Zerbinati adrien (6 Ergebnisse)

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    • Sprache: Französisch

      Verlag: Éditions universitaires européennes, 2015

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      Sprache: Französisch

      Verlag: Éditions universitaires européennes, 2015

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      Taschenbuch. Zustand: Neu. Algorithme à gradients multiples pour l'optimisation multiobjectif | Application à l'aérodynamique compressible en simulation de haute fidélité | Adrien Zerbinati | Taschenbuch | 140 S. | Französisch | 2015 | Éditions universitaires européennes | EAN 9783841666154 | Verantwortliche Person für die EU: p

    • Sprache: Französisch

      Verlag: Éditions universitaires européennes, 2015

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      Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Französisch | Produktart: Bücher | A l¿instar des algorithmes mono-objectif, les gradients des critères, ainsi que les dérivées successives, apportent des informations utiles sur la décroissance des fonctions. De plus, de nombreuses méthodes numériques permettent d¿obtenir ces vale

    • Sprache: Französisch

      Verlag: Éditions Universitaires Européennes Jun 2015, 2015

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      Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A l'instar des algorithmes mono-objectif, les gradients des critères, ainsi que les dérivées successives, apportent des informations utiles sur la décroissance des fonctions. De plus, de nombreuses méthodes numériques permettent d'obt

    • Sprache: Französisch

      Verlag: Éditions Universitaires Européennes Jun 2015, 2015

      3841666159 / 9783841666154

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      Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -A l'instar des algorithmes mono-objectif, les gradients des critères, ainsi que les dérivées successives, apportent des informations utiles sur la décroissance des fonctions. De plus, de nombreuses méthodes numériques permettent d'obtenir

    • Sprache: Französisch

      Verlag: Éditions Universitaires Européennes, 2018

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      Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A l'instar des algorithmes mono-objectif, les gradients des critères, ainsi que les dérivées successives, apportent des informations utiles sur la décroissance des fonctions. De plus, de nombreuses méthodes numériques permettent d'obtenir