Reduction approximation machine learning (16 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This volume is focused on the review of recent algorithmic and mathematical advances and the development of new research directions for Mathematical Model Approximations via RAMSES (Reduced order models, Approximation theory, Machine learning, Surr…ogates, Emulators, Simulators) in the setting of parametrized partial differential equations also with sparse and noisy data in high-dimensional parameter spaces. The book is a valuable resource for researchers, as well as masters and Ph.D students.
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Editorial: Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland Jun 2024, 2024
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Editorial: Springer, Berlin|Springer Nature Switzerland|Springer, 2024
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Editorial: Springer, Springer International Publishing Jun 2025, 2025
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This volume is focused on the review of recent algorithmic and mathematical advances and the development of new research directions for Mathematical Model Approximations via RAMSES (Reduced order models, Approximation theory, Machine le…arning, Surrogates, Emulators, Simulators) in the setting of parametrized partial differential equations also with sparse and noisy data in high-dimensional parameter spaces.The book is a valuable resource for researchers, as well as masters and Ph.D students.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 272 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer International Publishing Jun 2024, 2024
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This volume is focused on the review of recent algorithmic and mathematical advances and the development of new research directions for Mathematical Model Approximations via RAMSES (Reduced order models, Approximation theory, Machine learning,… Surrogates, Emulators, Simulators) in the setting of parametrized partial differential equations also with sparse and noisy data in high-dimensional parameter spaces.The book is a valuable resource for researchers, as well as masters and Ph.D students.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 272 pp. Englisch.
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