Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics

Idioma: inglés

Editorial: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2026

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This monograph develops a unified, application-driven framework for kernel methods grounded in reproducing kernel Hilbert spaces and optimal transport. The primary goal is to tackle industrial cases from computational physics and mathematical finance and discuss applications across various areas, such as statistics, or artificial intelligence (physics-informed systems, reinforcement learning, machine learning, generative methods, etc.).Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics is divided into two parts, theoretical principles and the techniques employed in their applications; contains numerous applications in engineering, finance, and machine learning; and provides a framework for designing numerically efficient, large-scale dataset strategies.

N° de ref. del artículo LU-9781611979169

Título
Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics
Autor
Jean-Marc Mercier, Shohruh Miryusupov, Philippe G. LeFloch
Editorial
Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
Año de publicación
2026
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1611979161
ISBN 13
9781611979169

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