Buch, Englisch, 202 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 240 mm, Gewicht: 485 g
Proceedings of the MATH+ Thematic Einstein Semester 2023
Buch, Englisch, 202 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 240 mm, Gewicht: 485 g
Reihe: De Gruyter Proceedings in Mathematics
ISBN: 978-3-11-137585-4
Verlag: De Gruyter
Mathematical optimization and machine learning are closely related. This proceedings volume of the Thematic Einstein Semester 2023 of the Berlin Mathematics Research Center MATH+ collects recent progress on their interplay in topics such as discrete optimization, nonlinear programming, optimal control, first-order methods, multilevel optimization, machine learning in optimization, physics-informed learning, and fairness in machine learning.
Zielgruppe
Researchers, practitioners and PhD students, interested in machin
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Optimierung
- Naturwissenschaften Physik Physik Allgemein Theoretische Physik, Mathematische Physik, Computerphysik
- Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Angewandte Mathematik, Mathematische Modelle
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen