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Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics - Couverture souple

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

 
9781611979169: Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics
Couverture souple
ISBN 10 : 1611979161 ISBN 13 : 9781611979169
Editeur : Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2026

Synopsis

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.

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À propos de l'auteur

P.G. LeFloch is a research professor at the Laboratoire Jacques-Louis Lions, Sorbonne University, and at the Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS).

J.-M. Mercier and S. Miryusupov are permanent researchers at the financial compan MPG Partners, based in Paris.

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Éditeur
Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S.
Date d'édition
2026
Langue
anglais
ISBN 10 
1611979161
ISBN 13 
9781611979169
Reliure
Broché
Nombre de pages
169
Coordonnées du fabricant
non disponible
Personne responsable
non disponible