Steven b damelin (59 risultati)
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Paperback. Condizione: Very Good. First Paperback Edition. Very good paperback copy (NOT ex-library). Spine is uncreased, binding tight and sturdy; text also very good. Light shelfwear to corners, rubbing, but nothing serious; exterior looks nice (see our photo). 1st paperback printing, 2012. xii, 449pp. Ships same or next busin…ess day from Dinkytown in Minneapolis, Minnesota.
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Condizione: New. Develops mathematical and probabilistic tools needed to give rigorous derivations and applications of fundamental results in signal processing theory. Series: Cambridge Texts in Applied Mathematics. Num Pages: 462 pages, 50 b/w illus. 265 exercises. BIC Classification: TJK; UYAM; UYS. Category: (P) Professional…& Vocational. Dimension: 152 x 228 x 23. Weight in Grams: 694. . 2011. Illustrated. paperback. . . . .
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Hardback. Condizione: New. Near Extensions and Alignment of Data in Rn Comprehensive resource illustrating the mathematical richness of Whitney Extension Problems, enabling readers to develop new insights, tools, and mathematical techniques Near Extensions and Alignment of Data in Rn demonstrates a range of hitherto unknown conn…ections between current research problems in engineering, mathematics, and data science, exploring the mathematical richness of near Whitney Extension Problems, and presenting a new nexus of applied, pure and computational harmonic analysis, approximation theory, data science, and real algebraic geometry. For example, the book uncovers connections between near Whitney Extension Problems and the problem of alignment of data in Euclidean space, an area of considerable interest in computer vision. Written by a highly qualified author, Near Extensions and Alignment of Data in Rn includes information on: Areas of mathematics and statistics, such as harmonic analysis, functional analysis, and approximation theory, that have driven significant advances in the fieldDevelopment of algorithms to enable the processing and analysis of huge amounts of data and data setsWhy and how the mathematical underpinning of many current data science tools needs to be better developed to be usefulNew insights, potential tools, and mathematical techniques to solve problems in Whitney extensions, signal processing, shortest paths, clustering, computer vision, optimal transport, manifold learning, minimal energy, and equidistribution Providing comprehensive coverage of several subjects, Near Extensions and Alignment of Data in Rn is an essential resource for mathematicians, applied mathematicians, and engineers working on problems related to data science, signal processing, computer vision, manifold learning, and optimal transport.
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