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Sinossi
Advances in learning-based methods are revolutionizing several fields in applied mathematics, including inverse problems, resulting in a major paradigm shift towards data-driven approaches. This volume, which is inspired by this cutting-edge area of research, brings together contributors from the inverse problem community and shows how to successfully combine model- and data-driven approaches to gain insight into practical and theoretical issues.
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Hardback. Condizione: New. Advances in learning-based methods are revolutionizing several fields in applied mathematics, including inverse problems, resulting in a major paradigm shift towards data-driven approaches. This volume, which is inspired by this cutting-edge area of research, brings together contributors from the inverse problem community and shows how to successfully combine model- and data-driven approaches to gain insight into practical and theoretical issues. Codice articolo LU-9783111250038
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Hardcover. Condizione: New. The series is devoted to the publication of high-level monographs, surveys and proceedings which cover the whole spectrum of computational and applied mathematics. The books of this series are addressed to both specialists and advanced students. . Codice articolo 1093648308
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Data-driven Models in Inverse Problems (Radon Series on Computational and Applied Mathematics, 31)
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Hardback. Condizione: New. Advances in learning-based methods are revolutionizing several fields in applied mathematics, including inverse problems, resulting in a major paradigm shift towards data-driven approaches. This volume, which is inspired by this cutting-edge area of research, brings together contributors from the inverse problem community and shows how to successfully combine model- and data-driven approaches to gain insight into practical and theoretical issues. Codice articolo LU-9783111250038
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Buch. Condizione: Neu. Neuware - Advances in learning-based methods are revolutionizing several fields in applied mathematics, including inverse problems, resulting in a major paradigm shift towards data-driven approaches. This volume, which is inspired by this cutting-edge area of research, brings together contributors from the inverse problem community and shows how to successfully combine model- and data-driven approaches to gain insight into practical and theoretical issues. Codice articolo 9783111250038
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Data-driven Models in Inverse Problems (Radon Series on Computational and Applied Mathematics, 31)
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