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Produkte zum Begriff Learning with Fractional Orthogonal:

Learning with Fractional Orthogonal Kernel Classifiers in Support Vector Machines
Learning with Fractional Orthogonal Kernel Classifiers in Support Vector Machines

Learning with Fractional Orthogonal Kernel Classifiers in Support Vector Machines , Theory, Algorithms and Applications , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 109.23 € | Versand*: 0 €
Learning With Fractional Orthogonal Kernel Classifiers In Support Vector Machines  Kartoniert (TB)
Learning With Fractional Orthogonal Kernel Classifiers In Support Vector Machines Kartoniert (TB)

This book contains select chapters on support vector algorithms from different perspectives including mathematical background properties of various kernel functions and several applications. The main focus of this book is on orthogonal kernel functions and the properties of the classical kernel functions-Chebyshev Legendre Gegenbauer and Jacobi-are reviewed in some chapters. Moreover the fractional form of these kernel functions is introduced in the same chapters and for ease of use for these kernel functions a tutorial on a Python package named ORSVM is presented. The book also exhibits a variety of applications for support vector algorithms and in addition to the classification these algorithms along with the introduced kernel functions are utilized for solving ordinary partial integro and fractional differential equations. On the other hand nowadays the real-time and big data applications of support vector algorithms are growing. Consequently the Compute Unified Device Architecture (CUDA) parallelizing the procedure of support vector algorithms based on orthogonal kernel functions is presented. The book sheds light on how to use support vector algorithms based on orthogonal kernel functions in different situations and gives a significant perspective to all machine learning and scientific machine learning researchers all around the world to utilize fractional orthogonal kernel functions in their pattern recognition or scientific computing problems.

Preis: 149.79 € | Versand*: 0.00 €
Wang, Jinrong: Iterative Learning Control for Equations with Fractional Derivatives and Impulses
Wang, Jinrong: Iterative Learning Control for Equations with Fractional Derivatives and Impulses

This book introduces iterative learning control (ILC) and its applications to the new equations such as fractional order equations, impulsive equations, delay equations, and multi-agent systems, which have not been presented in other books on conventional fields. ILC is an important branch of intelligent control, which is applicable to robotics, process control, and biological systems. The fractional version of ILC updating laws and formation control are presented in this book. ILC design for impulsive equations and inclusions are also established. The broad variety of achieved results with rigorous proofs and many numerical examples make this book unique. This book is useful for graduate students studying ILC involving fractional derivatives and impulsive conditions as well as for researchers working in pure and applied mathematics, physics, mechanics, engineering, biology, and related disciplines. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 97.27 € | Versand*: 0 €
Iterative Learning Control For Equations With Fractional Derivatives And Impulses - Jinrong Wang  Shengda Liu  Michal Feckan  Kartoniert (TB)
Iterative Learning Control For Equations With Fractional Derivatives And Impulses - Jinrong Wang Shengda Liu Michal Feckan Kartoniert (TB)

This book introduces iterative learning control (ILC) and its applications to the new equations such as fractional order equations impulsive equations delay equations and multi-agent systems which have not been presented in other books on conventional fields. ILC is an important branch of intelligent control which is applicable to robotics process control and biological systems. The fractional version of ILC updating laws and formation control are presented in this book. ILC design for impulsive equations and inclusions are also established. The broad variety of achieved results with rigorous proofs and many numerical examples make this book unique. This book is useful for graduate students studying ILC involving fractional derivatives and impulsive conditions as well as for researchers working in pure and applied mathematics physics mechanics engineering biology and related disciplines.

Preis: 128.39 € | Versand*: 0.00 €

Wann sind Funktionen orthogonal?

Funktionen sind orthogonal, wenn ihr Skalarprodukt gleich null ist. Das bedeutet, dass der Winkel zwischen den beiden Funktionen 9...

Funktionen sind orthogonal, wenn ihr Skalarprodukt gleich null ist. Das bedeutet, dass der Winkel zwischen den beiden Funktionen 90 Grad beträgt. Dies tritt auf, wenn die beiden Funktionen in ihrem Verlauf unabhhängig voneinander sind und sich nicht überlappen. Orthogonale Funktionen sind in der Mathematik besonders nützlich, da sie eine einfache und effektive Methode bieten, um komplexe Probleme zu lösen. Wann genau Funktionen orthogonal sind, hängt von der gewählten Definition des Skalarprodukts und des zugrundeliegenden Vektorraums ab. In der Signalverarbeitung und der Funktionalanalysis spielen orthogonale Funktionen eine wichtige Rolle.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Orthogonale Vektoren Eigenwerte Eigenvektoren Singuläre Matrizen Diagonalmatrizen Orthogonale Matrix Inverse Matrix Determinante Kronecker-Produkt

Was bedeutet orthogonal zueinander?

