Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Trigonometric And Hyperbolic Generated Approximation Theory

(The University Of Memphis, Usa)
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 326,85 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This monograph is a testimony of the impact over Computational Analysis of some new trigonometric and hyperbolic types of Taylor's formulae with integral remainders producing a rich collection of approximations of a very wide spectrum.This volume covers perturbed neural network approximations by themselves and with their connections to Brownian motion and stochastic processes, univariate and multivariate analytical inequalities (both ordinary and fractional), Korovkin theory, and approximations by singular integrals (both univariate and multivariate cases). These results are expected to find applications in the many areas of Pure and Applied Mathematics, Computer Science, Engineering, Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Analytical Inequalities, Approximation Theory, Statistics, Economics, amongst others. Thus, this treatise is suitable for researchers, graduate students, practitioners and seminars of related disciplines, and serves well as an invaluable resource for all Science and Engineering libraries.