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Approximation Theory and Algorithms for Data Analysis
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Approximation theory and algorithms for data analysis.
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Approximation Theory and Algorithms for Data Analysis (Texts in Applied Mathematics, 68)
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Approximation Theory and Algorithms for Data Analysis
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Approximation Theory and Algorithms for Data Analysis (eng)
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Approximation Theory and Algorithms for Data Analysis
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Approximation Theory and Algorithms for Data Analysis
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Jan 2019, 2019
ISBN 10: 3030052273 ISBN 13: 9783030052270
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Buch. Zustand: Neu. Neuware -This textbook offers an accessible introduction to the theory and numerics of approximation methods, combining classical topics of approximation with recent advances in mathematical signal processing, and adopting a constructive approach, in which the development of numerical algorithms for data analysis plays an important role.The following topics are covered:\* least-squares approximation and regularization methods\* interpolation by algebraic and trigonometric polynomials\* basic results on best approximations\* Euclidean approximation\* Chebyshev approximation\* asymptotic concepts: error estimates and convergence rates\* signal approximation by Fourier and wavelet methods\* kernel-based multivariate approximation\* approximation methods in computerized tomographyProviding numerous supporting examples, graphical illustrations, and carefully selected exercises, this textbook is suitable for introductory courses, seminars, and distance learning programs on approximation for undergraduate students.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 368 pp. Englisch.
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Approximation Theory and Algorithms for Data Analysis
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030052273 ISBN 13: 9783030052270
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook offers an accessible introduction to the theory and numerics of approximation methods, combining classical topics of approximation with recent advances in mathematical signal processing, and adopting a constructive approach, in which the development of numerical algorithms for data analysis plays an important role.The following topics are covered:\* least-squares approximation and regularization methods\* interpolation by algebraic and trigonometric polynomials\* basic results on best approximations\* Euclidean approximation\* Chebyshev approximation\* asymptotic concepts: error estimates and convergence rates\* signal approximation by Fourier and wavelet methods\* kernel-based multivariate approximation\* approximation methods in computerized tomographyProviding numerous supporting examples, graphical illustrations, and carefully selected exercises, this textbook is suitable for introductory courses, seminars, and distance learning programs on approximation for undergraduate students.
