Predictability and Nonlinear Modelling in Natural Sciences and Economics
Výskumníci v prírodných vedách čelia problémom, ktoré si vyžadujú nový prístup na zlepšenie kvality predpovedí procesov, ktoré sú citlivé na podmienky prostredia. Nelinearita systému môže výrazne skomplikovať predpovedateľnosť budúcich stavov: malá zmena parametrov môže dramaticky zmeniť dynamiku, zatiaľ čo citlivá závislosť počiatočného stavu môže výrazne obmedziť horizont predpovedateľnosti. Úlohu zohrávajú aj neistoty.
Tento zväzok sa zaoberá takýmito problémami pomocou nástrojov z teórie chaosu a teórie systémov, ktoré sú prispôsobené na analýzu problémov v environmentálnych vedách. Citlivá závislosť od počiatočného stavu (chaosu) a parametrov sa analyzuje pomocou metód, ako sú Ljapunovove exponenty a simulácia Monte Carlo. Neistota v štruktúre a hodnotách parametrov modelu sa skúma vo vzťahu k procesom, ktoré závisia od podmienok prostredia. Tieto metódy sa uplatňujú aj v biológii a ekonomike.
Pre výskumných pracovníkov na univerzitách a (polo)štátnych inštitúciách pre životné prostredie, poľnohospodárstvo, ekológiu, meteorológiu a vodné hospodárstvo a teoretických ekonómov.