Orthogonal zueinander bedeutet, dass zwei Linien oder Vektoren im Raum oder in der Ebene im rechten Winkel zueinander stehen. Das...

Orthogonal zueinander bedeutet, dass zwei Linien oder Vektoren im Raum oder in der Ebene im rechten Winkel zueinander stehen. Das heißt, sie sind senkrecht zueinander und bilden einen 90-Grad-Winkel. Diese Eigenschaft ist wichtig in der Geometrie und der linearen Algebra, da sie die Unabhängigkeit und die Unkorreliertheit der beiden Elemente zeigt. Wenn zwei Vektoren orthogonal zueinander sind, bedeutet das, dass sie keine gemeinsame Richtung haben und unabhängig voneinander sind. In der Physik und Ingenieurwissenschaften spielt die Orthogonalität eine wichtige Rolle bei der Analyse von Kräften, Bewegungen und Strukturen.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Senkrecht Unabhängig Rechtwinklig Orthogonal Perpendicular Unverbunden Separiert Unabhängig Senkrecht Rechtwinklig.

Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?

Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, an...

Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Sind die Geraden orthogonal zueinander?

Sind die Geraden orthogonal zueinander? Um das zu überprüfen, müssen wir die Steigungen der beiden Geraden berechnen und sicherste...

Sind die Geraden orthogonal zueinander? Um das zu überprüfen, müssen wir die Steigungen der beiden Geraden berechnen und sicherstellen, dass ihr Produkt -1 ergibt. Wenn die Steigungen der beiden Geraden negativ reziprok zueinander sind, sind sie orthogonal zueinander. Eine andere Möglichkeit ist, die Richtungsvektoren der Geraden zu betrachten und sicherzustellen, dass sie senkrecht zueinander stehen. Wenn die Richtungsvektoren ein Skalarprodukt von 0 ergeben, sind die Geraden orthogonal. Es ist auch wichtig zu überprüfen, ob die Winkel zwischen den Geraden 90 Grad betragen, da dies ein weiteres Indiz für Orthogonalität ist. Letztendlich können wir die Geraden graphisch darstellen und prüfen, ob sie sich rechtwinklig schneiden, um ihre Orthogonalität zu bestätigen.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Orthogonale Vektor Skalar Produkt Drehung Spiegelung Parallel Senkrecht Winkel

Modelling And Identification With Rational Orthogonal Basis Functions  Kartoniert (TB)
Modelling And Identification With Rational Orthogonal Basis Functions Kartoniert (TB)

Models of dynamical systems are of great importance in almost all fields of science and engineering and specifically in control signal processing and information science. A model is always only an approximation of a real phenomenon so that having an approximation theory which allows for the analysis of model quality is a substantial concern. The use of rational orthogonal basis functions to represent dynamical systems and stochastic signals can provide such a theory and underpin advanced analysis and efficient modelling. It also has the potential to extend beyond these areas to deal with many problems in circuit theory telecommunications systems control theory and signal processing. Modelling and Identification with Rational Orthogonal Basis Functions affords a self-contained description of the development of the field over the last 15 years furnishing researchers and practising engineers working with dynamical systems and stochastic processes with a standard reference work.

Preis: 160.49 € | Versand*: 0.00 €
Econometrics with Machine Learning
Econometrics with Machine Learning

Econometrics with Machine Learning , This book helps and promotes the use of machine learning tools and techniques in econometrics and explains how machine learning can enhance and expand the econometrics toolbox in theory and in practice. Throughout the volume, the authors raise and answer six questions: 1) What are the similarities between existing econometric and machine learning techniques? 2) To what extent can machine learning techniques assist econometric investigation? Specifically, how robust or stable is the prediction from machine learning algorithms given the ever-changing nature of human behavior? 3) Can machine learning techniques assist in testing statistical hypotheses and identifying causal relationships in ¿big data? 4) How can existing econometric techniques be extended by incorporating machine learning concepts? 5) How can new econometric tools and approaches be elaborated on based on machine learning techniques? 6) Is it possible to develop machine learning techniques furtherand make them even more readily applicable in econometrics? As the data structures in economic and financial data become more complex and models become more sophisticated, the book takes a multidisciplinary approach in developing both disciplines of machine learning and econometrics in conjunction, rather than in isolation. This volume is a must-read for scholars, researchers, students, policy-makers, and practitioners, who are using econometrics in theory or in practice. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 125.70 € | Versand*: 0 €
Chen, James: Machine Learning  and Deep Learning With Python
Chen, James: Machine Learning and Deep Learning With Python

