Lefloch philippe (80 risultati)
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Editore: World Scientific Publishing Comp, 2015
Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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24 x 17 cm, paperback, x, 294 pages. text in English, fine condition, see picture. Published in the series 'Lectures in Mathematics ETH Zürich'. 598g.
Editore: Basel / Berlin, Birkhäuser, ,, 2002
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Editore: World Scientific Publishing Company, 2014
Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Editore: World Scientific Publishing Company, 2014
Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Editore: World Scientific Publishing Company, 2014
Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Editore: World Scientific Publishing Company, 2014
Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 2015
Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Editore: World Scientific Publishing Company, 2014
Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 2017
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Editore: World Scientific Publishing Company, 2014
Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Editore: World Scientific Publishing Company, 2014
Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Editore: World Scientific Publishing Company, 2014
Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics
Lefloch, Philippe G. (Author)/ Mercier, Jeanmarc (Author)/ Miryusupov, Shohruh (Author)
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Condizione: New. Examines the well-posedness theory for nonlinear hyperbolic systems of conservation laws, completed by the author together with his collaborators. It covers the existence and continuous dependence of classical entropy solutions. It introduces the reader to the developing theory of nonclassical (undercompressive) entropy solutions. Series: Lectures in Mathematics. ETH Zurich. Num Pages: 294 pages, biography. BIC Classification: PBKJ; PHDS. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 240 x 170 x 16. Weight in Grams: 494. . 2002. 2002nd Edition. paperback. . . . .…
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Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2026
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Paperback. Condizione: New. This monograph develops a unified, application-driven framework for kernel methods grounded in reproducing kernel Hilbert spaces and optimal transport. The primary goal is to tackle industrial cases from computational physics and mathematical finance and discuss applications across various areas, such as statistics, or artificial intelligence (physics-informed systems, reinforcement learning, machine learning, generative methods, etc.).Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics is divided into two parts, theoretical principles and the techniques employed in their applications; contains numerous applications in engineering, finance, and machine learning; and provides a framework for designing numerically efficient, large-scale dataset strategies.…
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Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 2017
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Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 2017
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Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 2017
Serie: Libro 2 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics
LeFloch, Philippe G.; Mercier, Jean-Marc; Miryusupov, Shohruh
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Editore: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2026
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Editore: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., New York, 2026
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Paperback. Condizione: new. Paperback. This monograph develops a unified, application-driven framework for kernel methods grounded in reproducing kernel Hilbert spaces and optimal transport. The primary goal is to tackle industrial cases from computational physics and mathematical finance and discuss applications across various areas, such as statistics, or artificial intelligence (physics-informed systems, reinforcement learning, machine learning, generative methods, etc.).Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics is divided into two parts, theoretical principles and the techniques employed in their applications; contains numerous applications in engineering, finance, and machine learning; and provides a framework for designing numerically efficient, large-scale dataset strategies. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
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Editore: World Scientific Publishing Company, 2014
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Serie: Libro 1 di 3 - Series in Applied and Computational Mathematics
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