo NetLibrary 2005 Online-Ressource (vi, 336 Seiten) E-Books von NetLibrary Sonstige Standardnummer des Gesamttitels: 22382847

Ausgabe: Elsevier Butterworth-Heinemann

ISBN: 0585453934 , 0750656115

Inhalt: The practical way to master 3D modelling techniques. Modelling with AutoCAD 2002 is a course based on learning and practising the techniques of 3D modelling using AutoCAD. Bob McFarlane's hands-on approach is uniquely suited to independent learning and use on courses. Unlike the many competing software reference guides that are available, this book is a true step-by-step course that focuses on the AutoCAD functions that are needed for each stage of producing a 3D drawing. The emphasis on learning through doing makes this book ideal for anyone involved in engineering, construction or architecture - where the focus is on productivity and practical skills.

Anmerkung: Includes index

Weitere Ausg.: Reproduktion von McFarlane, Robert Modelling with AutoCAD 2002 2002

Sprache: Englisch

Fachgebiete: Technik

Schlagwort(e): AutoCAD 2002 ; AutoCAD

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Umfang: 1 online resource (635 pages)

ISBN: 9783319442341

Anmerkung: Intro -- Foreword -- Preface -- Contents -- 1 Water Resources Planning and Management: An Overview -- 1.1 Introduction -- 1.2 Planning and Management Issues: Some Case Studies -- 1.2.1 Kurds Seek Land, Turks Want Water -- 1.2.2 Sharing the Water of the Jordan River Basin: Is There a Way? -- 1.2.3 Mending the "Mighty and Muddy" Missouri -- 1.2.4 The Endangered Salmon -- 1.2.5 Wetland Preservation: A Groundswell of Support and Criticism -- 1.2.6 Lake Source Cooling: Aid to Environment, or Threat to Lake? -- 1.2.7 Managing Water in the Florida Everglades -- 1.2.8 Restoration of Europe's Rivers and Seas -- 1.2.8.1 North and Baltic Seas -- 1.2.8.2 The Rhine -- 1.2.8.3 The Danube -- 1.2.9 Flood Management on the Senegal River -- 1.2.10 Nile Basin Countries Striving to Share Its Benefits -- 1.2.11 Shrinking Glaciers at Top of the World -- 1.2.12 China, a Thirsty Nation -- 1.2.13 Managing Sediment in China's Yellow River -- 1.2.14 Damming the Mekong (S.E. Asia), the Amazon, and the Congo -- 1.3 So, Why Plan, Why Manage? -- 1.3.1 Too Little Water -- 1.3.2 Too Much Water -- 1.3.3 Too Polluted -- 1.3.4 Too Expensive -- 1.3.5 Ecosystem Too Degraded -- 1.3.6 Other Planning and Management Issues -- 1.3.6.1 Navigation -- 1.3.6.2 River Bank Erosion -- 1.3.6.3 Reservoir Related Issues -- 1.4 System Planning Scales -- 1.4.1 Spatial Scales for Planning and Management -- 1.4.2 Temporal Scales for Planning and Management -- 1.5 Planning and Management Approaches -- 1.5.1 Top-Down Planning and Management -- 1.5.2 Bottom-Up Planning and Management -- 1.5.3 Integrated Water Resources Management -- 1.5.4 Water Security and the Sustainable Development Goals (SDGs) -- 1.5.5 Planning and Management Aspects -- 1.5.5.1 Technical -- 1.5.5.2 Financial and Economic -- 1.5.5.3 Institutional and Governance -- 1.5.5.4 Models for Impact Prediction and Evaluation. , 1.5.5.5 Models for Shared Vision or Consensus Building -- 1.5.5.6 Models for Adaptive Management -- 1.6 Planning and Management Characteristics -- 1.6.1 Integrated Policies and Development Plans -- 1.6.2 Sustainability -- 1.7 Meeting the Planning and Management Challenges-A Summary -- References -- Additional References (Further Reading) -- Exercises -- 2 Water Resource Systems Modeling: Its Role in Planning and Management -- 2.1 Introduction -- 2.2 Modeling Water Resource Systems -- 2.2.1 An Example Modeling Approach -- 2.2.2 Characteristics of Problems to be Modeled -- 