Bücher zum Thema „Subspaces methods“
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Demmel, James Weldon. Three methods for refining estimates of invariant subspaces. New York: Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, 1985.
Den vollen Inhalt der Quelle findenWatkins, David S. The matrix eigenvalue problem: GR and Krylov subspace methods. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2007.
Den vollen Inhalt der Quelle findenMats, Viberg, und Stoica Petre 1949-, Hrsg. Subspace methods. Amsterdam: Elsevier, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKatayama, Tohru. Subspace methods for system identification. London: Springer, 2005.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKatayama, Tohru. Subspace Methods for System Identification. London: Springer London, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/1-84628-158-x.
Der volle Inhalt der QuelleSaad, Y. Krylov subspace methods on supercomputers. [Moffett Field, Calif.?]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1988.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSogabe, Tomohiro. Krylov Subspace Methods for Linear Systems. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-8532-4.
Der volle Inhalt der QuelleHeeger, David J. Subspace methods for recovering rigid motion. Toronto, Ont: University of Toronto, 1990.
Den vollen Inhalt der Quelle findenJepson, Allan D. Linear subspace methods for recovering translational direction. Toronto: University of Toronto, Dept. of Computer Science, 1992.
Den vollen Inhalt der Quelle findenF, Chan Tony, und Research Institute for Advanced Computer Science (U.S.), Hrsg. Preserving symmetry in preconditioned Krylov subspace methods. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenF, Chan Tony, und Research Institute for Advanced Computer Science (U.S.), Hrsg. Preserving symmetry in preconditioned Krylov subspace methods. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenF, Chan Tony, und Research Institute for Advanced Computer Science (U.S.), Hrsg. Preserving symmetry in preconditioned Krylov subspace methods. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenChen, Yen-Wei, und Lakhmi C. Jain, Hrsg. Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-54851-2.
Der volle Inhalt der QuelleResearch Institute for Advanced Computer Science (U.S.), Hrsg. Krylov subspace methods for complex non-Hermitian linear systems. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1991.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSaad, Y. Overview of Krylov subspace methods with applications to control problems. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1989.
Den vollen Inhalt der Quelle findenAmini, S. Preconditioned Krylov subspace methods for boundary element solution of the Helmholtz equation. Salford: University of Salford Department of Mathematics and Computer Science, 1995.
Den vollen Inhalt der Quelle findenUnited States. National Aeronautics and Space Administration., Hrsg. Subspace based signal analysis of partially polarized light reflected by plant canopies. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBranch, Mary Ann. A subspace, interior, and conjugate gradient method for large-scale bound-constrained minimization problems. Ithaca, N.Y: Cornell Theory Center, Cornell University, 1995.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSidi, Avram. Application of vector-valued rational approximations to the matrix Eigenvalue problem and connections with Krylov subspace methods. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1992.
Den vollen Inhalt der Quelle findenUnited States. National Aeronautics and Space Administration., Hrsg. Application of vector-valued rational approximations to the matrix Eigenvalue problem and connections with Krylov subspace methods. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1992.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKatayama, Tohru. Subspace Methods for System Identification. Springer London, Limited, 2010.
Den vollen Inhalt der Quelle findenNational Aeronautics and Space Administration (NASA) Staff. Krylov Subspace Methods on Supercomputers. Independently Published, 2018.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKatayama, Tohru. Subspace Methods for System Identification. Springer London, Limited, 2006.
Den vollen Inhalt der Quelle findenLiesen, Jörg, und Zdenek Strakos. Krylov Subspace Methods: Principles and Analysis. Oxford University Press, 2015.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKrylov Subspace Methods Principles And Analysis. Oxford University Press, 2013.
Den vollen Inhalt der Quelle findenLiesen, Jan, Jörg Liesen und Zdenek Strakos. Krylov Subspace Methods: Principles and Analysis. Oxford University Press, 2012.
Den vollen Inhalt der Quelle findenLiesen, Jörg, und Zdenek Strakos. Krylov Subspace Methods: Principles and Analysis. Oxford University Press, Incorporated, 2012.
Den vollen Inhalt der Quelle findenLukas, Andre. The Oxford Linear Algebra for Scientists. Oxford University PressOxford, 2022. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198844914.001.0001.
Der volle Inhalt der QuellePreserving symmetry in preconditioned Krylov subspace methods. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSimoncini, Valeria. Krtlov Subspace Methods for Linear Systems - Tools. Princeton University Press, 2009.
Den vollen Inhalt der Quelle findenJain, Lakhmi C., und Yen-Wei Chen. Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment. Springer, 2014.
Den vollen Inhalt der Quelle findenJain, Lakhmi C., und Yen-Wei Chen. Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment. Springer London, Limited, 2014.
Den vollen Inhalt der Quelle findenJain, Lakhmi C., und Yen-Wei Chen. Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment. Springer, 2016.
Den vollen Inhalt der Quelle findenRamakrishnan, S., Hrsg. Face Recognition - Semisupervised Classification, Subspace Projection and Evaluation Methods. InTech, 2016. http://dx.doi.org/10.5772/61471.
Der volle Inhalt der QuelleSogabe, Tomohiro. Krylov Subspace Methods for Linear Systems: Principles of Algorithms. Springer, 2023.
Den vollen Inhalt der Quelle findenFarahbakhsh, Iman. Krylov Subspace Methods with Application in Incompressible Fluid Flow Solvers. Wiley & Sons, Limited, John, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenFarahbakhsh, Iman. Krylov Subspace Methods with Application in Incompressible Fluid Flow Solvers. Wiley & Sons, Limited, John, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenFarahbakhsh, Iman. Krylov Subspace Methods with Application in Incompressible Fluid Flow Solvers. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenFarahbakhsh, Iman. Krylov Subspace Methods with Application in Incompressible Fluid Flow Solvers. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenApplication of vector-valued rational approximations to the matrix Eigenvalue problem and connections with Krylov subspace methods. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1992.
Den vollen Inhalt der Quelle findenApplication of vector-valued rational approximations to the matrix Eigenvalue problem and connections with Krylov subspace methods. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1992.
Den vollen Inhalt der Quelle findenStarr, Jason, Brendan Hassett, Ravi Vakil und James McKernan. A Celebration of Algebraic Geometry (Clay Mathematics Proceedings). American Mathematical Society, 2013.
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