Metric Algebraic Geometry
Lingua: inglese
Editore: Springer Nature Switzerland Mrz 2024, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Metric algebraic geometry combines concepts from algebraic geometry and differential geometry. Building on classical foundations, it offers practical tools for the 21st century. Many applied problems center around metric questions, such as optimization with respect to distances.After a short dive into 19th-century geometry of plane curves, we turn to problems expressed by polynomial equations over the real numbers. The solution sets are real algebraic varieties.Many of our metric problems arise in data science, optimization and statistics. These include minimizing Wasserstein distances in machine learning, maximum likelihood estimation, computing curvature, or minimizing the Euclidean distance to a variety.This book addresses a wide audience of researchers and students and can be used for a one-semester course at the graduate level. The key prerequisite is a solid foundation in undergraduate mathematics, especially in algebra and geometry. This is an openaccess book. 232 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031514616
- Titolo
- Metric Algebraic Geometry
- Autore
- Paul Breiding
- Editore
- Springer Nature Switzerland Mrz 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031514610
- ISBN 13
- 9783031514616
- Peso dell'articolo
- 397 grammi
- Dimensioni
- 240x168x13 mm
Metric algebraic geometry combines concepts from algebraic geometry and differential geometry. Building on classical foundations, it offers practical tools for the 21st century. Many applied problems center around metric questions, such as optimization with respect to distances.
After a short dive into 19th-century geometry of plane curves, we turn to problems expressed by polynomial equations over the real numbers. The solution sets are real algebraic varieties. Many of our metric problems arise in data science, optimization and statistics. These include minimizing Wasserstein distances in machine learning, maximum likelihood estimation, computing curvature, or minimizing the Euclidean distance to a variety.
This book addresses a wide audience of researchers and students and can be used for a one-semester course at the graduate level. The key prerequisite is a solid foundation in undergraduate mathematics, especially in algebra and geometry.
This is an openaccess book.
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Informazioni sull’autore
Paul Breiding is professor for mathematical methods in data science at the University of Osnabrück, an Emmy-Noether Research Group Leader and member of the Academy of Sciences and Literature Mainz. In 2021 he received the Early Career Prize of the SIAM Activity Group on Algebraic Geometry. His interests lie in numerical and random algebraic geometry. He is one of the developers of the software HomotopyContinuation.jl.
Kathlén Kohn is a tenure-track assistant professor at KTH in Stockholm. Her research investigates the underlying geometry in computer-vision, machine-learning and statistical problems, using algebraic methods. For her research in computer vision, she received the Best Student Paper Award at the International Conference on Computer Vision (ICCV) in 2019 and the Swedish L'Oréal-Unesco for Women in Science prize in 2023.
After many years at UC Berkeley, Bernd Sturmfels now serves as a director at the Max-Planck Institute for Mathematics in the Sciences in Leipzig, Germany, where he leads the Nonlinear Algebra group. He has published 10 books and 300 articles, and he mentored 60 doctoral students, plus countless postdocs. His interests range from algebraic geometry and combinatorics to statistics, optimization and physics.
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BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Bergisch Gladbach, Germania
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