Machine Learning and Deep Learning With Python , Use Python Jupyter to Implement Mathematical Concepts, Machine Learning Algorithms and Deep Learning Neural Networks , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 35.94 € | Versand*: 0 €
Chen, James: Machine Learning and Deep Learning With Python
Chen, James: Machine Learning and Deep Learning With Python

Machine Learning and Deep Learning With Python , Use Python Jupyter to Implement Mathematical Concepts, Machine Learning Algorithms and Deep Learning Neural Networks , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 44.98 € | Versand*: 0 €

Sind eigenvektoren immer orthogonal zueinander?

Sind Eigenvektoren immer orthogonal zueinander? Eigenvektoren sind nicht immer orthogonal zueinander. Die Orthogonalität von Eigen...

Sind Eigenvektoren immer orthogonal zueinander? Eigenvektoren sind nicht immer orthogonal zueinander. Die Orthogonalität von Eigenvektoren hängt von der Symmetrie der Matrix ab. Bei symmetrischen Matrizen sind die Eigenvektoren immer orthogonal zueinander. In anderen Fällen können die Eigenvektoren jedoch auch nicht orthogonal sein. Es ist wichtig, die Eigenvektoren einer Matrix zu überprüfen, um festzustellen, ob sie orthogonal zueinander sind oder nicht.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Eigenvektor Orthogonale Vektoren Lineare Unabhängigkeit Linearer Transform Singulärwert Diagonalmatrix Eigenraum Eigenvektor-Zusammenhang Orthogonalisierung

Wann sind zwei Funktionen orthogonal?

Zwei Funktionen sind orthogonal zueinander, wenn ihr Skalarprodukt gleich null ist. Das Skalarprodukt zweier Funktionen wird berec...

Zwei Funktionen sind orthogonal zueinander, wenn ihr Skalarprodukt gleich null ist. Das Skalarprodukt zweier Funktionen wird berechnet, indem man das Produkt der beiden Funktionen über einem bestimmten Intervall integriert. Wenn das Ergebnis dieser Integration null ist, sind die Funktionen orthogonal zueinander. Dies bedeutet, dass die Funktionen im betrachteten Intervall senkrecht zueinander stehen und keine gemeinsamen Anteile haben. Orthogonale Funktionen sind in der Mathematik und Physik von großer Bedeutung, da sie oft als Basisfunktionen für die Darstellung komplexer Funktionen verwendet werden.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Orthogonalkomplexität Orthogonale Transformation Orthogonale Funktion Orthogonale Matrix Orthogonale Vektoren Orthogonale Produkte Orthogonale Summe Orthogonale Differenz Orthogonale Integration

Wann ist eine Gerade orthogonal?

Eine Gerade ist orthogonal, wenn sie senkrecht zu einer anderen Geraden oder einer Ebene steht. Das bedeutet, dass der Winkel zwis...

Eine Gerade ist orthogonal, wenn sie senkrecht zu einer anderen Geraden oder einer Ebene steht. Das bedeutet, dass der Winkel zwischen den beiden Linien 90 Grad beträgt. Man kann dies auch anhand des Skalarprodukts der Richtungsvektoren der beiden Geraden überprüfen: Wenn das Skalarprodukt gleich null ist, sind die beiden Vektoren orthogonal zueinander. In der Geometrie wird die Orthogonalität oft verwendet, um rechtwinklige Beziehungen zwischen Linien oder Ebenen zu beschreiben. In der Mathematik spielt die Orthogonalität eine wichtige Rolle, insbesondere in der linearen Algebra und der analytischen Geometrie.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Parallel Quer Schräg Waagerecht Diagonal Spur Winkel Kreuz Verbindung

Wann ist ein Vektor orthogonal?

Ein Vektor ist orthogonal zu einem anderen Vektor, wenn der Winkel zwischen ihnen 90 Grad beträgt. Das bedeutet, dass das Skalarpr...