2.3 Challenges Involving Modeling -- 2.3.1 Challenges of Planners and Managers -- 2.3.2 Challenges of Modelers -- 2.3.3 Challenges of Applying Models in Practice -- 2.3.4 Evaluating Modeling Success -- 2.4 Developments in Modeling -- 2.4.1 Technology -- 2.4.2 Algorithms -- 2.4.3 Interactive Model-Building Environments -- 2.4.4 Open Modeling Systems -- 2.5 Conclusions -- References -- Additional References (Further Reading) -- Exercises -- 3 Models for Identifying and Evaluating Alternatives -- 3.1 Introduction -- 3.1.1 Model Components -- 3.2 Plan Formulation and Selection -- 3.2.1 Plan Formulation -- 3.2.2 Plan Selection -- 3.3 Conceptual Model Development -- 3.4 Simulation and Optimization -- 3.4.1 Simulating a Simple Water Resources System -- 3.4.2 Defining What to Simulate -- 3.4.3 Simulation Versus Optimization -- 3.5 Conclusions -- Additional References (Further Reading) -- Exercises -- 4 An Introduction to Optimization Models and Methods -- 4.1 Introduction -- 4.2 Comparing Time Streams of Economic Benefits and Costs -- 4.2.1 Interest Rates -- 4.2.2 Equivalent Present Value -- 4.2.3 Equivalent Annual Value -- 4.3 Nonlinear Optimization Models and Solution Procedures -- 4.3.1 Solution Using Calculus -- 4.3.2 Solution Using Hill Climbing. , 4.3.3 Solution Using Lagrange Multipliers -- 4.3.3.1 Approach -- 4.3.3.2 Meaning of Lagrange Multiplier λ -- 4.4 Dynamic Programming -- 4.4.1 Dynamic Programming Networks and Recursive Equations -- 4.4.2 Backward-Moving Solution Procedure -- 4.4.3 Forward-Moving Solution Procedure -- 4.4.4 Numerical Solutions -- 4.4.5 Dimensionality -- 4.4.6 Principle of Optimality -- 4.4.7 Additional Applications -- 4.4.7.1 Capacity Expansion -- 4.4.7.2 Reservoir Operation -- 4.4.8 General Comments on Dynamic Programming -- 4.5 Linear Programming -- 4.5.1 Reservoir Storage Capacity-Yield Models -- 4.5.2 A Water Quality Management Problem -- 4.5.2.1 Model Calibration -- 4.5.2.2 Management Model -- 4.5.3 A Groundwater Supply Example -- 4.5.3.1 A Simplified Model -- 4.5.3.2 A More Detailed Model -- 4.5.3.3 An Extended Model -- 4.5.3.4 Piecewise Linear Model -- 4.5.4 A Review of Linearization Methods -- 4.6 A Brief Review -- Additional References (Further Reading) -- Exercises -- 5 Data-Fitting, Evolutionary, and Qualitative Modeling -- 5.1 Introduction -- 5.2 Artificial Neural Networks -- 5.2.1 The Approach -- 5.2.2 An Example -- 5.3 Evolutionary Algorithms -- 5.3.1 Genetic Algorithms -- 5.3.2 Example Iterations -- 5.3.3 Differential Evolution -- 5.3.4 Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy -- 5.4 Genetic Programming -- 5.5 Qualitative Functions and Modeling -- 5.5.1 Linguistic Functions -- 5.5.2 Membership Functions -- 5.5.3 Illustrations of Qualitative Modeling -- 5.5.3.1 Water Allocation -- 5.5.3.2 Qualitative Reservoir Storage and Release Targets -- 5.5.3.3 Qualitative Water Quality Management Objectives and Constraints -- 5.6 Conclusions -- References -- Additional References (Further Reading) -- Exercises -- 6 An Introduction to Probability, Statistics, and Uncertainty -- 6.1 Introduction -- 6.2 Probability Concepts and Methods. , 6.2.1 Random Variables and Distributions -- 6.2.2 Expected Values -- 6.2.3 Quantiles, Moments, and Their Estimators -- 6.2.4 L-Moments and Their Estimators -- 6.3 Distributions of Random Events -- 6.3.1 Parameter Estimation -- 6.3.2 Model Adequacy -- 6.3.3 Normal and Lognormal Distributions -- 6.3.4 Gamma Distributions -- 6.3.5 Log-Pearson Type 3 Distribution -- 6.3.6 Gumbel and GEV Distributions -- 6.3.7 L-Moment Diagrams -- 6.4 Analysis of Censored Data -- 6.5 Regionalization and