Computational Methods for Numerical Analysis with R
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2020
Serie: Libro 23 di 34 - Chapman & Hall/CRC Numerical Analysis and Scientific Computing
- Brossura
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Computational Methods for Numerical Analysis with R is an overview of traditional numerical analysis topics presented using R. This guide shows how common functions from linear algebra, interpolation, numerical integration, optimization, and differential equations can be implemented in pure R code. Every algorithm described is given with a complete function implementation in R, along with examples to demonstrate the function and its use. Computational Methods for Numerical Analysis with R is intended for those who already know R, but are interested in learning more about how the underlying algorithms work. As such, it is suitable for statisticians, economists, and engineers, and others with a computational and numerical background.
Codice articolo 9780367657918
- Titolo
- Computational Methods for Numerical Analysis with R
- Autore
- James P Howard II
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0367657910
- ISBN 13
- 9780367657918
- Peso dell'articolo
- 430 grammi
- Dimensioni
- 234x156x15 mm
- Serie
- Libro 23 di 34: Chapman & Hall/CRC Numerical Analysis and Scientific Computing
Computational Methods for Numerical Analysis with R is an overview of traditional numerical analysis topics presented using R. This guide shows how common functions from linear algebra, interpolation, numerical integration, optimization, and differential equations can be implemented in pure R code. Every algorithm described is given with a complete function implementation in R, along with examples to demonstrate the function and its use.
Computational Methods for Numerical Analysis with R is intended for those who already know R, but are interested in learning more about how the underlying algorithms work. As such, it is suitable for statisticians, economists, and engineers, and others with a computational and numerical background.
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Informazioni sull’autore
James P Howard, II
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