Ein Vektor ist orthogonal zu einem anderen Vektor, wenn der Winkel zwischen ihnen 90 Grad beträgt. Das bedeutet, dass das Skalarprodukt der beiden Vektoren gleich null ist. In einem dreidimensionalen Raum können zwei Vektoren orthogonal sein, wenn ihre Richtungen senkrecht zueinander stehen. Orthogonale Vektoren sind unabhängig voneinander und haben keine Komponenten in dieselbe Richtung. Diese Eigenschaft macht sie in vielen mathematischen und physikalischen Anwendungen besonders nützlich.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Norm Quadrate Skalarprodukt Spur Transformationsmatrix Eigenwert Eigenvektor Orthogonale Komponente Standardbasis

Learning With Technologies And Technologies In Learning  Kartoniert (TB)
Learning With Technologies And Technologies In Learning Kartoniert (TB)

Education has always been one of the cornerstones for societal evolution and economic growth. We are currently witnessing a significant transformation in the development of education and especially post-secondary education. The use of technology impacts the way educational content is presented and acquired in many areas. The designs of immersive educational worlds and the combination of rational and emotional educational experiences that cannot be designed in the same way in the traditional classroom will come increasingly into focus. Seen in this way the book also contributes to generalize the experience of the COVID-19 crisis and its impact to quality of learning and education. Scientifically based statements as well as excellent experiences (best practice) are necessary. This book contains scientific papers in the fields of: The future of learning Eruptive technologies in learningPedagogy of online learning Deep learning vs machine learning: opportunities and challengesReimagining and rapid transition of learning Interested readership includes policymakers academics educators researchers in pedagogy and learning theory schoolteachers learning industry further and continuing education lecturers etc.

Preis: 160.49 € | Versand*: 0.00 €
Fractional Calculus And Fractional Processes With Applications To Financial Economics - Hasan Fallahgoul  Sergio Focardi  Frank Fabozzi  Gebunden
Fractional Calculus And Fractional Processes With Applications To Financial Economics - Hasan Fallahgoul Sergio Focardi Frank Fabozzi Gebunden

Fractional Calculus and Fractional Processes with Applications to Financial Economics presents the theory and application of fractional calculus and fractional processes to financial data. Fractional calculus dates back to 1695 when Gottfried Wilhelm Leibniz first suggested the possibility of fractional derivatives. Research on fractional calculus started in full earnest in the second half of the twentieth century. The fractional paradigm applies not only to calculus but also to stochastic processes used in many applications in financial economics such as modelling volatility interest rates and modelling high-frequency data. The key features of fractional processes that make them interesting are long-range memory path-dependence non-Markovian properties self-similarity fractal paths and anomalous diffusion behaviour. In this book the authors discuss how fractional calculus and fractional processes are used in financial modelling and finance economic theory. It provides a practical guide that can be useful for students researchers and quantitative asset and risk managers interested in applying fractional calculus and fractional processes to asset pricing financial time-series analysis stochastic volatility modelling and portfolio optimization.

Preis: 71.80 € | Versand*: 0.00 €
Constructive Fractional Analysis With Applications - George A. Anastassiou  Kartoniert (TB)
Constructive Fractional Analysis With Applications - George A. Anastassiou Kartoniert (TB)

This book includes constructive approximation theory; it presents ordinary and fractional approximations by positive sublinear operators and high order approximation by multivariate generalized Picard Gauss-Weierstrass Poisson-Cauchy and trigonometric singular integrals. Constructive and Computational Fractional Analysis recently is more and more in the center of mathematics because of their great applications in the real world. In this book all presented is original work by the author given at a very general level to cover a maximum number of cases in various applications. The author applies generalized fractional differentiation techniques of Riemann-Liouville Caputo and Canavati types and of fractional variable order to various kinds of inequalities such as of Opial Hardy Hilbert-Pachpatte and on the spherical shell. He continues with E. R. Love left- and right-side fractional integral inequalities. They follow fractional Landau inequalities of left and right sides univariate and multivariate including ones for Semigroups. These are developed to all possible directions and right-side multivariate fractional Taylor formulae are proven for the purpose. It continues with several Gronwall fractional inequalities of variable order. This book results are expected to find applications in many areas of pure and applied mathematics. As such this book is suitable for researchers graduate students and seminars of the above disciplines also to be in all science and engineering libraries.

