Mathematics for Future Computing and Communications
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, 2022
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - For 80 years, mathematics has driven fundamental innovation in computing and communications. This timely book provides a panorama of some recent ideas in mathematics and how they will drive continued innovation in computing, communications and AI in the coming years. It provides a unique insight into how the new techniques that are being developed can be used to provide theoretical foundations for technological progress, just as mathematics was used in earlier times by Turing, von Neumann, Shannon and others. Edited by leading researchers in the field, chapters cover the application of new mathematics in computer architecture, software verification, quantum computing, compressed sensing, networking, Bayesian inference, machine learning, reinforcement learning and many other areas.
Codice articolo 9781316513583
- Titolo
- Mathematics for Future Computing and Communications
- Autore
- Liao Heng
- Editore
- Cambridge University Press
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1316513580
- ISBN 13
- 9781316513583
- Peso dell'articolo
- 807 grammi
- Dimensioni
- 250x175x26 mm
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Informazioni sull’autore
Bill McColl is the Director of the Future Computing Lab at Huawei's Zurich Research Center, where he leads research on architecture, software and algorithms. He is also a Fellow of Wadham College, Oxford University. Previously he was Professor of Computer Science, Head of Research in Parallel Computing and Chairman of the Faculty of Computer Science at Oxford. He established and led Oxford Parallel, a major center for research on industrial and business applications of HPC at the university. Much of his research has focused on the Bulk Synchronous Parallel (BSP) approach to parallel architecture, software and algorithms. BSP is now used throughout industry for massively parallel graph databases, graph analytics, machine learning and other areas of AI.
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