Numerical Analysis: A Graduate Course (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing AG, Cham, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
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Paperback. This book aims to introduce graduate students to the many applications of numerical computation, explaining in detail both how and why the included methods work in practice. The text addresses numerical analysis as a middle ground between practice and theory, addressing both the abstract mathematical analysis and applied computation and programming models instrumental to the field. While the text uses pseudocode, Matlab and Julia codes are available online for students to use, and to demonstrate implementation techniques. The textbook also emphasizes multivariate problems alongside single-variable problems and deals with topics in randomness, including stochastic differential equations and randomized algorithms, and topics in optimization and approximation relevant to machine learning. Ultimately, it seeks to clarify issues in numerical analysis in the context of applications, and presenting accessible methods to students in mathematics and data science. This book aims to introduce graduate students to the many applications of numerical computation, explaining in detail both how and why the included methods work in practice. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9783031081231
- Título
- Numerical Analysis: A Graduate Course (Paperback)
- Autor
- David E. Stewart
- Editorial
- Springer International Publishing AG, Cham
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031081234
- ISBN 13
- 9783031081231
This book aims to introduce graduate students to the many applications of numerical computation, explaining in detail both how and why the included methods work in practice. The text addresses numerical analysis as a middle ground between practice and theory, addressing both the abstract mathematical analysis and applied computation and programming models instrumental to the field. While the text uses pseudocode, Matlab and Julia codes are available online for students to use, and to demonstrate implementation techniques. The textbook also emphasizes multivariate problems alongside single-variable problems and deals with topics in randomness, including stochastic differential equations and randomized algorithms, and topics in optimization and approximation relevant to machine learning. Ultimately, it seeks to clarify issues in numerical analysis in the context of applications, and presenting accessible methods to students in mathematics and data science.
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Acerca del autor
David Stewart is a Professor of Mathematics at the University of Iowa specializing in the area of numerical analysis. Much of his research work can be found in Dynamics with Inequalities: impacts and hard constraints (SIAM), which is on differential equations with discontinuities. His interests also include numerical optimization, mathematical modeling, and other aspects of differential equations.
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