Name: Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics (en Inglés)
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Author: Philippe G. LeFloch;Jean-Marc Mercier;Shohruh Miryusupov

portada Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics (en Inglés)

Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics

Autor

Philippe G. LeFloch;Jean-Marc Mercier;Shohruh Miryusupov

Año

2026

Idioma

Inglés

N° páginas

169

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9781611979169

Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics (en Inglés)

Philippe G. Lefloch;Jean-Marc Mercier;Shohruh Miryusupov (Autor) · SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics (en Inglés)"

This monograph develops a unified, application-driven framework for kernel methods grounded in reproducing kernel Hilbert spaces and optimal transport. The primary goal is to tackle industrial cases from computational physics and mathematical finance and discuss applications across various areas, such as statistics, or artificial intelligence (physics-informed systems, reinforcement learning, machine learning, generative methods, etc.).

Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics is divided into two parts, theoretical principles and the techniques employed in their applications; contains numerous applications in engineering, finance, and machine learning; and provides a framework for designing numerically efficient, large-scale dataset strategies.