Regularization Theory for Ill-posed Problems (eBook)
303 Seiten
De Gruyter (Verlag)
978-3-11-028649-6 (ISBN)
Thismonograph is a valuable contribution to thehighly topical and extremly productive field ofregularisationmethods for inverse and ill-posed problems. The author is an internationally outstanding and acceptedmathematicianin this field. In his book he offers a well-balanced mixtureof basic and innovative aspects.He demonstrates new,differentiatedviewpoints, and important examples for applications. The bookdemontrates thecurrent developments inthe field of regularization theory,such as multiparameter regularization and regularization in learning theory.
The book is written for graduate and PhDstudents and researchersin mathematics, natural sciences, engeneering, and medicine.
Shuai Lu, Fudan University, Shanghai, PR China; Sergei V. Pereverzev, Johann Radon Institute for Computational and Applied Mathematics (RICAM), Austrian Academy of Sciences,Linz, Austria.
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Shuai Lu, Fudan University, Shanghai, PR China; Sergei V. Pereverzev, Johann Radon Institute for Computational and Applied Mathematics (RICAM), Austrian Academy of Sciences,Linz, Austria.
| Erscheint lt. Verlag | 31.7.2013 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Inverse and Ill-Posed Problems Series |
| Inverse and Ill-Posed Problems Series | |
| ISSN | ISSN |
| Zusatzinfo | 35 b/w ill., 24 b/w tbl. |
| Verlagsort | Berlin/Boston |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Algebra |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Analysis | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik | |
| Technik | |
| Schlagworte | Balancing Principle • Blood Glucose Prediction • Convergence Rate • Discrepancy Principle • Error Bound Estimation • ill-posed problem • Learning theory • Learning Theory, Meta-learning • Meta-learning • Multi-parameter Regularization • regularization method |
| ISBN-10 | 3-11-028649-1 / 3110286491 |
| ISBN-13 | 978-3-11-028649-6 / 9783110286496 |
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