دانلود کتاب An Introduction to the Theory of Reproducing Kernel Hilbert Spaces
کتاب مقدمه ای بر نظریه بازتولید فضاهای هیلبرت هسته نسخه زبان اصلی
دانلود کتاب مقدمه ای بر نظریه بازتولید فضاهای هیلبرت هسته بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید
توضیحاتی در مورد کتاب An Introduction to the Theory of Reproducing Kernel Hilbert Spaces
نام کتاب : An Introduction to the Theory of Reproducing Kernel Hilbert Spaces
ویرایش : 1 ed.
عنوان ترجمه شده به فارسی : مقدمه ای بر نظریه بازتولید فضاهای هیلبرت هسته
سری : Cambridge Studies In Advanced Mathematics 152
نویسندگان : Paulsen. Vern I., Raghupathi. Mrinal
ناشر : Cambridge University Press
سال نشر : 2016
تعداد صفحات : 182
[192]
ISBN (شابک) : 9781107104099
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 1 Mb
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
توضیحاتی در مورد کتاب :
بازتولید هسته فضاهای هیلبرت به یک ابزار مهم در بسیاری از زمینه ها تبدیل شده است. به ویژه آمار و یادگیری ماشین، و نقش ارزشمندی در پیچیده ایفا می کنند تجزیه و تحلیل، احتمال، نظریه نمایش گروهی، و نظریه عملگرهای انتگرال. این متن منحصر به فرد یک نمای کلی یکپارچه از موضوع ارائه می دهد و نمونه های مفصلی از آن ارائه می دهد کاربردها، و همچنین پوشش نظریه اساسی اساسی، از جمله فصول در درونیابی و تقریب، عملیات Cholesky و Schur بر روی هسته، و فضاهای با ارزش برداری نوشتاری مستقل و قابل دسترس، با تمرین‌هایی در پایان از هر فصل، این برخورد بی‌نظیر موضوع به عنوان یک مقدمه ایده‌آل برای آن عمل می‌کند دانشجویان فارغ التحصیل در رشته های ریاضی، علوم کامپیوتر و مهندسی، و همچنین الف مرجع مفید برای محققانی که در تحلیل عملکردی یا کاربردهای آن کار می کنند.
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
Reproducing kernel Hilbert spaces have developed into an important tool in many areas, especially statistics and machine learning, and they play a valuable role in complex analysis, probability, group representation theory, and the theory of integral operators. This unique text offers a unified overview of the topic, providing detailed examples of applications, as well as covering the fundamental underlying theory, including chapters on interpolation and approximation, Cholesky and Schur operations on kernels, and vector-valued spaces. Self-contained and accessibly written, with exercises at the end of each chapter, this unrivaled treatment of the topic serves as an ideal introduction for graduate students across mathematics, computer science, and engineering, as well as a useful reference for researchers working in functional analysis or its applications.