Probabilistic Numerics
Hennig, Philipp , Michael A. Osborne , Et al (Scénariste)
Cambridge University Press
|
juin 2022
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RésuméProbabilistic numerical computation formalises the connection between machine learning and applied mathematics. Numerical algorithms approximate intractable quantities from computable ones. They estimate integrals from evaluations of the integrand, or the path of a dynamical system described by differential equations from evaluations of the vector field... ©Electre 2026 |
Caractéristiques Auteur(s) Éditeur(s) Date de parution
30 juin 2022
EAN
9781107163447
Nombre de pages
410
pages
Reliure
Relié
Dimensions
26.0
cm x
21.0
cm x
2.2
cm
Poids
1149
g
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