9783031514616 - metric algebraic geometry: 53 di breiding, paul; kohn, kathlén; sturmfels, bernd (19 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 optimiz…ation 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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Condizione: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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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Taschenbuch. Condizione: Neu. 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.
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Kartoniert / Broschiert. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. brings algebraic and differential geometry together in a computational settingprovides a modern view on this connection, motivated by data science and AIfocuses on concrete examples from a wi…de variety of applicationsThis book is ope.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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, suc…h 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.Springer Nature c/o IBS, Benzstrasse 21, 48619 Heek 232 pp. Englisch.
