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Recovery Methodologies: Regularization and Sampling (Mathematical Surveys and Monographs) - Tapa blanda
Sinopsis
The goal of this book is to introduce the reader to methodologies in recovery problems for objects, such as functions and signals, from partial or indirect information. The recovery of objects from a set of data demands key solvers of inverse and sampling problems. Until recently, connections between the mathematical areas of inverse problems and sampling were rather tenuous. However, advances in several areas of mathematical research have revealed deep common threads between them, which proves that there is a serious need for a unifying description of the underlying mathematical ideas and concepts. Freeden and Nashed present an integrated approach to resolution methodologies from the perspective of both these areas.
Researchers in sampling theory will benefit from learning about inverse problems and regularization methods, while specialists in inverse problems will gain a better understanding of the point of view of sampling concepts. This book requires some basic knowledge of functional analysis, Fourier theory, geometric number theory, constructive approximation, and special function theory. By avoiding extreme technicalities and elaborate proof techniques, it is an accessible resource for students and researchers not only from applied mathematics, but also from all branches of engineering and science.
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Acerca del autor
Willi Freeden, University of Kaiserslautern, Germany.
M. Zuhair Nashed, University of Central Florida, Orlando, FL.
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- EditorialAmerican Mathematical Society
- Año de publicación2023
- ISBN 10 1470473453
- ISBN 13 9781470473457
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas491
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Recovery Methodologies: Regularization and Sampling (Mathematical Surveys and Monographs)
Publicado por
American Mathematical Society, 2023
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