Approximation Theory And Algorithms For Data Analysis de Iske Armin Format Beau livre

Approximation Theory And Algorithms For Data Analysis - Iske Armin

Collection: Texts In Applied Mathematics
Format: Beau livre

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Livre Mathématiques - Iske Armin - 03/01/2019 - Beau livre

Auteur(s) : Iske Armin

Editeur : Springer Nature

Collection : Texts In Applied Mathematics

Parution : 03/01/2019

Nombre de pages : 358

Expédition : 741

Dimensions : 24.1 x 16.5 x 2.5

ISBN : 9783030052270

Résumé :
This textbook offers an accessible introduction to the theory and numerics of approximation methods, combining classical topics of approximation with recent advances in mathematical signal processing, and adopting a constructive approach, in which the development of numerical algorithms for data analysis plays an important role. The following topics are covered : least-squares approximation and regularization methods . interpolation by algebraic and trigonometric polynomials . basic results on best approximations . Euclidean approximation . Chebyshev approximation . asymptotic concepts : error estimates and convergence rates . signal approximation by Fourier and wavelet methods . kernel-based multivariate approximation . approximation methods in computerized tomography. Providing numerous supporting examples, graphical illustrations, and carefully selected exercises, this textbook is suitable for introductory courses, seminars, and distance learning programs on approximation for undergraduate students.

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