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Language: English
Published by Microsoft Press 16/07/2008, 2008
ISBN 10: 0735625670 ISBN 13: 9780735625679
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Language: English
Published by Addison-Wesley Professional, 2024
ISBN 10: 0138118302 ISBN 13: 9780138118303
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Language: English
Published by Addison-Wesley Professional, 2025
ISBN 10: 0138118302 ISBN 13: 9780138118303
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Language: English
Published by Addison-Wesley Professional, 2024
ISBN 10: 0138118302 ISBN 13: 9780138118303
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Language: English
Published by Addison-Wesley Professional, 2024
ISBN 10: 0138118302 ISBN 13: 9780138118303
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Published by Addison-Wesley Professional 2024-02-22, 2024
ISBN 10: 0138118302 ISBN 13: 9780138118303
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Language: English
Published by ADDISON WESLEY PUB CO INC, 2007
ISBN 10: 0131562924 ISBN 13: 9780131562929
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Condition: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 307 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
Language: German
Published by Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften, 2015
ISBN 10: 3838124774 ISBN 13: 9783838124773
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Taschenbuch. Condition: Neu. Verfahren und Fehlertheorie für semi-diskrete inverse Probleme | Eine Analyse numerischer Methoden für Integralgleichungen mit diskreten Daten | Jochen Krebs | Taschenbuch | 204 S. | Deutsch | 2015 | Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften | EAN 9783838124773 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
Language: German
Published by Südwestdeutscher Verlag Für Hochschulschriften AG Co. KG Jun 2015, 2015
ISBN 10: 3838124774 ISBN 13: 9783838124773
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Das vorliegende Werk beschäftigt sich mit der numerischen Lösung von Integralgleichungen, bei denen nur diskrete Messwerte der rechten Seite zur Verfügung stehen. Da eine kontinuierliche Größe aus diesen endlich vielen Daten zu rekonstruieren ist und von einer Wirkung auf ihre Ursache geschlossen werden muss, spricht man bei dieser Aufgabe von einem semi-diskreten inversen Problem. Typischerweise sind solche Probleme schlecht gestellt, so dass kleine Messfehler große Schwierigkeiten bei der Approximation der gesuchten Funktion bereiten. Diese Instabilität kann jedoch durch Regularisierungsverfahren weitgehend behoben werden. Die vorliegende Arbeit beinhaltet neuartige numerische Lösungsalgorithmen in Hilberträumen mit reproduzierendem Kern. Neben klassischen Methoden werden Support-Vektor-Regressionsverfahren adaptiert, wodurch sich quadratische Programme ergeben. Zudem wird eine umfangreiche Konvergenz- und Fehlertheorie bereitgestellt, aus der optimale Parameterstrategien resultieren. Auch werden Möglichkeiten zur Beschleunigung der eingeführten Verfahren und die Anwendung auf Feature-Rekonstruktionsprobleme analysiert. 204 pp. Deutsch.
Language: German
Published by Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften, 2011
ISBN 10: 3838124774 ISBN 13: 9783838124773
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Add to basketCondition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Krebs Jochengeb. 1981, studierte ab 2001 an der Universitaet des Saarlandes.2006 erwarb er ein Diplom in Mathematik, 2008 ein Diplom inBetriebswirtschaftslehre. Er promovierte 2010 zum Dr. rer. nat amLehrstuhl von Prof. A.K. Louis, wo.
Language: German
Published by Südwestdeutscher Verlag Für Hochschulschriften Mär 2011, 2011
ISBN 10: 3838124774 ISBN 13: 9783838124773
Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Das vorliegende Werk beschäftigt sich mit der numerischen Lösung von Integralgleichungen, bei denen nur diskrete Messwerte der rechten Seite zur Verfügung stehen. Da eine kontinuierliche Größe aus diesen endlich vielen Daten zu rekonstruieren ist und von einer Wirkung auf ihre Ursache geschlossen werden muss, spricht man bei dieser Aufgabe von einem semi-diskreten inversen Problem. Typischerweise sind solche Probleme schlecht gestellt, so dass kleine Messfehler große Schwierigkeiten bei der Approximation der gesuchten Funktion bereiten. Diese Instabilität kann jedoch durch Regularisierungsverfahren weitgehend behoben werden. Die vorliegende Arbeit beinhaltet neuartige numerische Lösungsalgorithmen in Hilberträumen mit reproduzierendem Kern. Neben klassischen Methoden werden Support-Vektor-Regressionsverfahren adaptiert, wodurch sich quadratische Programme ergeben. Zudem wird eine umfangreiche Konvergenz- und Fehlertheorie bereitgestellt, aus der optimale Parameterstrategien resultieren. Auch werden Möglichkeiten zur Beschleunigung der eingeführten Verfahren und die Anwendung auf Feature-Rekonstruktionsprobleme analysiert.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 204 pp. Deutsch.
Language: German
Published by Südwestdeutscher Verlag Für Hochschulschriften AG Co. KG, 2011
ISBN 10: 3838124774 ISBN 13: 9783838124773
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Das vorliegende Werk beschäftigt sich mit der numerischen Lösung von Integralgleichungen, bei denen nur diskrete Messwerte der rechten Seite zur Verfügung stehen. Da eine kontinuierliche Größe aus diesen endlich vielen Daten zu rekonstruieren ist und von einer Wirkung auf ihre Ursache geschlossen werden muss, spricht man bei dieser Aufgabe von einem semi-diskreten inversen Problem. Typischerweise sind solche Probleme schlecht gestellt, so dass kleine Messfehler große Schwierigkeiten bei der Approximation der gesuchten Funktion bereiten. Diese Instabilität kann jedoch durch Regularisierungsverfahren weitgehend behoben werden. Die vorliegende Arbeit beinhaltet neuartige numerische Lösungsalgorithmen in Hilberträumen mit reproduzierendem Kern. Neben klassischen Methoden werden Support-Vektor-Regressionsverfahren adaptiert, wodurch sich quadratische Programme ergeben. Zudem wird eine umfangreiche Konvergenz- und Fehlertheorie bereitgestellt, aus der optimale Parameterstrategien resultieren. Auch werden Möglichkeiten zur Beschleunigung der eingeführten Verfahren und die Anwendung auf Feature-Rekonstruktionsprobleme analysiert.