Pitkän tähtäyksen pääomaprojektien suunnittelussa käytettävät matemaattiset mallit
Authors
Date
1975Access restrictions
This material has a restricted access due to copyright reasons. It can be read at the workstation at Jyväskylä University Library reserved for the use of archival materials: https://kirjasto.jyu.fi/collections/archival-workstation.
Copyright
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Related items
Showing items with similar title or keywords.
-
Malarian leviämistä kuvaavat matemaattiset mallit
Nummelin, Panu (2019)Tässä tutkimuksessa esitellään, miten erilaiset matemaattiset malarian leviämistä kuvaavat mallit toimivat erityisesti osastomalleihin keskittyen. Esiteltäviä malleja ovat perusmallit, joissa hyttysillä on pääpaino taudin ... -
On modelling and stability of axially moving viscoelastic materials
Saksa, Tytti (University of Jyväskylä, 2013) -
Chaos and its Degradation-Promoting-Based Control in an Antithetic Integral Feedback Circuit
Zand, Armin M.; Tavazoei, Mohammad Saleh; Kuznetsov, Nikolay V. (Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2022)This letter deals with a novel variant of antithetic integral feedback controller (AIFC) motifs which can feature robust perfect adaptation, a pervasive (desired) ability in natural (synthetic) biomolecular circuits, when ... -
Matemaattisen ongelmanratkaisutaidon opettaminen peruskoulussa : ongelmanratkaisukurssin kehittäminen ja arviointi
Leppäaho, Henry (Jyväskylän yliopisto, 2007)Henry Leppäaho selvitti tutkimuksessaan, kuinka oppilaiden ongelmanratkaisutaitoa voidaan kehittää peruskoulussa. Pelkästään ongelmanratkaisustrategioiden opettaminen auttaa vain vähän itse ongelmanratkaisukykyä. Strategioiden ... -
Unbiased Inference for Discretely Observed Hidden Markov Model Diffusions
Chada, Neil K.; Franks, Jordan; Jasra, Ajay; Law, Kody J.; Vihola, Matti (Society for Industrial & Applied Mathematics (SIAM), 2021)We develop a Bayesian inference method for diffusions observed discretely and with noise, which is free of discretization bias. Unlike existing unbiased inference methods, our method does not rely on exact simulation ...