Index-Flood Method -- 6.6 Partial Duration Series -- 6.7 Stochastic Processes and Time Series -- 6.7.1 Describing Stochastic Processes -- 6.7.2 Markov Processes and Markov Chains -- 6.7.3 Properties of Time Series Statistics -- 6.8 Synthetic Streamflow Generation -- 6.8.1 Introduction -- 6.8.2 Streamflow Generation Models -- 6.8.3 A Simple Autoregressive Model -- 6.8.4 Reproducing the Marginal Distribution -- 6.8.5 Multivariate Models -- 6.8.6 Multiseason, Multisite Models -- 6.8.6.1 Disaggregation Model -- 6.8.6.2 Aggregation Models -- 6.9 Stochastic Simulation -- 6.9.1 Generating Random Variables -- 6.9.2 River Basin Simulation -- 6.9.3 The Simulation Model -- 6.9.4 Simulation of the Basin -- 6.9.5 Interpreting Simulation Output -- 6.10 Conclusions -- References -- Additional References (Further Reading) -- Exercises -- 7 Modeling Uncertainty -- 7.1 Introduction -- 7.2 Generating Values from Known Probability Distributions -- 7.3 Monte Carlo Simulation -- 7.4 Chance Constrained Models -- 7.5 Markov Processes and Transition Probabilities -- 7.6 Stochastic Optimization -- 7.6.1 Probabilities of Decisions -- 7.6.2 A Numerical Example -- 7.7 Summary -- Additional References (Further Reading) -- Exercises -- 8 System Sensitivity and Uncertainty Analysis -- 8.1 Introduction -- 8.2 Issues, Concerns, and Terminology -- 8.3 Variability and Uncertainty in Model Output. , 8.3.1 Natural Variability -- 8.3.2 Knowledge Uncertainty -- 8.3.2.1 Parameter Value Uncertainty -- 8.3.2.2 Model Structural and Computational Errors -- 8.3.3 Decision Uncertainty -- 8.3.3.1 Surprises -- 8.4 Sensitivity and Uncertainty Analyses -- 8.4.1 Uncertainty Analyses -- 8.4.1.1 Model and Model Parameter Uncertainties -- 8.4.1.2 What Uncertainty Analysis Can Provide -- 8.4.2 Sensitivity Analyses -- 8.4.2.1 Sensitivity Coefficients -- 8.4.2.2 A Simple Deterministic Sensitivity Analysis Procedure -- 8.4.2.3 Multiple Errors and Interactions -- 8.4.2.4 First-Order Sensitivity Analysis -- An Example of First-Order Sensitivity Analysis -- Warning on Accuracy -- 8.4.2.5 Fractional Factorial Design Method -- 8.4.2.6 Monte Carlo Sampling Methods -- Simple Monte Carlo Sampling -- Sampling Uncertainty -- Making Sense of the Results -- Standardized Monte Carlo Analysis -- Generalized Likelihood Estimation -- 8.4.2.7 Latin Hypercube Sampling -- 8.5 Performance Indicator Uncertainties -- 8.5.1 Performance Measure Target Uncertainty -- 8.5.2 Distinguishing Differences Between Performance Indicator Distributions -- 8.6 Communicating Model Output Uncertainty -- 8.7 Conclusions -- References -- Additional References (Further Reading) -- Exercises -- 9 Performance Criteria -- 9.1 Introduction -- 9.2 Informed Decision-Making -- 9.3 Performance Criteria and General Alternatives -- 9.3.1 Constraints on Decisions -- 9.3.2 Tradeoffs Among Performance Criteria -- 9.4 Quantifying Performance Criteria -- 9.4.1 Economic Criteria -- 9.4.1.1 Benefit and Cost Estimation -- Market Prices Equal Social Values -- Market Prices not Equal to Social Values -- No Market Processes -- 9.4.1.2 A Note Concerning Costs -- 9.4.1.3 Long- and Short-Run Benefit Functions -- 9.4.2 Environmental Criteria -- 9.4.3 Ecological Criteria -- 9.4.4 Social Criteria -- 9.5 Multicriteria Analyses. , 9.5.1 Dominance.

Weitere Ausg.: Print version: Loucks, Daniel P. Water Resource Systems Planning and Management Cham : Springer International Publishing AG,c2017 ISBN 9783319442327

Sprache: Englisch

Fachgebiete: Technik , Allgemeines

Schlagwort(e): Electronic books. ; Aufsatzsammlung ; Electronic books.

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