01160nam2 22002533i 450 SUN008791220151120101600.49820120316d1971 |0itac50 baitaIT|||| |||||ˆ1: ‰Opere matematichememorie e note1900-1908Francesco SeveriRomaAccademia nazionale dei Lincei1971487 p.27 cm.001SUN00879112001 Opere matematichememorie e noteFrancesco Severipubblicate a cura dell'Accademia nazionale dei Lincei1210 RomaAccademia nazionale dei Lincei215 v.27 cm.01A75Collected or selected works; reprintings or translations of classics [MSC 2020]MFSUNC021493RomaSUNL000360Severi, FrancescoSUNV0398911834Accademia dei LinceiSUNV007712650ITSOL20201005RICASUN0087912UFFICIO DI BIBLIOTECA DEL DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA08CONS 01A75 4018 08OM 191 I 20120316 Opere matematiche925274UNICAMPANIA02671nam 2200397 450 991081252380332120230803211628.03-8325-9558-9(CKB)4340000000244137(MiAaPQ)EBC523122658a1c6a7-0e88-43ac-9e05-3edeb0dd2d03(EXLCZ)99434000000024413720180608d2014 uy 0gerurcnu||||||||txtrdacontentcrdamediacrrdacarrierDie Intuitive Verarbeitung Von Nicht Genau Erfassbarer Information Eine experimentalökonomische Untersuchung von Einflussfaktoren auf den "Statistischen Menschen" /Jörg RiegerBerlin :Logos Verlag,[2014]©20141 online resource (166 pages)PublicationDate: 201407043-8325-3755-4 Long description: Die Basis für alltägliche Entscheidungen ist die Verarbeitung von Information. Wie Information im menschlichen Gehirn verarbeitet wird und welche Faktoren diesen Prozess beeinflussen, ist eine viel diskutierte Frage der Wissenschaft. Generell ist die Informationsmenge aufgrund der rasanten Entwicklung der Informationstechnologie in den letzten Jahren gesteigen. Ebenfalls sind die Kosten und Beschaffungsbarrieren der Informationsgewinnung gesunken. Diese Dissertation beschäftigt sich damit, ob diese Entwicklung auch tatsächlich dazu führt, dass bessere Entscheidungen getroffen werden. Um diese Frage zu untersuchen, hat der Autor drei Experimente durchgeführt und stellt die Ergebnisse vor. In allen drei Experimenten wird den Probanden eine einfache - stets gleiche - Experimentalaufgabe gestellt, zu dessen Lösung vollständige Information vorliegt. Jedoch führt eine zeitliche Restriktion dazu, dass die Probanden die Information nicht vollständig verarbeiten können. Die Experimente unterscheiden sich dabei in der Entlohnungsform der Experimentalteilnehmer: In ein Experiment mit konstanter Auszahlung, ein Experiment mit variabler Auszahlung und ein Marktexperiment. Der Vergleich der Ergebnisse dieser drei Experimente zeigt, dass ein Anreiz über eine Entlohnung oder einen Markt nicht zwangsweise auch zu einer besseren Entscheidung führt.Philosophy of mindData processingPhilosophy of mindData processing.128.2Rieger Jörg2410MiAaPQMiAaPQMiAaPQBOOK9910812523803321Die Intuitive Verarbeitung Von Nicht Genau Erfassbarer Information4120925UNINA03899nam 22007335 450 991085779020332120250807135553.03-031-55076-510.1007/978-3-031-55076-8(CKB)32027838900041(MiAaPQ)EBC31340825(Au-PeEL)EBL31340825(MiAaPQ)EBC31339989(Au-PeEL)EBL31339989(DE-He213)978-3-031-55076-8(EXLCZ)993202783890004120240513d2024 u| 0engur|||||||||||txtrdacontentcrdamediacrrdacarrierComplex and Adaptive Dynamical Systems A Comprehensive Introduction /by Claudius Gros5th ed. 2024.Cham :Springer International Publishing :Imprint: Springer,2024.1 online resource (468 pages)3-031-55075-7 Network Theory -- Bifurcations and Chaos in Dynamical Systems -- Dissipation, Noise and Adaptive Systems -- Self Organization -- Information Theory of Complex Systems -- Self-Organized Criticality -- Random Boolean Networks -- Darwinian Evolution, Hypercycles and Game Theory -- Synchronization Phenomena -- Complexity of Machine Learning -- Solutions.This textbook offers a comprehensive introduction to the concepts underpinning our modern understanding of complex and emergent behavior. Mathematical methods necessary for the discussion are introduced and explained on the run. All derivations are presented step-by-step. This new fifth edition has been fully revised and includes a new chapter, a range of new sections, figures and exercises. The Solution chapter has been reorganized for clarity. The core aspects of modern complex system sciences are presented in the first chapters, covering the foundations of network- and dynamical system theory, with a particular focus on scale-free networks and tipping phenomena. The notion of deterministic chaos is treated together with bifurcation theory and the intricacies of time delays. Modern information theoretical principles are discussed in further chapters, together with the notion of self-organized criticality, synchronization phenomena, and a game-theoretical treatment of the tragedy of the commons. The dynamical systems view of modern machine learning is presented in a new chapter. Chapters include exercises and suggestions for further reading. The textbook is suitable for graduate and advanced undergraduate students. The prerequisites are the basic mathematical tools of courses in natural sciences, computer science or engineering.System theoryDynamicsNonlinear theoriesGraph theoryDynamicsNeural networks (Computer science)Stochastic processesComplex SystemsApplied Dynamical SystemsGraph TheoryDynamical SystemsMathematical Models of Cognitive Processes and Neural NetworksStochastic NetworksSystem theory.Dynamics.Nonlinear theories.Graph theory.Dynamics.Neural networks (Computer science)Stochastic processes.Complex Systems.Applied Dynamical Systems.Graph Theory.Dynamical Systems.Mathematical Models of Cognitive Processes and Neural Networks.Stochastic Networks.530.1Gros Claudius792256MiAaPQMiAaPQMiAaPQBOOK9910857790203321Complex and Adaptive Dynamical Systems1771522UNINA