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Numerical Methods for Least Squares Problems [Dec 01, 1996] Bjõrck, Ake

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ISBN 10: 0898713609 / ISBN 13: 9780898713602
Condición: D'occasion - Bon état Encuadernación de tapa blanda
Librería: La Bataille des Livres (Pradinas, Francia)

Librería en AbeBooks desde: 17 de septiembre de 2013

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Descripción

SIAM, 1996, in-8 broché, 408 pages. Couverture en bel état. Dos solide. Intérieur frais. Exemplaire de bibliothèque : petit code barre en pied de 1re de couv., cotation au dos, rares et discrets petits tampons à l’intérieur de l’ouvrage. [BT6+]. N° de ref. de la librería UQ-D64C-GAK2

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Detalles bibliográficos

Título: Numerical Methods for Least Squares Problems...

Encuadernación: Soft cover

Condición del libro:D'occasion - Bon état

Acerca de

Sinopsis:

The method of least squares was discovered by Gauss in 1795 and has since become the principal tool for reducing the influence of errors when fitting models to given observations. Today, applications of least squares arise in a great number of scientific areas, such as statistics, geodetics, signal processing, and control. In the last 20 years there has been a great increase in the capacity for automatic data capturing and computing and tremendous progress has been made in numerical methods for least squares problems. Until now there has not been a monograph that covers the full spectrum of relevant problems and methods in least squares. This volume gives an in-depth treatment of topics such as methods for sparse least squares problems, iterative methods, modified least squares, weighted problems, and constrained and regularized problems. The more than 800 references provide a comprehensive survey of the available literature on the subject.

Book Description:

The method of least squares is today the principal tool for reducing the influence of errors when fitting models to given observations. This volume gives an in-depth treatment of topics such as methods for sparse least squares problems, iterative methods, modified least squares, weighted problems, and constrained and regularized problems.

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