Near Extensions and Alignment of Data in R^n
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley & Sons Nov 2023, 2023
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - Near Extensions and Alignment of Data in R^nComprehensive resource illustrating the mathematical richness of Whitney Extension Problems, enabling readers to develop new insights, tools, and mathematical techniquesNear Extensions and Alignment of Data in R^n demonstrates a range of hitherto unknown connections between current research problems in engineering, mathematics, and data science, exploring the mathematical richness of near Whitney Extension Problems, and presenting a new nexus of applied, pure and computational harmonic analysis, approximation theory, data science, and real algebraic geometry. For example, the book uncovers connections between near Whitney Extension Problems and the problem of alignment of data in Euclidean space, an area of considerable interest in computer vision.Written by a highly qualified author, Near Extensions and Alignment of Data in R^n includes information on:\* Areas of mathematics and statistics, such as harmonic analysis, functional analysis, and approximation theory, that have driven significant advances in the field\* Development of algorithms to enable the processing and analysis of huge amounts of data and data sets\* Why and how the mathematical underpinning of many current data science tools needs to be better developed to be useful\* New insights, potential tools, and mathematical techniques to solve problems in Whitney extensions, signal processing, shortest paths, clustering, computer vision, optimal transport, manifold learning, minimal energy, and equidistributionProviding comprehensive coverage of several subjects, Near Extensions and Alignment of Data in R^n is an essential resource for mathematicians, applied mathematicians, and engineers working on problems related to data science, signal processing, computer vision, manifold learning, and optimal transport.…
N° de ref. del artículo 9781394196777
- Título
- Near Extensions and Alignment of Data in R^n
- Autor
- Steven B Damelin
- Editorial
- John Wiley & Sons Nov 2023
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1394196776
- ISBN 13
- 9781394196777
- Peso del artículo
- 431 gramos
- Dimensiones
- 235x157x15 mm
Near Extensions and Alignment of Data in Rn
Comprehensive resource illustrating the mathematical richness of Whitney Extension Problems, enabling readers to develop new insights, tools, and mathematical techniques
Near Extensions and Alignment of Data in Rn demonstrates a range of hitherto unknown connections between current research problems in engineering, mathematics, and data science, exploring the mathematical richness of near Whitney Extension Problems, and presenting a new nexus of applied, pure and computational harmonic analysis, approximation theory, data science, and real algebraic geometry. For example, the book uncovers connections between near Whitney Extension Problems and the problem of alignment of data in Euclidean space, an area of considerable interest in computer vision.
Written by a highly qualified author, Near Extensions and Alignment of Data in Rn includes information on:
- Areas of mathematics and statistics, such as harmonic analysis, functional analysis, and approximation theory, that have driven significant advances in the field
- Development of algorithms to enable the processing and analysis of huge amounts of data and data sets
- Why and how the mathematical underpinning of many current data science tools needs to be better developed to be useful
- New insights, potential tools, and mathematical techniques to solve problems in Whitney extensions, signal processing, shortest paths, clustering, computer vision, optimal transport, manifold learning, minimal energy, and equidistribution
Providing comprehensive coverage of several subjects, Near Extensions and Alignment of Data in Rn is an essential resource for mathematicians, applied mathematicians, and engineers working on problems related to data science, signal processing, computer vision, manifold learning, and optimal transport.
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Acerca del autor
Steven B. Damelin is a mathematical scientist having earned his BSc (Hon), Masters and PhD at the University of the Witwatersrand. His PhD advisor, Doron Lubinsky is Full Professor at Georgia Tech. His research interests include Approximation theory, Manifold Learning, Neural Science, Computer Vision, Data Science and Signal Processing having published over 77 research papers and 2 books. He has held several academic positions including Visiting Scholar at University of Michigan, IMA new Directions Professor, University of Minnesota, Full Professor at Georgia Southern University and Editor, Mathematical Reviews, American Mathematical Society. He resides in Ann Arbor, Michigan, USA.
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