Książki na temat „Subspaces methods”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 42 najlepszych książek naukowych na temat „Subspaces methods”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj książki z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Demmel, James Weldon. Three methods for refining estimates of invariant subspaces. New York: Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, 1985.
Znajdź pełny tekst źródłaWatkins, David S. The matrix eigenvalue problem: GR and Krylov subspace methods. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2007.
Znajdź pełny tekst źródłaMats, Viberg, i Stoica Petre 1949-, red. Subspace methods. Amsterdam: Elsevier, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaKatayama, Tohru. Subspace methods for system identification. London: Springer, 2005.
Znajdź pełny tekst źródłaKatayama, Tohru. Subspace Methods for System Identification. London: Springer London, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/1-84628-158-x.
Pełny tekst źródłaSaad, Y. Krylov subspace methods on supercomputers. [Moffett Field, Calif.?]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1988.
Znajdź pełny tekst źródłaSogabe, Tomohiro. Krylov Subspace Methods for Linear Systems. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-8532-4.
Pełny tekst źródłaHeeger, David J. Subspace methods for recovering rigid motion. Toronto, Ont: University of Toronto, 1990.
Znajdź pełny tekst źródłaJepson, Allan D. Linear subspace methods for recovering translational direction. Toronto: University of Toronto, Dept. of Computer Science, 1992.
Znajdź pełny tekst źródłaF, Chan Tony, i Research Institute for Advanced Computer Science (U.S.), red. Preserving symmetry in preconditioned Krylov subspace methods. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaF, Chan Tony, i Research Institute for Advanced Computer Science (U.S.), red. Preserving symmetry in preconditioned Krylov subspace methods. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaF, Chan Tony, i Research Institute for Advanced Computer Science (U.S.), red. Preserving symmetry in preconditioned Krylov subspace methods. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaChen, Yen-Wei, i Lakhmi C. Jain, red. 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.
Pełny tekst źródłaResearch Institute for Advanced Computer Science (U.S.), red. Krylov subspace methods for complex non-Hermitian linear systems. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1991.
Znajdź pełny tekst źródłaSaad, 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.
Znajdź pełny tekst źródłaAmini, S. Preconditioned Krylov subspace methods for boundary element solution of the Helmholtz equation. Salford: University of Salford Department of Mathematics and Computer Science, 1995.
Znajdź pełny tekst źródłaUnited States. National Aeronautics and Space Administration., red. Subspace based signal analysis of partially polarized light reflected by plant canopies. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaBranch, 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.
Znajdź pełny tekst źródłaSidi, 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.
Znajdź pełny tekst źródłaUnited States. National Aeronautics and Space Administration., red. 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.
Znajdź pełny tekst źródłaKatayama, Tohru. Subspace Methods for System Identification. Springer London, Limited, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaNational Aeronautics and Space Administration (NASA) Staff. Krylov Subspace Methods on Supercomputers. Independently Published, 2018.
Znajdź pełny tekst źródłaKatayama, Tohru. Subspace Methods for System Identification. Springer London, Limited, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaLiesen, Jörg, i Zdenek Strakos. Krylov Subspace Methods: Principles and Analysis. Oxford University Press, 2015.
Znajdź pełny tekst źródłaKrylov Subspace Methods Principles And Analysis. Oxford University Press, 2013.
Znajdź pełny tekst źródłaLiesen, Jan, Jörg Liesen i Zdenek Strakos. Krylov Subspace Methods: Principles and Analysis. Oxford University Press, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaLiesen, Jörg, i Zdenek Strakos. Krylov Subspace Methods: Principles and Analysis. Oxford University Press, Incorporated, 2012.
Znajdź pełny tekst źródłaLukas, Andre. The Oxford Linear Algebra for Scientists. Oxford University PressOxford, 2022. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198844914.001.0001.
Pełny tekst źródłaPreserving symmetry in preconditioned Krylov subspace methods. [Moffett Field, Calif.]: Research Institute for Advanced Computer Science, NASA Ames Research Center, 1996.
Znajdź pełny tekst źródłaSimoncini, Valeria. Krtlov Subspace Methods for Linear Systems - Tools. Princeton University Press, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaJain, Lakhmi C., i Yen-Wei Chen. Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment. Springer, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaJain, Lakhmi C., i Yen-Wei Chen. Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment. Springer London, Limited, 2014.
Znajdź pełny tekst źródłaJain, Lakhmi C., i Yen-Wei Chen. Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment. Springer, 2016.
Znajdź pełny tekst źródłaRamakrishnan, S., red. Face Recognition - Semisupervised Classification, Subspace Projection and Evaluation Methods. InTech, 2016. http://dx.doi.org/10.5772/61471.
Pełny tekst źródłaSogabe, Tomohiro. Krylov Subspace Methods for Linear Systems: Principles of Algorithms. Springer, 2023.
Znajdź pełny tekst źródłaFarahbakhsh, Iman. Krylov Subspace Methods with Application in Incompressible Fluid Flow Solvers. Wiley & Sons, Limited, John, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaFarahbakhsh, Iman. Krylov Subspace Methods with Application in Incompressible Fluid Flow Solvers. Wiley & Sons, Limited, John, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaFarahbakhsh, Iman. Krylov Subspace Methods with Application in Incompressible Fluid Flow Solvers. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaFarahbakhsh, Iman. Krylov Subspace Methods with Application in Incompressible Fluid Flow Solvers. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2020.
Znajdź pełny tekst źródłaApplication of vector-valued rational approximations to the matrix Eigenvalue problem and connections with Krylov subspace methods. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1992.
Znajdź pełny tekst źródłaApplication of vector-valued rational approximations to the matrix Eigenvalue problem and connections with Krylov subspace methods. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1992.
Znajdź pełny tekst źródłaStarr, Jason, Brendan Hassett, Ravi Vakil i James McKernan. A Celebration of Algebraic Geometry (Clay Mathematics Proceedings). American Mathematical Society, 2013.
Znajdź pełny tekst źródła