Theory and Computation of Complex Tensors and its Applications / Che, Maolin  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Theory and Computation of Complex Tensors and its Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Che, Maolin, ; Wei, Yimin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XII, 250 p. 48 ilustraciones, 22 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1520594-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Álgebras lineales  Análisis numérico  Geometría  Diferencial  Álgebra lineal  Geometría diferencial Clasificación: 512.5 Resumen: El libro proporciona una introducción a resultados muy recientes sobre los tensores y se centra principalmente en el trabajo y la perspectiva de los autores. En este libro también se ofrece una descripción sistemática sobre cómo extender el álgebra lineal numérica al álgebra multilineal numérica. Los autores diseñan el modelo de red neuronal para el cálculo de la aproximación de rango uno de tensores reales, un algoritmo de normalización para convertir algunos tensores no negativos en tensores estocásticos planos y un algoritmo probabilístico para localizar una diagonal positiva en tensores no negativos, algoritmos aleatorios adaptativos para calcular las descomposiciones aproximadas de tensores y el método de tipo QR para calcular pares propios U de tensores complejos. Este libro podría usarse para el curso de posgrado, como Introducción al tensor. Los investigadores también pueden encontrarlo útil como referencia en la investigación de tensores. Nota de contenido: Preface -- Introduction -- The pseudo-spectrum theory -- Perturbation theory -- Tensor complementarity problems -- Plane stochastic tensors -- Neural Networks -- US- and U-eigenpairs of complex tensors -- Randomized algorithms -- Bibliography -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : The book provides an introduction of very recent results about the tensors and mainly focuses on the authors' work and perspective. A systematic description about how to extend the numerical linear algebra to the numerical multi-linear algebra is also delivered in this book. The authors design the neural network model for the computation of the rank-one approximation of real tensors, a normalization algorithm to convert some nonnegative tensors to plane stochastic tensors and a probabilistic algorithm for locating a positive diagonal in a nonnegative tensors, adaptive randomized algorithms for computing the approximate tensor decompositions, and the QR type method for computing U-eigenpairs of complex tensors. This book could be used for the Graduate course, such as Introduction to Tensor. Researchers may also find it helpful as a reference in tensor research. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Theory and Computation of Complex Tensors and its Applications [documento electrónico] / Che, Maolin, ; Wei, Yimin,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XII, 250 p. 48 ilustraciones, 22 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1520594-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Álgebras lineales  Análisis numérico  Geometría  Diferencial  Álgebra lineal  Geometría diferencial Clasificación: 512.5 Resumen: El libro proporciona una introducción a resultados muy recientes sobre los tensores y se centra principalmente en el trabajo y la perspectiva de los autores. En este libro también se ofrece una descripción sistemática sobre cómo extender el álgebra lineal numérica al álgebra multilineal numérica. Los autores diseñan el modelo de red neuronal para el cálculo de la aproximación de rango uno de tensores reales, un algoritmo de normalización para convertir algunos tensores no negativos en tensores estocásticos planos y un algoritmo probabilístico para localizar una diagonal positiva en tensores no negativos, algoritmos aleatorios adaptativos para calcular las descomposiciones aproximadas de tensores y el método de tipo QR para calcular pares propios U de tensores complejos. Este libro podría usarse para el curso de posgrado, como Introducción al tensor. Los investigadores también pueden encontrarlo útil como referencia en la investigación de tensores. Nota de contenido: Preface -- Introduction -- The pseudo-spectrum theory -- Perturbation theory -- Tensor complementarity problems -- Plane stochastic tensors -- Neural Networks -- US- and U-eigenpairs of complex tensors -- Randomized algorithms -- Bibliography -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : The book provides an introduction of very recent results about the tensors and mainly focuses on the authors' work and perspective. A systematic description about how to extend the numerical linear algebra to the numerical multi-linear algebra is also delivered in this book. The authors design the neural network model for the computation of the rank-one approximation of real tensors, a normalization algorithm to convert some nonnegative tensors to plane stochastic tensors and a probabilistic algorithm for locating a positive diagonal in a nonnegative tensors, adaptive randomized algorithms for computing the approximate tensor decompositions, and the QR type method for computing U-eigenpairs of complex tensors. This book could be used for the Graduate course, such as Introduction to Tensor. Researchers may also find it helpful as a reference in tensor research. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

---

1 (1 - 1 / 1) Ver por página : 25 50 100 200