Hilbert-Projektionssatz: Dimensionen in der Computer Vision erschließen

In der Mathematik ist der Hilbert-Projektionssatz ein berühmtes Ergebnis der Konvexanalyse, der besagt, dass es für jeden Vektor in einem Hilbert-Raum und für jede nichtleere geschlossene Konvexheit einen eindeutigen Vektor gibt, für den über die Vektoren minimiert wird; das heißt, so dass für jeden

Wie Sie davon profitieren

(I) Erkenntnisse und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Hilbert-Projektionssatz

Kapitel 2: Banachraum

Kapitel 3: Innerer Produktraum

Kapitel 4: Riesz-Darstellungssatz

Kapitel 5: Selbstadjungierter Operator

Kapitel 6: Trace-Klasse

Kapitel 7: Operator (Physik)

Kapitel 8: Hilbertraum

Kapitel 9: Norm (Mathematik)

Kapitel 10: Konvexe Analyse

(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zum Hilbert-Projektionssatz.

(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung des Hilbert-Projektionssatzes in vielen Bereichen.

Für wen dieses Buch ist

Fachleute, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen zum Hilbert-Projektionssatz hinausgehen möchten.