Greedy Approximation

· Cambridge Monographs on Applied and Computational Mathematics សៀវភៅទី 20 · Cambridge University Press
សៀវភៅ​អេឡិចត្រូនិច
433
ទំព័រ
ការវាយតម្លៃ និងមតិវាយតម្លៃមិនត្រូវបានផ្ទៀងផ្ទាត់ទេ ស្វែងយល់បន្ថែម

អំពីសៀវភៅ​អេឡិចត្រូនិកនេះ

This first book on greedy approximation gives a systematic presentation of the fundamental results. It also contains an introduction to two hot topics in numerical mathematics: learning theory and compressed sensing. Nonlinear approximation is becoming increasingly important, especially since two types are frequently employed in applications: adaptive methods are used in PDE solvers, while m-term approximation is used in image/signal/data processing, as well as in the design of neural networks. The fundamental question of nonlinear approximation is how to devise good constructive methods (algorithms) and recent results have established that greedy type algorithms may be the solution. The author has drawn on his own teaching experience to write a book ideally suited to graduate courses. The reader does not require a broad background to understand the material. Important open problems are included to give students and professionals alike ideas for further research.

អំពី​អ្នកនិពន្ធ

Vladimir Temlyakov is Carolina Distinguished Professor in the Department of Mathematics at the University of South Carolina.

វាយតម្លៃសៀវភៅ​អេឡិចត្រូនិកនេះ

ប្រាប់យើងអំពីការយល់ឃើញរបស់អ្នក។

អាន​ព័ត៌មាន

ទូរសព្ទឆ្លាតវៃ និង​ថេប្លេត
ដំឡើងកម្មវិធី Google Play Books សម្រាប់ Android និង iPad/iPhone ។ វា​ធ្វើសមកាលកម្ម​ដោយស្វ័យប្រវត្តិជាមួយ​គណនី​របស់អ្នក​ និង​អនុញ្ញាតឱ្យ​អ្នកអានពេល​មានអ៊ីនធឺណិត ឬគ្មាន​អ៊ីនធឺណិត​នៅគ្រប់ទីកន្លែង។
កុំព្យូទ័រ​យួរដៃ និងកុំព្យូទ័រ
អ្នកអាចស្ដាប់សៀវភៅជាសំឡេងដែលបានទិញនៅក្នុង Google Play ដោយប្រើកម្មវិធីរុករកតាមអ៊ីនធឺណិតក្នុងកុំព្យូទ័ររបស់អ្នក។
eReaders និង​ឧបករណ៍​ផ្សេង​ទៀត
ដើម្បីអាននៅលើ​ឧបករណ៍ e-ink ដូចជា​ឧបករណ៍អាន​សៀវភៅអេឡិចត្រូនិក Kobo អ្នកនឹងត្រូវ​ទាញយក​ឯកសារ ហើយ​ផ្ទេរវាទៅ​ឧបករណ៍​របស់អ្នក។ សូមអនុវត្តតាម​ការណែនាំលម្អិតរបស់មជ្ឈមណ្ឌលជំនួយ ដើម្បីផ្ទេរឯកសារ​ទៅឧបករណ៍អានសៀវភៅ​អេឡិចត្រូនិកដែលស្គាល់។