Preis: 171.19 € | Versand*: 0.00 €
Econometrics With Machine Learning  Kartoniert (TB)
Econometrics With Machine Learning Kartoniert (TB)

This book helps and promotes the use of machine learning tools and techniques in econometrics and explains how machine learning can enhance and expand the econometrics toolbox in theory and in practice. Throughout the volume the authors raise and answer six questions: 1) What are the similarities between existing econometric and machine learning techniques? 2) To what extent can machine learning techniques assist econometric investigation? Specifically how robust or stable is the prediction from machine learning algorithms given the ever-changing nature of human behavior? 3) Can machine learning techniques assist in testing statistical hypotheses and identifying causal relationships in 'big data? 4) How can existing econometric techniques be extended by incorporating machine learning concepts? 5) How can new econometric tools and approaches be elaborated on based on machine learning techniques? 6) Is it possible to develop machine learning techniques furtherand make them even more readily applicable in econometrics? As the data structures in economic and financial data become more complex and models become more sophisticated the book takes a multidisciplinary approach in developing both disciplines of machine learning and econometrics in conjunction rather than in isolation. This volume is a must-read for scholars researchers students policy-makers and practitioners who are using econometrics in theory or in practice.

Preis: 160.49 € | Versand*: 0.00 €

Was bedeutet der Begriff "orthogonal"?

Der Begriff "orthogonal" bedeutet, dass zwei Objekte oder Konzepte unabhängig voneinander sind und keine Verbindung oder Abhängigk...

Der Begriff "orthogonal" bedeutet, dass zwei Objekte oder Konzepte unabhängig voneinander sind und keine Verbindung oder Abhängigkeit zueinander haben. In der Mathematik bezieht sich "orthogonal" auf zwei Vektoren, die senkrecht zueinander stehen. In der Statistik bedeutet "orthogonal" oft, dass zwei Variablen unkorreliert sind.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie kann man Vektoren orthogonal machen?

Um Vektoren orthogonal zu machen, müssen sie einen Winkel von 90 Grad zueinander haben. Dies kann erreicht werden, indem man den S...

Um Vektoren orthogonal zu machen, müssen sie einen Winkel von 90 Grad zueinander haben. Dies kann erreicht werden, indem man den Skalarprodukt der Vektoren berechnet und sicherstellt, dass das Ergebnis null ist. Alternativ kann man auch die Vektoren so anpassen, dass ihre Komponenten orthogonal zueinander sind.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wann sind zwei Geraden orthogonal zueinander?

Zwei Geraden sind orthogonal zueinander, wenn sie sich im rechten Winkel schneiden. Das bedeutet, dass der Winkel zwischen den bei...

Zwei Geraden sind orthogonal zueinander, wenn sie sich im rechten Winkel schneiden. Das bedeutet, dass der Winkel zwischen den beiden Geraden 90 Grad beträgt. Mathematisch gesehen sind zwei Geraden genau dann orthogonal zueinander, wenn das Produkt ihrer Steigungen -1 ergibt. Dies entspricht der Definition von orthogonalen Vektoren im zweidimensionalen Raum. In der Geometrie können orthogonal zueinander stehende Geraden auch als senkrecht bezeichnet werden. Diese Eigenschaft ist wichtig für viele geometrische Konzepte und Anwendungen, wie zum Beispiel bei der Konstruktion von rechtwinkligen Dreiecken.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Parallel Gerade Winkel Recht Links Spiegelbild Symmetrie Orthogonale Verbindung

Welche dieser Vektoren sind zueinander orthogonal?

Welche dieser Vektoren sind zueinander orthogonal? Orthogonale Vektoren haben ein Skalarprodukt von Null, was bedeutet, dass sie r...

Welche dieser Vektoren sind zueinander orthogonal? Orthogonale Vektoren haben ein Skalarprodukt von Null, was bedeutet, dass sie rechtwinklig zueinander stehen. Um dies zu überprüfen, müssen wir das Skalarprodukt jedes Vektorenpaars berechnen und prüfen, ob es Null ist. Wenn das Skalarprodukt zweier Vektoren Null ist, sind sie orthogonal zueinander. Es ist wichtig zu beachten, dass Vektoren in höherdimensionalen Räumen auch orthogonal sein können, wenn ihr Skalarprodukt Null ist. Daher ist es wichtig, das Skalarprodukt aller Vektorenpaare zu überprüfen, um festzustellen, welche zueinander orthogonal sind.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Baum Katze Hase Schloss Fisch Kugel Pferd Wolke Stern

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