Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics

Sprache: Englisch

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

1611979161 / 9781611979169

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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.

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781611979169

Titel
Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics
Autor
Jean-Marc Mercier, Shohruh Miryusupov, Philippe G. LeFloch
Verlag
Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
Veröffentlichungsjahr
2026
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1611979161
ISBN-13
9781611979169

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