Sparse Approximation with Bases

┬╖ Birkh├дuser
рмЗрммрнБрмХрнН
261
рмкрнГрм╖рнНрмарм╛рмЧрнБрнЬрм┐рмХ
рм░рнЗрмЯрм┐рмВ рмУ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛рмЧрнБрнЬрм┐рмХрнБ рмпрм╛рмЮрнНрмЪ рмХрм░рм╛рмпрм╛рмЗрмирм╛рм╣рм┐рмБ ┬армЕрмзрм┐рмХ рмЬрм╛рмгрмирнНрмдрнБ

рмПрм╣рм┐ рмЗрммрнБрмХрнН рммрм┐рм╖рнЯрм░рнЗ

This book systematically presents recent fundamental results on greedy approximation with respect to bases.

Motivated by numerous applications, the last decade has seen great successes in studying nonlinear sparse approximation. Recent findings have established that greedy-type algorithms are suitable methods of nonlinear approximation in both sparse approximation with respect to bases and sparse approximation with respect to redundant systems. These insights, combined with some previous fundamental results, form the basis for constructing the theory of greedy approximation. Taking into account the theoretical and practical demand for this kind of theory, the book systematically elaborates a theoretical framework for greedy approximation and its applications.

The book addresses the needs of researchers working in numerical mathematics, harmonic analysis, and functional analysis. It quickly takes the reader from classical results to the latest frontier, but is written at the level of a graduate course and does not require a broad background in the field.

рмПрм╣рм┐ рмЗрммрнБрмХрнНтАНрмХрнБ рморнВрм▓рнНрнЯрм╛рмЩрнНрмХрми рмХрм░рмирнНрмдрнБ

рмЖрмкрмг рмХрмг рмнрм╛рммрнБрмЫрмирнНрмдрм┐ рмдрм╛рм╣рм╛ рмЖрмормХрнБ рмЬрмгрм╛рмирнНрмдрнБред

рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмдрмернНрнЯ

рм╕рнНрморм╛рм░рнНрмЯрмлрнЛрми рмУ рмЯрм╛рммрм▓рнЗрмЯ
Google Play Books рмЖрмкрнНрмХрнБ, Android рмУ iPad/iPhone рмкрм╛рмЗрмБ рмЗрмирм╖рнНрмЯрм▓рнН рмХрм░рмирнНрмдрнБред рмПрм╣рм╛ рм╕рнНрм╡рмЪрм╛рм│рм┐рмд рмнрм╛рммрнЗ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмЖрмХрм╛рмЙрмгрнНрмЯрм░рнЗ рм╕рм┐рмЩрнНрмХ рм╣рнЛтАНрмЗрмпрм┐рмм рмПрммрмВ рмЖрмкрмг рмпрнЗрмЙрмБрмарм┐ рмерм╛рмЖрмирнНрмдрнБ рмирм╛ рмХрм╛рм╣рм┐рмБрмХрм┐ рмЖрмирм▓рм╛рмЗрмирнН рмХрм┐рморнНрммрм╛ рмЕрмлрм▓рм╛рмЗрмирнНтАНрм░рнЗ рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмЕрмирнБрмормдрм┐ рмжрнЗрммред
рм▓рм╛рмкрмЯрмк рмУ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░
рмирм┐рмЬрм░ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░рнНтАНрм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рн▒рнЗрммрнН рммрнНрм░рм╛рмЙрмЬрм░рнНтАНрмХрнБ рммрнНрнЯрммрм╣рм╛рм░ рмХрм░рм┐ Google Playрм░рнБ рмХрм┐рмгрм┐рмерм┐рммрм╛ рмЕрмбрм┐рмУрммрнБрмХрнНтАНрмХрнБ рмЖрмкрмг рм╢рнБрмгрм┐рмкрм╛рм░рм┐рммрнЗред
рмЗ-рм░рм┐рмбрм░рнН рмУ рмЕрмирнНрнЯ рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рнНтАНрмЧрнБрнЬрм┐рмХ
Kobo eReaders рмкрм░рм┐ e-ink рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХрм░рнЗ рмкрмврм╝рм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ, рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХрнБ рмПрмХ рмлрм╛рмЗрм▓ рмбрм╛рмЙрмирм▓рнЛрмб рмХрм░рм┐ рмПрм╣рм╛рмХрнБ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рмХрнБ рмЯрнНрм░рм╛рмирнНрм╕рмлрм░ рмХрм░рм┐рммрм╛рмХрнБ рм╣рнЗрммред рм╕рморм░рнНрмерм┐рмд eReadersрмХрнБ рмлрм╛рмЗрм▓рмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХ рмЯрнНрм░рм╛рмирнНрм╕рмлрм░ рмХрм░рм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рм╕рм╣рм╛рнЯрмдрм╛ рмХрнЗрмирнНрмжрнНрм░рм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рм╕рммрм┐рм╢рнЗрм╖ рмирм┐рм░рнНрмжрнНрмжрнЗрм╢рм╛рммрм│рнАрмХрнБ рмЕрмирнБрм╕рм░рмг рмХрм░рмирнНрмдрнБред